行业热点丨数字化仿真重塑食品加工:从原料到发货的全流程优化

从巴氏杀菌、装瓶与罐装技术催生 "现代" 加工食品,到如今冷藏、冷冻及冻干技术造就 "方便食品",食品加工已发展成为一个规模庞大的全球性产业 ------ 其核心驱动力是实现食品的安全保鲜,以满足长期储存与全球分销的需求。

许多加工食品包含多种配料,这些配料需经过预处理、混合,再通过一种或多种工艺处理,以确保在保质期内食用安全。为满足这些需求,食品加工企业依赖一系列机械,在食品沿生产线流转过程中完成各类不同的作业任务。

迈向安全高效的食品加工

在效率衡量方面,食品加工企业会通过多项参数进行监控,并将数据反馈至新产品线的研发中,包括:

  • 卫生与清洁:优化生产停机清洁的间隔时间,确保成品的污染物含量或单位微生物数量不超标,同时满足生产吞吐量要求。

  • 废料控制:最大限度减少原材料浪费,例如块根类蔬菜的削皮效率优化。

  • 能源消耗:优化单位加工量的能耗,例如烤箱的温度曲线调控。

  • 自动化与人工投入:现代食品加工厂配备复杂机械,实现 24 小时不间断运行,且通常具备超高速度与精度。但从农场到工厂的全链条中,部分流程无法或尚未实现自动化。因此,生产线上处理故障所耗费的时间或干预次数等指标,仍是识别问题的重要依据。

接下来,让我们来深入探讨:仿真技术在食品饮料行业的应用,如何推动加工流程持续高效运转。

如何预判食品的行为特性?

无论是生产咖啡豆、奶粉还是口香糖,要实现各项效率指标,关键在于了解不同食品原料在加工全流程中的行为特性。任何食品原料都需经过特定工艺的妥善处理,再无缝流转至下一环节,直至包装完成并离开工厂发货区。这正是**离散元法(DEM)**的核心作用 ------ 作为一种成熟的建模仿真技术,它能让工艺工程师在虚拟环境中预判食品原料在机械或输送系统中的行为表现。

Altair 离散元法仿真综合解决方案 Altair® EDEM™,为食品加工企业提供了优化工艺参数所需的关键信息,可最大限度减少结块、离析与磨损问题,并在更换配料、调整配方或切换不同供应商的原材料时提供技术支持。该解决方案广泛应用于各类形状颗粒物料(从谷物到大宗粉末)的精准仿真,为食品加工全流程的各类操作与工艺提供深度洞察 ------ 涵盖物料输送(螺旋输送、流化床、气力输送、料斗、传送带)、混合、粉碎、干燥、挤压,以及包装(装瓶、装袋)等多个环节。

诸如水果挤压变形、玉米片破碎、管道堵塞、粉末结块、调味料混合不均、涂层厚薄不一、灌装量不一致等问题,均可在生产启动前通过仿真预测并解决,而非在设备投入工厂运行后才发现问题并进行事后整改。

数字化未来已来

传统上,预测与解决问题依赖物理测试、原型制作以及漫长的现场调试试验 ------ 每一次挫折都意味着成本高昂的返工。如今,工程师采用全新的集成化仿真驱动设计方法,大幅减少了对物理测试与原型制作的需求。

更进一步来看,数字孪生技术的出现,使得整条生产线的全流程可在虚拟环境中进行探索、问题排查与优化,再启动实际生产。

工业数字化带来的不仅是通过嵌入式传感器网络监控和控制复杂流程的能力,传感器产生的持续数据流还可通过人工智能进行分析,不仅能实时调整生产过程,更为数据驱动型企业的未来发展提供了宝贵资产。

申请免费试用

如您对 Altair 软件及解决方案感兴趣

欢迎关注Altair,申请免费试用

全球100个AI应用案例电子书下载

△Altair 正式发布全球100个AI应用案例电子书 ,内容覆盖10+行业的100个AI应用场景。关注Altair立即获取,了解全球AI驱动工程设计应用成功案例,以及AI技术如何为工业制造业的产品全生命周期带来赋能与革新。

Altair 是计算智能领域的全球指引者之一,在仿真、高性能计算 (HPC) 和人工智能等领域提供软件和云解决方案,服务于16000多家全球企业,应用行业包括汽车、消费电子、航空航天、能源、机车车辆、造船、国防军工、金融、零售等。

近期,Altair被全球工业软件指引者西门子收购,成为西门子数字化工业软件(Siemens Digital Industries Software)旗下成员,进一步巩固西门子在仿真和工业人工智能领域的全球指引者地位,其技术正与西门子Xcelerator解决方案进行深度整合。

更多内容欢迎关注 AltairChina

相关推荐
Ryan老房1 天前
未来已来-AI标注工具的下一个10年
人工智能·yolo·目标检测·ai
阿杰学AI1 天前
AI核心知识78——大语言模型之CLM(简洁且通俗易懂版)
人工智能·算法·ai·语言模型·rag·clm·语境化语言模型
这是个栗子1 天前
AI辅助编程(二) - 通译千问
前端·ai·通译千问
Ryan老房1 天前
开源vs商业-数据标注工具的选择困境
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·ai
哥布林学者1 天前
吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第三周:序列模型与注意力机制(三)注意力机制
深度学习·ai
Learn Beyond Limits1 天前
文献阅读:A Probabilistic U-Net for Segmentation of Ambiguous Images
论文阅读·人工智能·深度学习·算法·机器学习·计算机视觉·ai
猿小羽2 天前
深入理解 Microservice Control Proxy(MCP) 的 AI 实战指南
微服务·ai·推荐系统·service mesh·microservice·mcp·ai 实战
冀博2 天前
LangGraph实操-干中学
人工智能·ai
逻极2 天前
Moltbot 快速入门指南(2026年1月最新版)
python·ai·aigc·智能助手·clawdbot·molbot
aihuangwu2 天前
如何把豆包的回答导出
人工智能·ai·deepseek·ds随心转