Akıllı Algoritmalar, Et Ürünlerinin Paketlenmesini Daha Verimli Hale Getirir

Süpermarketlerde çok çeşitli kümes hayvanı ürünleri bulabilirsiniz, bunların tümü uygun bir şekilde sabit ağırlık miktarlarında paketlenmiştir. Bununla birlikte, kümes hayvanı işleme tesisleri, bu sabit ağırlıklı partiler, artan üretim gereksinimleri ve küçük kar marjları nedeniyle çok sayıda zorlukla karşı karşıyadır. Kümes hayvanı işleme tesisi endüstrisine yardımcı olmak için TU / e-araştırmacı Kay Peeters, operasyonel maliyetleri azaltan yeni üretim kontrol ve planlama stratejileri geliştirdi.

Süpermarket raflarının önünde dururken, bacaklardan kanatlara, fileto ürünlerine ve hatta bütün tavuklara kadar geniş bir yelpazede kümes hayvanı ürünleri bulabilirsiniz. Çoğu, sabit ağırlıklı miktarlarda uygun şekilde paketlenmiştir. Akşam yemeği planlarınıza veya ev büyüklüğünüze bağlı olarak, daha küçük olan 600 gramlık paketi veya daha büyük 1000 gramlık paketi seçebilirsiniz. Sabit ağırlıklı paketinizin rahatlığını yaşarken, bu paketleri üreten kümes hayvanı endüstrisinin gerçekte ne kadar geniş ve karmaşık olduğunu fark edemeyebilirsiniz .

Gruplar

Süpermarketler kümes hayvanı işleme tesislerinden paket sipariş ettiğinde , paket başına sabit bir fiyat ödeyerek her paketin belirli bir minimum ağırlık içermesini şart koşarlar . Kümes hayvanı işleme tesislerinin harmanlama süreci, kümes hayvanı ürünlerinin bu partilerinin yapılmasından sorumludur. İki kümes hayvanı ürünü aynı ağırlıkta olmadığından, hedefin üzerinde en az miktarda ağırlık sağlayan doğru ürün kombinasyonunu bulmak genellikle zordur, bu aynı zamanda hediye olarak da bilinir. Eşantiyon geliri düşürdüğünden, bu eşantiyonu en aza indirmek kümes hayvanı işleme tesisleri için önemli bir zorluktur.

Fileto gibi ürünler, yığınlar olarak adlandırılan gruplar halinde birleştirilir. Bu sericiler, gelen bir ürünü bir partiye koyma veya bu ürünü reddetme ve bir sonrakini bekleme seçeneğine sahiptir. Bu tür retler, eşantiyonların azalmasına neden olabilir. Bununla birlikte, aynı zamanda bir siparişin son tarihinin karşılandığından emin olmak istersiniz. Peeters bu nedenle, bu makineler için tahsis kararlarını veren algoritmalar geliştirdi. Belirli bir ağırlığa sahip bir ürün partiye ulaştığında, algoritma bu ürünün nasıl tahsis edilmesi gerektiğine karar verir , böylece bir siparişin son tarihi karşılanır ve eşantiyon aynı zamanda en aza indirilir.

Düşündüğü ilk parti tipi, bir tahsis kararı verilmeden önce münferit kalemleri tartar. Sonuç olarak, dağıtıcı gelecekteki ürünlerin ağırlığını bilmediğinden, iyi tahsis kararları vermek zordur. İkinci tip harmanlayıcı daha fazla bilgiye sahiptir ve gelecekte ulaşacak birkaç ürünün ağırlığını bilir. Burada soru, eşantiyonları en aza indirmek için bu bilgilerin nasıl kullanılacağıdır. Peeters, simülasyon modellerinde her iki grup tipi için algoritmalar uyguladı ve test etti. Bu testler, halihazırda uygulamada kullanılan yöntemlere kıyasla önemli ölçüde kayıp ve gecikmede azalma göstermektedir.

Zaten uygulanmaktadır

Ardından Peeters planlama stratejilerine daha yakından baktı. Çiftçiler, her sürü farklı bir ağırlık histogramına sahip olacak şekilde bitkiye günlük olarak piliç sürüleri teslim eder. Peeters’ın araştırması, ağırlık histogramı şekli ve parti ağırlığı kombinasyonunun gerçekleşen eşantiyon üzerinde güçlü bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, hangi partide hangi siparişin ne zaman üretileceğine karar vermek önemli bir sorudur. Bu nedenle, birleştirilmiş tüm siparişlerin en az gecikmeli ve kayıp miktarına sahip çizelgeyi veren bir algoritma geliştirdi. Planlayıcılar şu anda üretim programları oluşturmak için Excel sayfalarına ve sezgilerine güvendikleri için, bu model ve algoritma özellikle ilgilidir ve bu da gereksiz yere yüksek düzeyde eşantiyonlara yol açar.

Hem harmanlayıcıları kontrol etmeye yönelik algoritmalar hem de planlama algoritması, kümes hayvanı işleme tesisleriyle oldukça ilgilidir. Simülasyon sonuçları, bir milyon euro’nun üzerinde bir indirim indiriminin elde edilebileceğini gösteren çok fazla potansiyel göstermektedir. Aslında, bir toplu algoritma halihazırda uygulanmaktadır. Planlama algoritmalarının çok çeşitli ayarları idare edebilmesi gerektiğinden – harmanlama sürecini kurmanın birçok yolu vardır – kümes hayvanı paketlemesini daha verimli hale getirmek için başka yöntemler daha da geliştirilmektedir.

Alıntıdır bknz: Techxplore

 

Exit mobile version