จากปัจจุบันสู่อนาคต: ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีลำเลียงและการจัดเก็บสำหรับอุตสาหกรรมอาหาร From Present to Future: Advancements in Conveyance and Storage Technology for the Food Industry

จากปัจจุบันสู่อนาคต: ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีลำเลียงและการจัดเก็บสำหรับอุตสาหกรรมอาหาร
From Present to Future: Advancements in Conveyance and Storage Technology for the Food Industry

 
By:  รวิศ ทัศคร
Ravis Tasakorn
Department of Food Science and Technology
Faculty of Agro-Industry
Chiang Mai University
ravis.t@cmu.ac.th

 
  

          อุตสาหกรรมอาหารในยุค 4.0 ได้พัฒนากระบวนการผลิตแบบอัตโนมัติอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในระบบการขนถ่าย ลำเลียง และจัดเก็บ ซึ่งเป็นกระบวนการสำคัญที่มีผลต่อประสิทธิภาพการผลิต รวมถึงคุณภาพและความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์อาหาร โดยระบบขนถ่ายลำเลียงอาจมีการใช้อุปกรณ์เสริมต่างๆ ที่ช่วยตรวจติดตามสภาวะของสิ่งของบนสายพาน โดยการเลือกวัสดุของสายพานลำเลียงที่สัมผัสกับอาหารนั้นมีความสำคัญมาก โดยต้องพิจารณาถึงผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงในด้านลักษณะทางประสาทสัมผัสของอาหาร อีกทั้งสายพานต้องไม่ดูดซับสิ่งต่างๆ เข้าไปในเนื้อวัสดุ รวมถึงต้องเลือกใช้วัสดุที่ปราศจากสารพิษหรือโลหะหนักเจือปน ไม่ว่าจะเป็นตะกั่ว สารหนู แคดเมียม และปรอท ปัจจุบันสายพานลำเลียงสามารถเชื่อมต่อกับระบบควบคุมอัตโนมัติที่เป็น PLC-Based พร้อมระบบอินเทอร์เฟซระหว่างเครื่องจักรกับผู้ใช้งาน (Human Machine Interface; HMI) แบบจอสัมผัส อีกทั้งมีการใช้งานระบบ SCADA ที่รองรับการเชื่อมต่อ IoT (Internet of Things) พร้อมมีระบบการควบคุมความเร็วแบบ Variable Frequency Drive (VFD) รวมถึงระบบติดตามและตรวจสอบย้อนกลับแบบเรียลไทม์อีกด้วย

          สำหรับการขนส่งลำเลียงของแข็งขนาดเล็ก สามารถใช้ระบบลำเลียงแบบใช้ลม (Pneumatic Conveying) แต่ข้อจำกัดของระบบการลำเลียงดังกล่าวนั้นมักสิ้นเปลืองพลังงาน จึงมีการประยุกต์ใช้ระบบและเทคนิคต่างๆ เพื่อประหยัดพลังงานมากขึ้น อาทิ ระบบ Energy Recovery จากลมอัด และระบบควบคุมการใช้พลังงานแบบอัตโนมัติ นอกจากนี้อาจจะใช้สายพานลำเลียงแบบอากาศ (Air Cushion Conveyor) เพื่อลดแรงเสียดทานและสามารถลำเลียงอาหารได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

          ปัจจุบันได้มีการนำระบบ AI มาใช้จัดการระบบขนถ่ายลำเลียงมากขึ้น โดยมีการวิเคราะห์ภาพที่ถ่ายด้วยเครื่องมือหรือเครื่องจักร (Machine Vision) ร่วมกับการประมวลผลภาพดิจิทัล (Digital Image Processing) และเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เพื่อให้เครื่องจักรสามารถตรวจสอบและประเมินคุณภาพอาหารในระบบลำเลียง อีกทั้งสามารถปรับแต่งพารามิเตอร์ต่างๆ แบบอัตโนมัติด้วย AI ขณะที่การจัดเรียงสินค้าอาหารหลากหลากชนิดจากสายพานลำเลียงและต้องมีการบรรจุลงในกล่องนั้นสามารถใช้หุ่นยนต์ร่วมกับมนุษย์ (Collaborative Robots; Cobots) ซึ่งจะทำงานร่วมกันได้ดีกับเครือข่ายระบบลำเลียงที่ปรับการทำงานด้วยตนเองให้มีประสิทธิภาพสูงสุดตลอดเวลา (Self-Optimizing Conveyor Networks) นอกจากระบบ AI แล้ว ยังได้เริ่มมีการนำเอาเทคโนโลยีบล็อกเชนเข้ามาใช้เพื่อป้องกันผลิตภัณฑ์ที่มีการปลอมปน อย่างไรก็ตาม ก่อนการตัดสินใจลงทุนเทคโนโลยีเหล่านี้ควรพิจารณาถึงต้นทุนการติดตั้งและการดำเนินการ ระยะเวลาคืนทุน ผลตอบแทนทางการเงิน และการประหยัดต้นทุนในระยะยาว เพื่อให้สามารถเลือกใช้เทคโนโลยีได้อย่างเหมาะสมกับประเภทธุรกิจ

          The food industry in the 4.0 era has continuously developed automated production processes, particularly in conveying and storage systems. These processes are crucial as they directly impact production efficiency, product quality, and food safety. Conveying systems today incorporate various auxiliary equipment to monitor the conditions of items on conveyor belts. Selecting materials for conveyor belts that come into contact with food is critical. Materials must be evaluated for their impact on the sensory properties of food, ensuring that they do not absorb substances into their structure. Furthermore, the materials should be free from toxic substances or heavy metals, such as lead, arsenic, cadmium, and mercury. Modern conveyor belts are often integrated with PLC-based automated control systems and touch-screen Human-Machine Interfaces (HMI). Additionally, SCADA systems supporting IoT connections, Variable Frequency Drive (VFD) speed controls, and real-time tracking systems are becoming increasingly common.

         For transporting small solids, pneumatic conveying systems are utilized, leveraging dynamic pressure control systems. However, these systems can be energy-intensive. Energy-saving techniques, such as energy recovery systems for compressed air and automated energy management systems, are being adopted to address this. Air cushion conveyors may also be used to reduce friction and enhance efficiency.

However, today, AI is becoming more prevalent in managing conveyor systems. This includes machine vision, digital image processing, and deep learning techniques to allow machines to inspect and assess food quality as it moves along the conveyor. AI can also automatically adjust parameters. For sorting various types of food products from the conveyor and packaging them into boxes, collaborative robots (Cobots) can work alongside humans. These robots work in tandem with self-optimizing conveyor networks, automatically adjusting to maintain high efficiency throughout the process. In addition to AI, blockchain technology is now being implemented to prevent product contamination. However, businesses should consider installation and operational costs, payback periods, financial returns, and long-term cost savings before investing in these technologies to determine the most suitable technologies for their specific operations.