Một tiệm bánh bận rộn cần nhiều hơn những chiếc máy chạy nhanh. Nó cũng cần chất lượng ổn định, giảm thiểu lãng phí và ít thời gian dừng hoạt động hơn. Tuy nhiên, những mục tiêu này có thể khó đạt được khi nhân viên phải kiểm tra từng bước bằng tay.

Tự động hóa thông minh trong sản xuất bánh có thể giúp ích. Nó là sự kết hợp giữa máy móc, cảm biến, máy ảnh và dữ liệu hữu ích. Cùng nhau, những công cụ này giúp đội ngũ của bạn phát hiện vấn đề và đưa ra lựa chọn tốt hơn.

Năm 2026, người mua có thể lựa chọn trong số ngày càng nhiều công cụ AI và thị giác máy tính. Tuy nhiên, điểm khởi đầu tốt nhất vẫn là một nhu cầu kinh doanh rõ ràng. Một tiệm bánh nên quyết định trước vấn đề nào mình muốn giải quyết. Sau đó, nó có thể chọn công cụ phù hợp.

Hướng dẫn này giải thích AI trong sản xuất bánh, kiểm tra thị giác và thiết bị kết nối. Nó cũng xem xét Haopai, được biết đến ở đây là Henghao Bakery, và danh mục máy làm bánh của công ty.

Tự động hóa thông minh trong sản xuất bánh là gì?

Tự động hóa thông minh trong sản xuất bánh có nghĩa là sử dụng máy móc và dữ liệu để giúp quản lý sản xuất dễ dàng hơn.

Một chiếc máy cơ bản hoạt động theo các lệnh được thiết lập. Ví dụ, máy định lượng bột bánh sẽ bỏ bột vào khuôn. Băng chuyền sẽ di chuyển khuôn đến bước tiếp theo. Những công việc này không phải lúc nào cũng cần đến AI.

Một hệ thống thông minh hơn cũng có thể thu thập thông tin. Nó có thể ghi lại sản lượng, số lần dừng máy hoặc báo động. Do đó, nhân viên có thể biết những gì đang diễn ra trên dây chuyền.

AI có thể thêm một lớp chức năng khác. Nó học các mẫu từ các ví dụ trong quá khứ. Sau đó, nó có thể giúp kiểm tra hình ảnh hoặc đánh dấu những thay đổi bất thường.

Tuy nhiên, người mua nên biết sự khác biệt giữa những công cụ này:

Mỗi công cụ đều có vai trò của nó. Do đó, một hệ thống hữu ích không cần áp dụng AI ở mọi nơi.

Cách AI trong sản xuất bánh hoạt động

AI học hỏi từ các ví dụ. Trong một tiệm bánh, những ví dụ đó có thể là ảnh sản phẩm hoặc hồ sơ sản xuất trong quá khứ.

Ví dụ, nhân viên kiểm tra chất lượng có thể gắn nhãn cho ảnh bánh quy ngon và bánh quy vỡ. Một mô hình AI có thể sử dụng những bức ảnh đó để học sự khác biệt. Sau đó, nó có thể giúp kiểm tra những chiếc bánh quy mới trên dây chuyền.

Tuy nhiên, các ví dụ phải phản ánh được tình hình sản xuất thực tế. Các công thức nấu ăn, lớp phủ và hình dạng khác nhau có thể thay đổi kết quả.

Đây là lý do tại sao việc thử nghiệm là quan trọng. Một mô hình hoạt động tốt trên một lô hàng có thể hoạt động kém hiệu quả trên lô hàng khác.

Các nghiên cứu gần đây về phát hiện sản phẩm làm từ bột nướng cho thấy các phương pháp đào tạo và điều kiện làm việc thực tế có thể ảnh hưởng đến kết quả. Do đó, người mua nên kiểm tra AI bằng các sản phẩm của riêng họ trước khi sử dụng nó cho các quyết định quan trọng.

Hãy bắt đầu với một nhiệm vụ rõ ràng. Ví dụ, hãy hỏi liệu AI có thể giúp tìm ra lỗi phổ biến mà nhân viên thường bỏ qua hay không.

Kiểm tra thị giác máy tính trong sản xuất bánh để đảm bảo chất lượng hàng ngày

Thị giác máy tính sử dụng máy ảnh, hệ thống chiếu sáng và phần mềm để kiểm tra sản phẩm.

Một số hệ thống tuân theo các quy tắc nhất định. Ví dụ, chúng có thể kiểm tra xem một chiếc bánh quy có rộng hơn giới hạn quy định hay không. Các hệ thống khác sử dụng AI để xử lý các hình dạng hoặc lỗi khác nhau.

Các kiểm tra có thể bao gồm:

• Kích thước và khoảng cách bánh mì.

• Cạnh bánh quy bị vỡ.

• Các lớp bánh bị thiếu.

• Lớp phủ không đều.

• Thay đổi màu sắc có thể nhìn thấy.

• Vị trí sản phẩm trên dây chuyền.

Ví dụ về kiểm tra bánh quy của Cognex sử dụng thị giác 3D để kiểm tra kem nhân và các lỗi như vết nứt, mảnh vỡ và lớp trên bị nghiêng. Điều này cho thấy máy ảnh có thể hỗ trợ một nhiệm vụ kiểm tra chất lượng rõ ràng như thế nào.

Tuy nhiên, máy ảnh cũng có những hạn chế. Nó không thể kiểm tra một tính năng mà nó không thể nhìn thấy. Ngoài ra, một chiếc bánh nhìn đẹp vẫn có thể có vấn đề về vị hoặc kết cấu.

Do đó, việc kiểm tra bằng thị giác nên được thực hiện cùng với các biện pháp kiểm tra chất lượng khác.

Hình ảnh tốt hơn giúp cải thiện kết quả kiểm tra thị giác máy tính trong sản xuất bánh

Việc kiểm tra tốt bắt đầu bằng hình ảnh rõ ràng.

Đầu tiên, hãy chọn hệ thống chiếu sáng giúp dễ nhìn thấy lỗi mục tiêu. Tiếp theo, giữ cho máy ảnh ổn định. Ngoài ra, hãy để đủ không gian giữa các sản phẩm để hệ thống có thể kiểm tra từng sản phẩm.

Sau đó, hãy thu thập hình ảnh từ quá trình sản xuất bình thường. Bao gồm cả sản phẩm tốt, sản phẩm xấu và những sản phẩm khó đánh giá.

Nhân viên kiểm tra chất lượng nên thống nhất về các giới hạn. Nếu không, hệ thống có thể học hỏi từ các quy tắc không nhất quán.

Trong quá trình thử nghiệm, hãy đo lường hai loại lỗi. Lỗi loại bỏ sai xảy ra khi sản phẩm tốt bị loại bỏ. Lỗi bỏ qua xảy ra khi sản phẩm xấu vẫn được chấp nhận.

Cả hai lỗi đều tốn tiền. Việc loại bỏ quá nhiều sản phẩm tốt làm tăng lãng phí. Việc bỏ qua quá nhiều lỗi có thể dẫn đến khiếu nại của khách hàng.

Cuối cùng, hãy kiểm tra lại hệ thống sau khi thay đổi sản phẩm lớn. Một lớp phủ hoặc công thức mới có thể yêu cầu hình ảnh và cài đặt mới.

Thiết bị kết nối hỗ trợ tự động hóa thông minh trong sản xuất bánh

Thiết bị kết nối chia sẻ dữ liệu hữu ích với các máy hoặc phần mềm khác.

Ví dụ, một người quản lý tiệm bánh có thể muốn xem sản lượng và thời gian dừng trên một màn hình. Một chế độ xem chung có thể giúp làm điều này dễ dàng hơn là kiểm tra từng máy bằng tay.

Tuy nhiên, chỉ có cáp mạng thôi chưa đủ để chứng minh rằng máy móc có thể chia sẻ đúng dữ liệu.

Trước khi mua, hãy hỏi:

• Máy có thể chia sẻ những giá trị nào?

• Hệ thống có thể ghi lại lý do dừng máy không?

• Nhân viên có thể xuất dữ liệu không?

• Nó có thể liên kết hồ sơ với một lô hàng không?

• Điều gì xảy ra nếu mạng bị lỗi?

OPC UA là một tiêu chuẩn được sử dụng để trao đổi dữ liệu trong các nhà máy. Nó có thể kết nối thiết bị với các hệ thống khác và bao gồm các tính năng bảo mật. Tuy nhiên, người mua phải xác nhận hỗ trợ cho từng máy.

Ngoài ra, hãy thống nhất rõ ai có quyền truy cập vào thiết bị. Quyền truy cập từ xa cần có các quy tắc rõ ràng, kiểm soát người dùng và các bước hỗ trợ.

Máy Haopai hỗ trợ tự động hóa thông minh trong sản xuất bánh

Trang web của Haopai xác định công ty là Wuxi Henghao Machinery Technology Co., Ltd. Công ty cung cấp máy thực phẩm và tự động hóa tùy chỉnh cho các nhu cầu sản xuất khác nhau.

Bạn có thể truy cập hồ sơ công ty Haopai (Henghao Bakery) để tìm hiểu thêm về công việc và dịch vụ của nó.

Danh mục sản phẩm làm bánh của họ bao gồm dây chuyền sản xuất bánh mì, dây chuyền sản xuất bánh sừng bò, máy định lượng bánh, máy định lượng bánh quy, máy cán bột và hệ thống làm bánh bông lan.

Trang web liệt kê một số tính năng điều khiển:

Những tính năng này có thể giúp xây dựng quy trình sản xuất ổn định. Tuy nhiên, chúng tự nó không chứng minh được rằng một máy có tích hợp AI hoặc kiểm tra thị giác.

Người mua nên hỏi xem những tính năng nào là tiêu chuẩn và những tính năng nào cần một dự án riêng.

Lập kế hoạch nâng cấp kiểm tra thị giác máy tính trong sản xuất bánh

Vị trí tốt nhất cho máy ảnh phụ thuộc vào vấn đề.

Ví dụ, kiểm tra hình dạng bột trước khi nướng có thể giúp phát hiện sớm các vấn đề về tạo hình. Việc kiểm tra sau khi nướng sẽ trả lời một câu hỏi khác, chẳng hạn như hình dạng cuối cùng có đáp ứng các giới hạn đã thống nhất hay không.

Trên dây chuyền sản xuất bánh, một máy ảnh có thể được đặt sau khi định lượng hoặc cắt. Tuy nhiên, hệ thống cần đủ không gian, tầm nhìn rõ ràng và lối vệ sinh an toàn.

Khi lập kế hoạch cho dây chuyền Haopai, hãy thảo luận sớm về những nhu cầu này. Hỏi xem bố cục có thể hỗ trợ máy ảnh và hệ thống kiểm tra đã chọn hay không.

Ngoài ra, hãy lên kế hoạch cho hành động tiếp theo. Lỗi có kích hoạt báo động không? Thiết bị sẽ loại bỏ sản phẩm đó chứ? Hay người vận hành nên xem xét nó?

Đây là những lựa chọn dự án có thể có, không phải là các tính năng tiêu chuẩn đã được xác nhận của Haopai.

AI trong sản xuất bánh và chăm sóc máy móc

Một thời gian dừng máy ngắn có thể làm chậm toàn bộ dây chuyền. Do đó, việc chăm sóc máy tốt hơn là một mục tiêu hữu ích khác.

Giám sát cơ bản có thể theo dõi các giá trị như nhiệt độ động cơ hoặc dòng điện. Sau đó, nhân viên có thể tìm kiếm các thay đổi.

Các hệ thống tiên tiến hơn sử dụng dữ liệu trong quá khứ để giúp dự đoán lỗi. Siemens cung cấp loại phân tích AI và dữ liệu này cho các nhà máy thực phẩm và đồ uống. Tuy nhiên, kết quả phụ thuộc vào thiết bị và dữ liệu có sẵn.

Đối với nhiều tiệm bánh, bước đầu tiên là đơn giản hơn. Ghi lại lý do máy dừng hoạt động. Sau đó, sử dụng những hồ sơ đó để cải thiện việc chăm sóc định kỳ.

Ví dụ, việc dừng dây chuyền lặp đi lặp lại có thể cho thấy cần kiểm tra hoặc vệ sinh tốt hơn.

Sau đó, tiệm bánh có thể quyết định liệu các cảm biến hoặc AI bổ sung có mang lại giá trị đủ lớn hay không.

Đo lường giá trị của tự động hóa thông minh trong sản xuất bánh

Tự động hóa nên cải thiện kết quả kinh doanh. Do đó, hãy đo lường quy trình trước khi thực hiện thay đổi.

Các biện pháp đo lường hữu ích bao gồm:

• Sản phẩm có thể bán được mỗi giờ.

• Lãng phí mỗi lô hàng.

• Thời gian dừng máy không theo kế hoạch.

• Thời gian cần để thay đổi sản phẩm.

• Số giờ làm việc của nhân viên mỗi ca.

• Các sản phẩm tốt bị loại bỏ nhầm.

Tiếp theo, hãy so sánh kết quả trong các điều kiện tương tự. Sử dụng các công thức nấu ăn, kích thước lô hàng và giờ làm việc tương tự.

Ngoài ra, hãy bao gồm tất cả chi phí dự án. Giá có thể bao gồm nhiều hơn là chỉ máy hoặc máy ảnh. Nó cũng có thể bao gồm phần mềm, thiết lập, đào tạo, dịch vụ và phụ tùng thay thế.

Một công thức đơn giản là:

Thời gian hoàn vốn = tổng chi phí dự án ÷ tiết kiệm ròng hàng năm

Ví dụ, một dự án có chi phí 30.000 đô la và tiết kiệm 15.000 đô la mỗi năm sẽ có thời gian hoàn vốn đơn giản là hai năm. Đây chỉ là một ví dụ, không phải là kết quả được hứa hẹn.

Bắt đầu kế hoạch tự động hóa thông minh trong sản xuất bánh của bạn

Một tiệm bánh không cần phải thay đổi toàn bộ nhà máy cùng một lúc.

Đầu tiên, hãy chọn một vấn đề tốn kém. Tiếp theo, hãy kiểm tra xem quy trình cơ bản có ổn định không. Sau đó, hãy thử nghiệm một giải pháp nhỏ với các sản phẩm thực tế.

Đặt mục tiêu rõ ràng trước khi thử nghiệm. Ví dụ, xác định sản lượng, giới hạn lỗi và tỷ lệ loại bỏ sai có thể chấp nhận được.

Ngoài ra, hãy đào tạo nhân viên sử dụng hệ thống. Giao cho ai đó trách nhiệm rõ ràng về cài đặt, dữ liệu và hỗ trợ.

Khi giai đoạn đầu tiên hoạt động tốt, hãy xem xét bước tiếp theo.

Để khám phá một dự án Haopai, hãy duyệt qua danh mục sản phẩm máy làm bánh. Sau đó, chia sẻ các công thức nấu ăn, sản lượng mục tiêu, bố cục nhà máy và nhu cầu chất lượng của bạn.

Dây chuyền sản xuất bánh mì:

Dây chuyền sản xuất bánh ngọt kiểu Đan Mạch:

Một kế hoạch tự động hóa thông minh trong sản xuất bánh tốt bắt đầu bằng những máy móc đáng tin cậy. Dữ liệu hữu ích và các công cụ đã được kiểm tra kỹ lưỡng sẽ giúp đội ngũ của bạn cải thiện kết quả.