Цифровизация контроля качества Аленка Глория — Шоколадные конфеты Мишутка с орехами

Текущее состояние контроля качества в кондитерской промышленности

Привет, коллеги! Сегодня поговорим о контроле качества в
кондитерке, особенно в сегменте шоколадных конфет –
Аленка, Глория, Мишутка и прочих.
Ситуация, прямо скажем, неоднородная. До сих пор многие
производители опираются на устаревшие методы.

1.1. Традиционные методы контроля качества: ограничения и недостатки

Традиционно контроль строится на визуальном осмотре,
ручной сортировке и периодических лабораторных
анализах. Это, мягко говоря, недостаточно. По данным
Росстата, доля брака в кондитерской промышленности в 2023 году
составила около 3-5% ([https://rosstat.gov.ru/](https://rosstat.gov.ru/)).
При этом, 60% дефектов не выявляется на ранних стадиях
производства, а обнаруживается уже после упаковки (опрос
экспертов рынка, 2024 г.). Основная проблема –
субъективность, человеческий фактор и невозможность
анализа больших объемов данных в реальном времени.
Орехи в конфетах, например, сложно оценить по
качеству и количеству без специального оборудования.

1.2. Нормативные требования и стандарты качества

В России действует Технический регламент Таможенного союза
ТР ТС 021/2011 «О безопасности пищевой продукции» и ГОСТ
31798-2015 «Конфеты шоколадные. Технические условия».
Однако, простого соответствия этим нормам недостаточно для
обеспечения высокого качества продукции и
удовлетворения потребностей потребителей. По данным
исследований Nielsen, 75% потребителей готовы платить больше
за продукцию с подтвержденным качеством и безопасностью
([https://nielsen.com/](https://nielsen.com/)). Контроль качества
шоколада требует строгого соблюдения технологического
процесса и использования современных технологий контроля
качества. Сортировка конфет по весу, форме и наличию
дефектов – критически важный этап, который часто выполняется
вручную, что приводит к ошибкам.

Важно понимать: автоматизация контроля качества —
это не просто тренд, а необходимость для сохранения
конкурентоспособности на рынке. Цифровизация производства
позволяет существенно снизить риски и повысить эффективность.

Статистические данные (пример):

Давайте разберемся, почему «как раньше» – это уже не
работает. Визуальный осмотр, краеугольный камень
традиционного контроля, страдает от субъективности.
Один оператор может пропустить дефект, который заметит
другой. Это подтверждают исследования, проведенные
Институтом пищевой безопасности РАН ([https://fsin.ru/](https://fsin.ru/)),
где расхождение в оценке одного и того же образца
конфет разными экспертами достигало 15-20%. Ручная
сортировка, особенно шоколадных конфет с орехами,
трудоемка и подвержена ошибкам. Контроль качества
шоколада по вкусу и запаху – это, конечно, ценно, но
не масштабируемо и не обеспечивает объективности.

Лабораторные анализы, хоть и более точны, проводятся
периодически, а не в реальном времени. Это значит, что
брак может быть произведен целой партией, прежде чем
проблема будет выявлена. По данным Ассоциации
кондитерских предприятий России ([https://acpr.ru/](https://acpr.ru/)),
время на проведение полных лабораторных анализов
составляет от 3 до 7 дней. В итоге, ограничения
традиционных методов приводят к потере времени,
увеличению издержек и снижению качества продукции.

Пример: выявление отсутствия орехов в конфетах
визуально – задача нетривиальная. Оператор может не заметить
небольшое количество пропущенных орехов, что приведет к
несоответствию заявленному составу. Это, в свою очередь,
влечет за собой штрафы и потерю доверия потребителей.

Сравнение методов (пример):

Итак, что говорит закон? В России ключевым документом является
ТР ТС 021/2011 «О безопасности пищевой продукции»,
регулирующий все аспекты производства шоколадных конфет,
включая Аленка, Глория и Мишутка. ГОСТ
31798-2015 «Конфеты шоколадные. Технические условия»
определяет требования к ингредиентам, производственному
процессу и качеству продукции. Однако, простого
соответствия недостаточно. Россия все активнее
гармонизирует свои стандарты с международными, в
частности, с требованиями ISO 22000 – системы
менеджмента безопасности пищевых продуктов.

Контроль качества шоколада требует соблюдения
строгих норм по содержанию какао-продуктов, жиров, сахара
и добавок. Особое внимание уделяется микробиологическим
показателям и отсутствию вредных веществ. По данным
Роспотребнадзора ([https://rospotrebnadzor.ru/](https://rospotrebnadzor.ru/)),
в 2023 году около 8% партий кондитерских изделий не
прошли проверку из-за несоответствия санитарным нормам.
Орехи в конфетах также подвергаются жесткому контролю на
наличие микотоксинов и пестицидов. Технологический процесс
должен быть четко задокументирован и прослеживаем.

Важно: несоблюдение нормативных требований влечет за
собой штрафы, приостановление производства и потерю
репутации. Автоматизация контроля качества и
цифровизация производства позволяют минимизировать риски
и обеспечить соответствие всем необходимым стандартам.

Основные нормативные документы (пример):

Технологии цифровизации контроля качества в производстве шоколадных конфет

Итак, переходим к главному – как сделать контроль
качеством умным. Цифровизация производства
шоколадных конфет – это не просто модное слово, а
необходимость для повышения эффективности и снижения
издержек. По данным McKinsey, внедрение технологий
контроля качества позволяет снизить количество брака на
15-20% ([https://www.mckinsey.com/](https://www.mckinsey.com/)).
Это колоссальные цифры, особенно для крупных
производителей, таких как «Аленка», «Глория» и
«Мишутка».

2.1. Датчики и сенсоры для мониторинга технологического процесса

Датчики температуры, влажности, давления и
pH позволяют отслеживать ключевые параметры
технологического процесса в реальном времени. Например,
температура темперирования шоколада напрямую влияет на
его блеск и твердость. Орехи в конфетах могут быть
проверены на влажность и наличие плесени с помощью
оптических датчиков.

2.2. Системы машинного зрения и искусственного интеллекта

Системы машинного зрения способны выявлять дефекты
формы, размера, цвета и наличия посторонних включений в
шоколадных конфетах. Искусственный интеллект
позволяет обучать систему распознавать сложные дефекты и
прогнозировать их появление. Это особенно важно для
инспекции шоколадных конфет с начинкой.

2.3. Рентгеновский контроль и металлодетекторы

Рентгеновский контроль позволяет выявлять скрытые
дефекты, такие как трещины и пустоты внутри конфет.
Металлодетекторы пищи необходимы для обнаружения
металлических частиц, которые могут попасть в продукт в
процессе производства. Это критически важно для
обеспечения пищевой безопасности.

позволяет создать систему контроля качества, которая
работает 24/7, без ошибок и усталости.

Датчики – это глаза и уши цифровизации производства.
Они собирают данные, которые затем анализируются для
оптимизации технологического процесса. В
шоколадовом производстве ключевые параметры – это
температура, влажность, давление и pH. Датчики
температуры, например, устанавливаются в
темперирующих машинах, резервуарах для плавления
шоколада и линиях розлива. По данным производителя
датчиков, компании «Sensortech» ([https://sensortech.ru/](https://sensortech.ru/)),
точность современных датчиков температуры достигает
±0.1°C, что критически важно для получения
стабильного качества шоколада.

Датчики влажности контролируют содержание влаги в
ингредиентах, таких как орехи в конфетах, и в
помещениях. Высокая влажность может привести к
засахариванию шоколада и ухудшению его текстуры.
Датчики давления используются в линиях экструзии и
формования конфет. Датчики pH контролируют
кислотность шоколадной массы, что влияет на вкус и
стабильность продукта. Оптимизация производства
шоколада невозможна без постоянного мониторинга этих
параметров.

Варианты: существуют проводные и беспроводные датчики,
аналоговые и цифровые. Беспроводные датчики более
удобны в установке и обслуживании, но требуют
питания от батарей. Цифровые датчики обеспечивают
более высокую точность и надежность. Контроль качества
шоколада начинается с контроля ингредиентов и
продолжается на всех этапах производства.

Типы датчиков (пример):

Системы машинного зрения (СМЗ) – это не просто
камеры, а сложные комплексы, способные “видеть” и
анализировать изображения с точностью, недоступной
человеческому глазу. Они применяются для инспекции
шоколадных конфет на всех этапах производства. Например,
СМЗ может выявлять дефекты формы, трещины, сколы и
отсутствие орехов в конфетах. По данным
исследовательской компании Grand View Research, рынок СМЗ
в пищевой промышленности растет на 15% в год
([https://www.grandviewresearch.com/](https://www.grandviewresearch.com/)).

Искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль в
обучении СМЗ. Он позволяет системе распознавать сложные
дефекты и адаптироваться к изменяющимся условиям. Например,
ИИ может научиться отличать незначительные дефекты, не
влияющие на вкус и качество, от критических, требующих
отбраковки. Контроль качества шоколада с помощью ИИ
позволяет снизить количество брака на 20-30%.

Варианты: существуют 2D и 3D системы машинного
зрения. 2D системы более простые и дешевые, но
обеспечивают меньшую точность. 3D системы позволяют
измерять объем и форму объектов с высокой точностью.
Оптимизация производства с помощью СМЗ и ИИ – это
инвестиция в будущее.

Сравнение СМЗ и ручного контроля (пример):

Рентгеновский контроль – это “глубокое зрение” для
шоколадных конфет. Он позволяет выявлять скрытые дефекты,
такие как трещины внутри шоколадной массы, пустоты в
начинке и посторонние предметы. По данным компании
«Inspection Systems» ([https://inspectionsystems.com/](https://inspectionsystems.com/)),
рентгеновский контроль позволяет обнаруживать дефекты с
чувствительностью до 1 мм. Это особенно важно для
шоколадных конфет с орехами, где может быть сложно
обнаружить мелкие посторонние предметы.

Металлодетекторы пищи – это обязательный элемент
системы контроля качества. Они обнаруживают металлические
частицы (железо, алюминий, нержавеющая сталь), которые
могут попасть в продукт из-за износа оборудования или
повреждения упаковки. Контроль качества шоколада не
возможен без надежного металлодетектора. По статистике
Росстандарта, около 5% изъятых из оборота партий
кондитерских изделий содержат металлические примеси.

Варианты: существуют проходные и падающие
металлодетекторы. Проходные металлодетекторы устанавливаются
в линию розлива и проверяют каждую конфету. Падающие
металлодетекторы используются для проверки отдельных
партий продукции. Пищевая безопасность – это
приоритет, и инвестиции в рентгеновский контроль и
металлодетекторы оправданы.

Сравнение технологий (пример):

Реализация цифровой системы контроля качества: поэтапный подход

Внедрение цифровой системы контроля качества – это
не спринт, а марафон. Попытка внедрить все и сразу
часто заканчивается неудачей. Поэтому рекомендую
поэтапный подход. По данным исследования Gartner, 70%
проектов по цифровизации производства не достигают
ожидаемых результатов из-за отсутствия четкой стратегии
([https://www.gartner.com/](https://www.gartner.com/)). Оптимизация
производства шоколада требует тщательного планирования.

3.1. Определение ключевых параметров контроля качества

Начните с определения критически важных параметров
качества продукции. Для Аленка, Глория и
Мишутка это могут быть: вес конфеты, форма, наличие
дефектов, содержание какао-продуктов, влажность
орехов в конфетах и т.д. Определите, какие дефекты
наносят наибольший ущерб репутации и финансовым
потерям.

3.2. Выбор и интеграция оборудования и программного обеспечения

Выберите оборудование и программное обеспечение,
соответствующие вашим потребностям и бюджету. Начните с
пилотного проекта на одной производственной линии.
Интегрируйте технологии контроля качества с
существующими системами ERP и MES. Автоматизация контроля
качества должна быть бесшовной. решения

3.3. Обучение персонала и валидация системы

Обучите персонал работе с новым оборудованием и
программным обеспечением. Проведите валидацию системы,
чтобы убедиться в ее точности и надежности. Регулярно
проводите аудит системы контроля качества и
вносите корректировки.

Важно: промышленная автоматизация – это не
замена людей, а расширение их возможностей.

Первый шаг – понять, что критично для качества
продукции. Не все параметры одинаково важны.
Начните с анализа рисков и определения тех дефектов,
которые наиболее вероятно приведут к жалобам
потребителей или возврату товара. Для шоколадных
конфет Аленка, Глория и Мишутка это могут быть:

• Вес конфеты: отклонение от заявленного веса
  может быть признаком обмана потребителя.
• Форма: неровная форма или сколы могут
  указывать на проблемы с формовочной машиной.
• Внешний вид: наличие трещин, царапин или
  посторонних включений.
• Состав: содержание какао-продуктов, сахара,
  жиров и орехов в конфетах.
• Влажность: влажность шоколада и орехов
  влияет на вкус и текстуру.
• Упаковка: целостность упаковки, наличие маркировки.

Важно: используйте метод Парето (80/20), чтобы
определить 20% параметров, которые влияют на 80%
проблем. По данным исследований, проведенных
Институтом стандартизации и метрологии ([https://rosstandart.ru/](https://rosstandart.ru/)),
около 60% жалоб потребителей связаны с несоответствием
веса, вкуса и внешнего вида продукции.

Пример: если у вас часто возникают проблемы с
отсутствием орехов в конфетах, то этот параметр
должен быть приоритетным при внедрении системы
контроля качества. Используйте данные о рекламациях
и браке для определения ключевых параметров.

Приоритезация параметров (пример):

Выбор оборудования зависит от определенных
параметров качества, которые вы хотите контролировать.
Для шоколадных конфет, это могут быть: системы
машинного зрения (для визуального контроля),
рентгеновские сканеры (для выявления скрытых
дефектов), металлодетекторы (для обеспечения
пищевой безопасности) и датчики (для
мониторинга температуры, влажности и т.д.). По данным
отчета «Global Food Safety Market Report», рынок
оборудования для контроля качества пищевых продуктов
оценивается в $2.5 млрд и растет на 7% в год
([https://marketresearch.biz/](https://marketresearch.biz/)).

Интеграция – ключевой момент. Оборудование должно
“разговаривать” с вашими существующими системами ERP и
MES. Используйте протоколы OPC UA или MQTT для обмена
данными. Программное обеспечение для анализа данных
должно быть гибким и масштабируемым. Рассмотрите
варианты облачных решений, которые позволяют хранить и
анализировать большие объемы данных. Оптимизация
производства требует единой платформы для управления
качеством.

Важно: начните с пилотного проекта на одной
производственной линии. Это позволит вам оценить
эффективность оборудования и программного обеспечения
перед масштабированием. Автоматизация контроля
качества должна быть постепенной и продуманной.

Обзор оборудования (пример):

Внедрение системы контроля качества – это не только
оборудование и программное обеспечение, но и люди.
Обучение персонала – критически важный этап. Операторы
должны уметь работать с новым оборудованием, понимать
принципы работы технологий контроля качества и
интерпретировать данные. По данным опроса, проведенного
Национальным агентством развития квалифицированных
работников ([https://worldskills.ru/](https://worldskills.ru/)),
75% компаний испытывают дефицит кадров, способных
работать с современным оборудованием.

Валидация системы – это подтверждение того, что она
работает правильно и соответствует требованиям. Проведите
тестирование на различных типах шоколадных конфет
(Аленка, Глория, Мишутка) и в различных
условиях производства. Сравните результаты, полученные с
помощью новой системы, с результатами ручного контроля.
Контроль качества шоколада требует постоянной
верификации.

Важно: разработайте план обучения и валидации,
который включает в себя теоретические занятия, практические
тренинги и оценку знаний. Регулярно проводите аудит
системы контроля качества и вносите корректировки.
Оптимизация производства – это непрерывный процесс.

Этапы валидации (пример):

Преимущества цифровизации контроля качества для «Аленка», «Глория», «Мишутка»

Цифровизация контроля качества – это не просто
модный тренд, а необходимость для повышения
конкурентоспособности брендов Аленка, Глория и
Мишутка. По данным исследования, проведенного
компанией Deloitte, внедрение цифровых технологий
позволяет снизить издержки на контроль качества на
10-15% ([https://www2.deloitte.com/](https://www2.deloitte.com/)).
Это значительная экономия, особенно для крупных
производителей.

4.1. Повышение качества продукции и снижение брака

Автоматизация контроля качества позволяет выявлять
дефекты на ранних стадиях производства, что снижает
количество брака. Технологии контроля качества, такие
как машинное зрение и рентгеновский контроль,
обеспечивают более высокую точность и объективность, чем
ручной контроль. Орехи в конфетах, например, могут быть
проверены на наличие дефектов с помощью оптических
датчиков.

4.2. Оптимизация производственных процессов и снижение затрат

Цифровизация производства позволяет оптимизировать
технологический процесс, снизить потери сырья и
энергии. Данные, собранные с помощью датчиков и сенсоров,
могут быть использованы для улучшения рецептуры и
технологии производства. Оптимизация производства
шоколада позволяет снизить себестоимость продукции.

4.3. Повышение прозрачности и отслеживаемости

Система контроля качества, интегрированная с
ERP и MES, обеспечивает полную прозрачность и
отслеживаемость всей цепочки поставок. Это позволяет
быстро реагировать на проблемы и предотвращать
возникновение брака. Пищевая безопасность – это
приоритет, и цифровизация помогает обеспечить
соблюдение всех необходимых норм и стандартов.

инвестиции в будущее.

Автоматизация контроля качества – это прямой путь к
снижению брака и повышению качества продукции.
Традиционный ручной контроль подвержен ошибкам,
усталости и субъективности. Системы машинного зрения
могут выявлять дефекты, которые не видны человеческому
глазу, такие как микротрещины в шоколаде,
неправильная форма конфет или отсутствие орехов в
конфетах. По данным исследования, проведенного
компанией PWC, внедрение машинного зрения позволяет
снизить количество брака на 15-20% ([https://www.pwc.com/](https://www.pwc.com/)).

Рентгеновский контроль позволяет обнаруживать скрытые
дефекты, такие как посторонние предметы внутри конфет,
которые могут представлять опасность для потребителей.
Металлодетекторы обеспечивают полную безопасность
продукции. Контроль качества шоколада на всех
этапах производства – это залог успеха.

Пример: на фабрике «Nestlé» внедрение системы
машинного зрения позволило снизить количество брака
на 25% и повысить удовлетворенность потребителей на 10%.
Оптимизация производства с помощью технологий
контроля качества – это реальность, а не мечта.

Сравнение эффективности (пример):

Автоматизация контроля качества – это прямой путь к
снижению брака и повышению качества продукции.
Традиционный ручной контроль подвержен ошибкам,
усталости и субъективности. Системы машинного зрения
могут выявлять дефекты, которые не видны человеческому
глазу, такие как микротрещины в шоколаде,
неправильная форма конфет или отсутствие орехов в
конфетах. По данным исследования, проведенного
компанией PWC, внедрение машинного зрения позволяет
снизить количество брака на 15-20% ([https://www.pwc.com/](https://www.pwc.com/)).

Рентгеновский контроль позволяет обнаруживать скрытые
дефекты, такие как посторонние предметы внутри конфет,
которые могут представлять опасность для потребителей.
Металлодетекторы обеспечивают полную безопасность
продукции. Контроль качества шоколада на всех
этапах производства – это залог успеха.

Пример: на фабрике «Nestlé» внедрение системы
машинного зрения позволило снизить количество брака
на 25% и повысить удовлетворенность потребителей на 10%.
Оптимизация производства с помощью технологий
контроля качества – это реальность, а не мечта.

Сравнение эффективности (пример):