Як фінська Collo допомагає досягти зменшення втрат молока під час переробки

32

Зменшення втрат молока часто починається не з нових ліній чи масштабних інвестицій. Воно починається з того, щоб нарешті «побачити», що відбувається всередині трубопроводів. Collo пропонує підхід, який дає такі дані в реальному часі.

На молокозаводі втрати рідких продуктів можуть бути підступними. Вони не завжди виглядають як очевидний брак чи аварія. Частина продукту змивається під час CIP-мийок. Частина «з’їдається» переходами між продуктами (push-out). Частина йде у стоки через надто консервативні режими промивання. В результаті гроші буквально стікають у каналізацію. Це трапляється навіть на сучасних підприємствах.

В Європі працює близько 12 000 молочних підприємств. Вони виробляють приблизно 160 млн тонн сирого молока на рік. Середні втрати через неефективності процесів оцінюються близько 4%. У кращих — менше 1%. Але зустрічаються й вищі значення.

Фінська компанія Collo пропонує інструмент «інтелекту процесів рідин». Прилад вимірює властивості рідини прямо в трубі. Потім ці вимірювання перетворюють на сигнал для керування процесом. Це рішення дозволяє прискорити зменшення втрат молока шляхом точного контролю фаз.

Що таке «невидимі втрати» у молочній переробці — і чому їх важко зловити

«Невидимі втрати» — це втрати, які не фіксуються як окремі інциденти. Вони заховані в дрібних, але регулярних операціях. Саме ці операції накопичують значну суму втрат.

• CIP (Clean-In-Place) — промивання/мийка труб, резервуарів і обладнання без розбирання.
• Push-out — «виштовхування» залишків одного продукту перед запуском іншого.
• Перехідні фази — коли продукт у трубі вже/ще не відповідає цільовим параметрам.
• Фаулінг (забруднення сенсорів) — датчики з часом «заростають» і дають дрейф показників.

Типова реальність виробництва: персонал прагне безпеки й стабільності. Краще промити «із запасом», щоб не ризикувати якістю. Кожна хвилина простою дорого коштує. Через це багато рішень приймаються «по часу» — таймерами. Іноді використовують провідність чи оптику. Але в молочному середовищі бруд і відкладення швидко знижують точність таких датчиків.

Через це частина втрат роками закладена у стандартні режими і вважається нормою. Поки втрати не вимірюються, їх складно системно зменшити. Саме тут корисна стратегія зменшення втрат молока на основі реальних вимірювань.

Хто така Collo і яку проблему вони взялися вирішувати

Історія Collo почалася з наукового проєкту в Tampere University. Промислові компанії скаржилися, що наявні прилади для рідких процесів легко забруднюються. Інші прилади працюють лише в частині процесу. Багато рішень потребують постійного сервісу та заміни.

Потрібне було рішення, яке працює в складних «водних матрицях». Воно мало бути стійким до фаулінгу. Потрібно було вимірювати «однією мовою» на різних етапах процесу. І підтримувати віддалену діагностику стану, щоб зменшити ручне обслуговування.

Зараз компанію очолює Джані Пуроранта. Він має досвід масштабування стартапів і цифрових рішень. Проста ідея Collo: якщо бачиш процес — можеш ним керувати. Якщо не бачиш — керуєш припущеннями. Саме так починається реальне зменшення втрат молока.

Як працює підхід Collo: «радар» у трубі замість «перископа»

Collo використовує радіочастотний (RF) підхід на основі електромагнітного поля. Сенсор-резонатор встановлюють у трубопровід. Він формує поле в об’ємі рідини й зчитує відповідь середовища. Це нагадує «радар» у середині потоку.

Далі дані потрапляють у цифрову систему. Алгоритми, включно з машинним навчанням, перетворюють їх на керівний сигнал. Цей сигнал може управляти клапанами і режимами, щоб зменшувати втрати.

Що саме можна «побачити» в рідині за допомогою RF/ЕМ-підходу

Будь-яка рідина має електричні та діелектричні властивості. Вони змінюються зі складом, температурою та концентрацією розчинених речовин. Молоко — особливо «живе» середовище. Навіть невеликі зміни в жирності чи сухих речовинах впливають на вимірювані характеристики.

RF-сенсор з правильним налаштуванням може виконувати роль «тригера» або «маркера фази». Він допомагає точно визначити момент, коли продукт уже відповідає нормі. Це дозволяє не зливати зайвий продукт. Сенсор також виявляє наявність залишків мийного розчину в потоці.

• точно зафіксувати, коли продукт уже відповідає нормі;
• виявити момент, коли залишки мийного розчину ще присутні;
• оптимізувати тривалість промивки «по факту», а не по таймеру;
• зібрати доказову базу втрат: скільки злили і чому.

Ключові сценарії застосування: CIP-оптимізація та push-out

Collo виділяє два кейси, що дають швидку окупність: CIP-оптимізація і push-out. Саме тут найчастіше «зашито» повторювані втрати.

1) CIP: витрати продукту, води, енергії та хімії

CIP — необхідність, але має побічні ефекти. Разом із залишками продукту у стоки йдуть вода, енергія на нагрів, мийні засоби та час виробництва. Датчик, який стабільно працює в потоці, допомагає перейти від надлишкової промивки до оптимальної. Промивка завершується тоді, коли система реально чиста.

Окремий аспект — харчова безпека. Вимірювання можуть виявляти, чи залишилася CIP-хімія в продукті після мийки або переходу. Це знижує ризик компрометації безпеки продукту.

2) Push-out: перехід між продуктами без «переливу в каналізацію»

У перехідних фазах виробники часто зливають більше, ніж потрібно. Вони бояться змішування партій або браку якості. Проблема в тому, що «потрібно» рідко вимірюється. Якщо система чітко маркує межу між продуктами, перехідними фазами й новим продуктом, можна зменшити обсяг зливу на кожному переході.

• зменшити обсяг зливу на переходах;
• стандартизувати перемикання між змінами;
• підвищити вихід придатного продукту без ризику для якості.

Технічні деталі: як впроваджувати сенсори в реальну лінію

Найбільша цінність таких рішень — в інженерній практиці. Важливо акуратно поставити сенсор у трубі. Потрібно інтегрувати дані в SCADA/PLC. І необхідно зробити так, щоб цим користувалися щодня, а не лише під час пілоту.

1) Точка встановлення та гігієнічний дизайн

Для молочної переробки важливо, щоб елемент у потоці не створював «мертвих зон». Він має витримувати температури та хімію CIP. Повторювана геометрія і стабільні умови потоку дають зіставні сигнали.

На практиці сенсор часто ставлять там, де потрібно відловити перехідні фази. Це може бути перед або після вузлів змішування. Також ставлять контролі на виході критичних контурів для завершення CIP.

2) Сигнал → аналітика → автоматизація

Щоб «сенсор став грошима», його дані мають впливати на рішення. Типова архітектура:

• Сенсор у трубі знімає сигнал у реальному часі.
• Edge/контролер нормалізує дані і фільтрує їх.
• Аналітичний шар інтерпретує фази і будує KPI втрат.
• Інтеграція з PLC/SCADA керує клапанами для потоку на «продукт» чи «стоки».
• Дашборд для технолога і якості: де втрачаємо, скільки, чому.

Collo може встановити прилад на одну трубу, почати вимірювання й показати підприємству, скільки продукту і грошей втрачається. Після аналізу формується обґрунтування ефекту впровадження.

3) Віддалена діагностика та стійкість до фаулінгу

У традиційних підходах фаулінг швидко знижує точність. Сенсор забруднився — показники «попливли». Система повертається до ручних таймерів. Collo прагне уникнути цього. Стійкість до фаулінгу і віддалена діагностика зменшують потребу в частому сервісі.

Економічна вигода: як порахувати ROI без магії

Collo наводить просту макро-логіку. Якщо середні втрати становлять ~4%, а ви знижуєте їх на 1 процентний пункт, ефект може бути значним. Для підприємства важливі конкретні цифри.

Формула швидкої оцінки

• Втрати продукту на день (л/день) = обсяг зливу під час CIP + обсяг зливу під час push-out + інші зливи.
• Грошові втрати на день = втрати продукту × маржинальний прибуток на літр.
• Додаткові витрати = вода + енергія на нагрів + хімія + очищення стоків + час простою.
• Ефект від сенсора = частка скорочення зливів (наприклад, -10…-30%) × сумарні втрати.

Для багатьох заводів економія може з’явитися з першого дня. Система починає виявляти реальні переходи й дозволяє прибрати зайві хвилини промивки. Саме цей аргумент озвучує Collo: почати економити можна з дня встановлення.

Що ще, окрім продукту: вода як другий великий «витік»

У харчовій промисловості вода — стратегічний ресурс. Її реальна витрата часто значно вища, ніж здається. Сенсорне керування CIP і перемиканнями може зменшити «порожні» промивки.

Зниження промивок зменшує забір води і навантаження на водопідготовку. Це знижує споживання пари і електроенергії на нагрів. Також зменшується обсяг стоків і витрати на очищення. Врешті, це зменшує екологічний слід підприємства.

Порівняння з альтернативами: чим RF-сенсор відрізняється від «класики»

На ринку є багато інструментації, і питання «чим ви кращі?» завжди справедливе. Ось практичне порівняння для типових задач CIP/push-out:

Провідність — дешева і проста. Вона добре відокремлює «вода/хімія», але має фаулінг і дрейф. Оптика (турбідиметрія/NIR) добре «бачить» у чистих умовах, але швидко забруднюється. Витратоміри і таймери — стандарт, але не бачать якості фаз. RF/EM-підхід дає вимірювання властивостей рідини в реальному часі і кращу стійкість до забруднення. Він є базою для автоматизації фаз і швидкого ROI.

Немає «ідеального сенсора на все». Якщо ключова проблема — фазові переходи, втрати під час CIP і push-out, та потреба у стабільному вимірюванні в складній рідині, RF/EM-підхід є прагматичним вибором. Він сприяє реальному зменшенню втрат молока.

Як виглядає впровадження на практиці: від пілоту до масштабування

70% успіху — це процес впровадження. Ось дорожня карта, яка дає найкращий результат.

Крок 1. Вибір «грошового» контуру

• Оберіть лінію з частими CIP або переходами між продуктами.
• Візьміть ділянку, де зараз керують таймерами або «на око».
• Визначте, як ви будете рахувати ефект: літри/година, маржа, вода, стоки.

Крок 2. Пілот + базова «карта фаз»

• Поставте сенсор, зніміть дані кілька змін або тижнів.
• Розмітьте фази: продукт → перехід → вода → хімія → чиста вода → продукт.
• Паралельно зафіксуйте, що реально зливається і як працює персонал.

Крок 3. Пороги, правила, автоматизація

• Спочатку — підказки та алерти, щоб команда довірилася інструменту.
• Далі — «напівавтомат»: система пропонує, оператор підтверджує.
• Потім — повна інтеграція з клапанами і SCADA для автоматичного перемикання.

Крок 4. Масштабування

Коли підприємство бачить цифри, з’являється бажання використати сенсор повсюди. Collo радить спочатку масштабуватися на найбільш дорогі втрати. Потім розширювати use-case.

Контроль якості як «побічний бонус», який рятує репутацію

Економія — важлива, але якість і безпечність — критичні. Коливання у фазах мийки і переключення можуть привести до попадання залишків води чи мийної хімії в продукт. Система Collo може помічати такі ситуації і попереджати про ризик.

Навіть без повної автоматизації наявність «червоного прапора» в дашборді може зекономити гроші. Це знижує відбракування партій, повернення і простої.

Ринкові тренди: чому рішення для «інтелекту рідин» будуть лише набирати вагу

Глобально харчова промисловість рухається в бік Industry 4.0. Більше датчиків і більше даних дають доказове керування процесами. У молочному сегменті цей рух підсилюють кілька факторів:

• Тиск на маржу — енергія, логістика, персонал дорожчають.
• ESG та регуляторика — менше стоків і хімії, простіше декларувати прогрес.
• Дефіцит води та енергії — оптимізація CIP швидко знижує споживання ресурсів.
• Кадровий фактор — автоматизація зменшує залежність від окремих фахівців.

Для Collo фокус на Європі логічний: там висока густина підприємств і жорсткі вимоги до якості. Це сприяє масштабуванню пілотів і впроваджень.

Практичний чекліст для заводу: чи «ваш» це кейс

Якщо ви відповісте «так» хоча б на 3–4 питання, сенсорна система для контролю фаз, як Collo, майже напевно дасть ефект.

• У вас багато CIP-циклiв, і їхня тривалість задається таймерами.
• Часті переходи між продуктами різної жирності або рецептур.
• Ви підозрюєте, що зливаєте «із запасом», але не можете це виміряти.
• Витрата води здається завищеною, а стоки дорогі.
• Аудит чи відділ якості хоче більше доказовості.
• Сенсори провідності чи оптики часто «пливуть» через забруднення.

Поширені питання (FAQ)

Чи працює такий підхід лише для молока?

Проблема універсальна для харчових та напоїв. Втрати продукту і надмірне споживання води — типовий біль для багатьох виробництв. Рішення орієнтоване на вимірювання властивостей рідин у процесі.

Чи можна отримати ефект без повної автоматизації?

Так. На першому етапі найцінніше — виміряти реальність і показати втрати цифрами. Далі можна рухатися від алертів до напівавтомату і тільки потім до повної інтеграції.

Чому саме CIP і push-out дають найшвидший ROI?

Це повторювані процеси з великими «схованими» втратами. Кожна зайва хвилина промивки чи зайвий літр зливу повторюються багато разів на місяць. Вони накопичуються у значну суму.

Висновок: «побачити трубу» — перший крок до економії

Молочна переробка — це інженерія даних у реальному часі. Ідея Collo проста: якщо ви стабільно вимірюєте властивості рідини в трубі, ви можете діяти. Ви можете скорочувати зливи під час CIP і переходів. Ви можете знижувати споживання води і навантаження на стоки. Ви підсилюєте контроль якості і знижуєте ризики харчової безпеки. Ви отримуєте ефект відразу після запуску вимірювань.

Рекомендація для старту: оберіть один контур із найчастішими CIP/переходами, зробіть пілот, порахуйте реальні втрати і сформуйте бізнес-кейс. Якщо цифри підтвердяться — масштабування стане технічним, а не дискусійним питанням.