ИИ сделает чипсы Pringles одинаково хрустящими

Система анализирует 200 параметров каждую миллисекунду.

Денис БородовскийАвтор новостей

Компания Kellanova (владелец бренда Pringles) совместно с Siemens инвестировала 4–5 миллионов долларов в создание цифрового двойника на линии завода в Кутно (Польша). Система собирает около 200 точек данных каждую миллисекунду — от влажности и размера частиц муки до сорта картофеля и сезона сбора урожая. ML-модель в реальном времени прогнозирует, каким получится каждый чипс, и заранее предлагает операторам скорректировать рецепт: изменить количество воды, масла, температуру или настройки оборудования. Решение пока остается за человеком, но производство теперь работает на опережение, а не постфактум.

На итоговый вкус, форму и хруст Pringles влияет более 200 факторов. Раньше операторы проверяли качество вручную — растягивали тесто, взвешивали готовые чипсы и меняли настройки уже после появления отклонений. Теперь сенсоры и данные с машин, обрабатываемые на Siemens Industrial Edge Device, создают постоянно обновляемую цифровую копию теста, которая фиксирует мельчайшие изменения сырья, включая размер частиц муки.

Каждая партия картофеля разная. Но независимо от сырья мы гарантируем, что Pringles будет иметь именно тот вкус, который вы ожидаете, — говорит Седрик Нейке, член правления Siemens и CEO Digital Industries.

Система использует две ML-модели: одна работает в реальном времени на линии, вторая, более крупная, в облаке — для переобучения на основе исторических данных, если локальная модель не справляется с аномалиями. На одной линии в Польше проект уже улучшил качество Pringles на 10%, сократил отходы на 13% и снизил энергопотребление на 7%. Доходность инвестиций превысила 40%.

Следующий этап — запуск системы в Бельгии, а затем в США в 2027 году, где Kellanova (ныне часть Mars) управляет заводом в Джексоне, штат Теннесси. Ежегодно на трех основных фабриках в Польше, Бельгии и США производится 320 тысяч тонн чипсов. В планах — масштабировать систему на все производственные линии.

Как отмечает Jan Laenen, старший директор по инжинирингу Kellanova, главная проблема была не технической, а человеческой — операторы учились доверять рекомендациям ИИ. По словам разработчиков технологии, теперь каждая партия Pringles будет идеальной, какой бы ни была погода за окном или сорт картофеля в этом сезоне.

Читайте также нашу статью о том, как в сети завирусились чипсы со вкусом девятивольтовой батарейки.

НейросетиИскусственный интеллектПоделиться