Food and Chemicals

Overview

식음료 분야에서 설비 종합 효율(OEE), 수율, 처리량, 폐기율 등은 운영 효율성을 평가하는 핵심 지표로 사용됩니다. 이러한 지표를 실질적으로 개선하고 공정을 혁신하기 위해서는 생산 현장에서 발생하는 데이터를 기반으로 한 물리화학적 분석이 필수적입니다.

이를 가능하게 하는 핵심 요소는 클라우드 컴퓨팅과 같은 IT와 설비 기반의 OT 기술의 융합입니다. 이러한 결합은 데이터를 통합하고 표준화하여 생산 공정의 가시성을 높이고, 품질과 효율성을 동시에 향상시킬 수 있습니다.

SDT는 식음료 산업의 품질 개선을 위해 클라우드 기반 데이터 표준화 기술과 비파괴 농수산물 품질 검사 솔루션을 선도적으로 개발해 왔습니다.
특히, SDT의 기술은 샘플링 방식이 아닌 전수 검사를 통해 생산 라인에서
불량품을 실시간으로 검출 및 제거하는 데 중점을 둡니다.
이는 생산 효율성을 높이고 폐기율을 줄이는 동시에 소비자 신뢰를 강화하는 데 크게 기여하고 있습니다.

식음료 분야에서 설비 종합 효율(OEE), 수율, 처리량, 폐기율 등은 운영 효율성을 평가하는 핵심 지표로 사용됩니다. 이러한 지표를 실질적으로 개선하고 공정을 혁신하기 위해서는 생산 현장에서 발생하는 데이터를 기반으로 한 물리화학적 분석이 필수적입니다.

이를 가능하게 하는 핵심 요소는 클라우드 컴퓨팅과 같은 IT와 설비 기반의 OT 기술의 융합입니다. 이러한 결합은 데이터를 통합하고 표준화하여 생산 공정의 가시성을 높이고, 품질과 효율성을 동시에 향상시킬 수 있습니다.

SDT는 식음료 산업의 품질 개선을 위해 클라우드 기반 데이터 표준화 기술과 비파괴 농수산물 품질 검사 솔루션을 선도적으로 개발해 왔습니다.
특히, SDT의 기술은 샘플링 방식이 아닌 전수 검사를 통해 생산 라인에서 불량품을 실시간으로 검출 및 제거하는 데 중점을 둡니다. 이는 생산 효율성을 높이고 폐기율을 줄이는 동시에 소비자 신뢰를 강화하는 데 크게 기여하고 있습니다.

식음료 분야에서 설비 종합 효율(OEE), 수율, 처리량, 폐기율 등은 운영 효율성을 평가하는 핵심 지표로 사용됩니다. 이러한 지표를 실질적으로 개선하고 공정을 혁신하기 위해서는 생산 현장에서 발생하는 데이터를 기반으로 한 물리화학적 분석이 필수적입니다.

이를 가능하게 하는 핵심 요소는 클라우드 컴퓨팅과 같은 IT와 설비 기반의 OT 기술의 융합입니다. 이러한 결합은 데이터를 통합하고 표준화하여 생산 공정의 가시성을 높이고, 품질과 효율성을 동시에 향상시킬 수 있습니다.

SDT는 식음료 산업의 품질 개선을 위해 클라우드 기반 데이터 표준화 기술과 비파괴 농수산물 품질 검사 솔루션을 선도적으로 개발해 왔습니다. 특히, SDT의 기술은 샘플링 방식이 아닌 전수 검사를 통해 생산 라인에서 불량품을 실시간으로 검출 및 제거하는 데 중점을 둡니다. 이는 생산 효율성을 높이고 폐기율을 줄이는 동시에 소비자 신뢰를 강화하는 데 크게 기여하고 있습니다.

식품 분야에서 겪고 있는 문제

식음료 공장은 엄격한 품질 규제와 인증을 준수해야 하며, 제품의 안전 및 환경 기준을 충족하는 것이 중요합니다. 하지만 두 원자재 품질 변동과 공정 중 미세한 변화로 인한 품질 일관성 유지에 어려움이 있습니다.

작은 변동이 제품 품질에 영향을 미칠 수 있어 실시간 품질 관리가 필요하지만, 온도ㆍ습도ㆍ압력 등 다양한 환경적 변수가 공정에 영향을 미쳐 품질 변동을 지속적으로 모니터링하고 제어하는 데 어려움이 있습니다. 또한, 불량품을 신속하게 검출하고 제거하는 것이 중요하지만 공정상 너무나 다양한 장비와 시스템이 사용되고 있어, 불량품이 발생하더라도 신속하게 검출하고 제거하는 데 많은 제약이 있습니다.

이 때문에 오늘날에도 많은 품질 관리 업무가 수작업으로 진행되고 있고, 전수 검사의 기술적 난이도 때문에 샘플링 방식에 의존하고 있습니다. 이는 품질 관리의 정확성과 일관성을 저하시켜 불량품을 놓칠 위험을 증가시키고, 생산성에도 부정적인 영향을 미칩니다.

SDT의 해결책 -
클라우드 컴퓨팅을 이용한 공정 위에서의 데이터 표준화

대형 식품 제조업체인 고객사는 식품의 품질 관리를 샘플링 방식으로 진행하며, 작업자마다 상이한 기준으로 불량품을 판별하고 수동으로 불량품을 제거하고 있었습니다. 이로 인해 품질 관리의 정확성과 일관성에 어려움이 있었고, 생산성에도 영향을 미치고 있었습니다.

이를 해결하기 위해 SDT는 고객사에 퍼블릭 클라우드를 이용한 머신 비전 솔루션을 제공했습니다. 우선 현장 실사를 통해 고객사의 현장에 맞는 하드웨어(카메라ㆍ조명ㆍFrame Grabberㆍ트리거 등)와 소프트웨어를 선정하여 컨베이어 벨트 위에 라인 스캔 카메라를 설치하여 기존의 샘플링 방식에서 벗어나 전수 검사를 자동화했습니다.

이 솔루션을 통해 고객사는 실시간으로 불량품의 개수와 불량률을 모니터링할 수 있는 대시보드를 구축하고, 클라우드를 통한 데이터 표준화를 구현하여 실시간 모니터링과 다른 공정과의 관계성 분석을 가능하게 했습니다. 이로써 품질 관리의 효율성은 크게 향상되었으며, 불량품을 실시간으로 정확하게
감지하고 제거할 수 있게 되었습니다.

대형 식품 제조업체인 고객사는 식품의 품질 관리를 샘플링 방식으로 진행하며, 작업자마다 상이한 기준으로 불량품을 판별하고 수동으로 불량품을 제거하고 있었습니다. 이로 인해 품질 관리의 정확성과 일관성에 어려움이 있었고, 생산성에도 영향을 미치고 있었습니다.

이를 해결하기 위해 SDT는 고객사에 퍼블릭 클라우드를 이용한 머신 비전 솔루션을 제공했습니다. 우선 현장 실사를 통해 고객사의 현장에 맞는 하드웨어(카메라ㆍ조명ㆍFrame Grabberㆍ트리거 등)와 소프트웨어를 선정하여 컨베이어 벨트 위에 라인 스캔 카메라를 설치하여 기존의 샘플링 방식에서 벗어나 전수 검사를 자동화했습니다.

이 솔루션을 통해 고객사는 실시간으로 불량품의 개수와 불량률을 모니터링할 수 있는 대시보드를 구축하고, 클라우드를 통한 데이터 표준화를 구현하여 실시간 모니터링과 다른 공정과의 관계성 분석을 가능하게 했습니다. 이로써 품질 관리의 효율성은 크게 향상되었으며, 불량품을 실시간으로 정확하게 감지하고 제거할 수 있게 되었습니다.

SDT의 해결책 - SWIR 카메라를 이용한 농산물 품질 검사

SDT의 해결책 -
SWIR 카메라를 이용한 농산물 품질 검사

식음료 산업은 오랫동안 머신 비전 검사를 활용해왔습니다. 대표적으로 라인 스캔 카메라를 이용한 포장 검사, 에어리어 스캔 카메라를 이용한 정량 검사, 프리즘 카메라를 이용한 색상별 분류 등이 있습니다. 음료병 검사, 원료 분류, 밀봉 검사, 이물질 검사 등 다양한 품질 관리 작업에 머신 비전 기술이 적용되고 있습니다.

SDT의 양자점 SWIR 카메라는 400 - 1,700nm 대역에서 양자점의 독특한 양자역학적 특성을 활용하여 외관 검사뿐만 아니라 식품의 내부 결함까지 비파괴 방식으로 검사할 수 있는 혁신적인 기술을 제공합니다. 예를 들어, 사과에 멍이 들었거나 부패가 진행되고 있는지 확인하는 것이 가능하여 식품의 품질을 더욱 정밀하게 관리할 수 있습니다. 이 기술은 식품 품질 관리, 농수산물 등급 분류 및 손상도 검사에 효과적으로 사용되고 있으며, 적외선 이미징을 통해 농산물 껍질 아래의 미세한 균열이나 부패 초기 징후를 식별할 수 있습니다. 또한, 병해충 피해, 수분 함량, 내부 결함, 과육의 질 등을 평가하여 최적의 수확 시기를 결정하고 품질을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

SDT의 양자점 SWIR 카메라는 합리적인 가격에 식음료 산업의 품질 관리에서 한 차원 높은 효율성과 정확성을 제공하며, 생산 과정의 품질을 최적화하는 데 중요한 기술로 자리잡고 있습니다.

일반 카메라