Bezpieczeństwo żywności i redukcja odpadów to dwa niezwykle ważne zagadnienia dla Organizacji Narodów Zjednoczonych do Spraw Rolnictwa i Wyżywienia, która szacuje, że do 2050 roku wyżywienie dziewięciu miliardów ludzi wymagać będzie wzrostu produkcji żywności o 70 procent. Ponadto według raportu brytyjskiego Instytutu Inżynierów Mechaników połowa całej żywności produkowanej na świecie – czyli równowartość dwóch miliardów ton – jest co roku wyrzucana na śmietnik.
Pieter Willems, dyrektor techniczny w firmie TOMRA Sorting Food w Dublinie, sugeruje, że tolerancja konsumenta dotycząca naturalnej różnorodności kształtów świeżych i przetworzonych produktów spożywczych powinna być wykorzystana w procesie produkcyjnym, co uczyni go bardziej efektywnym, pozwoli wykorzystać nietypowość zasobów i zredukuje odpady.
„Z wyników wielu badań jakie przeprowadzono wśród konsumentów można dowiedzieć się, co jest przez nich postrzegane jako dobra lub zła jakość produktu oraz jaka jest dolna dopuszczalna granica jakości" – wyjaśnia Pieter. Konsumenci są tolerancyjni jeśli chodzi o przetworzone świeże produkty, ale chodzi o to, aby uzyskać właściwą równowagę i przełożyć ją na możliwości maszyn sortujących.
„Można starać się uzyskać jednolity produkt z maszyny robiącej frytki, pomimo naturalnej różnorodności kształtów i wielkości ziemniaka. Maszyna będzie zawsze wytwarzać ten sam produkt, niezależnie od kształtu i wielkości ziemniaka, który jest przedmiotem obróbki. To ujednolicone podejście do przetwórstwa spożywczego powoduje powstawanie wielu niepotrzebnych odpadów, jak w przypadku frytek, gdzie odrzuca się te zbyt krótkie lub zbyt cienkie. Jeśli jednak maszyna jest w stanie zidentyfikować, a następnie oddzielić ziemniaki najbardziej odpowiednie do produkcji frytek od tych, które nadają się na przykład na chipsy lub ziemniaczane ćwiartki, linia produkcyjna staje się bardziej wydajna, a klient — w pełni zadowolony z końcowego produktu”.
„Chodzi o to, aby uchwycić istotę myślenia konsumenta i wdrożyć te zasady do urządzenia” – dodał. Ostatecznym celem automatycznego sortowania i przetwarzania żywności jest to, aby maszyna mogła postrzegać żywność w ten sam sposób, jak ją widzi konsument; możliwość kontrolowania naturalnych zmian i zastosowania pewnego stopnia inteligencji w procesie byłoby niezwykle potężnym narzędziem dla przemysłu spożywczego. Jeśli usuniemy z procesu przetwarzania rozróżnienie: „dobry / zły, tak / nie”, ilość żywności, którą można będzie zaoszczędzić i przeznaczyć do produkcji, zamiast traktować jako odpady, byłaby niesłychanie większa. Mówimy tu o milionach ton zaoszczędzonych produktów rolnych, o optymalnym wykorzystaniu żywności i zmaksymalizowanej wydajności produkcyjnej na drodze "z pola na stół”.
TOMRA Sorting Food jest czołowym dostawcą maszyn do sortowania żywności oraz procesów technologicznych do przerobu świeżej żywności i przetwórstwa w przemyśle spożywczym. Firma skupiła się w znacznym stopniu na badaniach i rozwoju, co pozwoliło jej stworzyć całą gamę nowatorskich maszyn sortujących, które są w stanie wykryć i usunąć z linii produkcyjnej najmniejsze niedoskonałości i ciała obce. Wachlarz rozwiązań opartych na czujnikach stale przekształca sposób, w jaki świat optymalizuje swoje cenne zasoby, umożliwiając utrzymanie zrównoważonego wzrostu i uzyskanie maksymalnego zysku przy jednoczesnym ograniczaniu negatywnego wpływu na środowisko naturalne.
„Sposób, w jaki zdobywamy, wykorzystujemy i przetwarzamy nasze zasoby, jest istotą naszej działalności od 40 lat” – powiedziała Lorraine Dundon, wiceprezes i szef grupy w TOMRA Sorting Solutions. „Pozycja lidera w wykorzystywaniu zasobów jest tym, na czym zbudowaliśmy koncepcję naszej działalności, ale to podejście nieustannie się zmienia, aby móc w pełni zaspokajać potrzeby naszych klientów i konsumentów.
Popyt na żywność wysokiej jakości zwiększył się znacznie w ciągu ostatnich 30 – 40 lat nie tylko ze względu na rosnącą liczbę ludności na świecie, ale także dlatego, że nastąpił zdecydowany wzrost klasy średniej oraz pojawiły się gospodarki krajów rozwijających się. Czynniki gospodarcze naszej firmy uległy zmianie, a więc i my się zmieniamy. Przez wiele lat naszym głównym zadaniem było projektowanie urządzeń eliminujących obce ciała i produkty niskiej jakości z taśm produkcyjnych. Na początku było to nie lada wyzwanie, ale technologia poszła daleko do przodu. Obecnie usuwanych jest 99 procent ciał obcych i złych produktów – dotyczy to całej branży”.
Maszyny sortujące TOMRA korzystają z różnych czujników, które wykraczają daleko poza możliwości powszechnie używanych kamer obrazujących w kolorze. Spektroskopia w bliskiej podczerwieni (NIR) umożliwia analizę struktury cząsteczkowej produktu, podczas gdy promieniowanie rentgenowskie, światło fluorescencyjne i lasery badają skład chemiczny obiektów. W celu określenia czy produkt jest dobry czy zły, mogą być analizowane skład i struktura powierzchni obiektów.
„Wykorzystanie zasobów to dostarczanie maszyn zapewniających stałą i wysoką produktywność, wydajność i oszczędność, jakiej nie są w stanie zapewnić naszym klientom inni producenci maszyn sortujących – dodała Lorraine. „Korzystając z naszych rozwiązań klienci nie muszą dokonywać wyboru między poprawą swoich wyników finansowych a wpływem na środowisko naturalne.
W ciągu ostatnich kilku lat koncentrowaliśmy naszą uwagę na tym, jak zoptymalizować produkt. Nieprawidłowe produkty mogą być usunięte z taśmy, ale to co dzieje się z produktem o standardzie kwalifikującym go do dalszego przetwarzania, jest kluczowe dla wykorzystywania zasobów. Optymalizacja produkcji, uzyskanie więcej z tego, co pojawia się na linii produkcyjnej „z pola na stół” jest ważnym celem TOMRA Sorting Food”.
W praktyce zmiana w podejściu do zarządzania zasobami jest widoczna już na etapie sortowania. W przeszłości chodziło o dostarczenie maszyny, która umożliwiała rolnikom sortowanie produktu podczas pracy w polu w trakcie zbiorów, gdzie można było zidentyfikować i usunąć złe produkty na pierwszym etapie procesu przetwarzania, aby nie marnować pieniędzy i energii na transport z pola produktów słabej jakości.
Rozwiązania TOMRA Sorting Food stosowane przy sortowaniu i obieraniu pozwalają odzyskać 5–10 procent produktów dzięki większej wydajności i lepszym ich wykorzystaniu, zmniejszając presję na łańcuch dostaw żywności i ograniczając ilość odpadów. Jest to równoznaczne z 25 000 ciężarówek ziemniaków rocznie.
„Obecnie cały sektor przetwórstwa żywności jest znacznie bardziej wydajny pod względem oszczędności energii i zmniejszania ilości odpadów oraz istnieje wiele innych rodzajów urządzeń do obróbki żywności, których zastosowanie na liniach produkcyjnych może przynieść jeszcze większe korzyści” – dodał Pieter. „Odrzucony ze względów estetycznych pomidor może nadal być dobry pod względem jakości i bezpieczeństwa żywności. Może nie nadaje się na sałatkę, ale na sos lub przecier jest jak najbardziej do przyjęcia. W przeszłości, gdy selekcji dokonywano na polu podczas zbiorów, taki pomidor mógł zostać odrzucony, ale dzięki nowatorskim rozwiązaniom może być teraz przetworzony i wykorzystywany do konsumpcji.
To jest początek koncepcji inteligentnych maszyn – sortera żywności, który nie ogranicza się tylko do wyboru złego lub dobrego produktu, a który może zoptymalizować produkcję. W TOMRA Sorting Food już teraz dajemy operatorom maszyn większą kontrolę nad sortowaniem, dzięki unikalnemu panelowi użytkownika, który może być zainstalowany w maszynie; integracja tego rodzaju kontroli i ludzkiego intelektu w jednym urządzeniu daje początek kolejnej rewolucji w wykorzystywaniu zasobów”.
Podsumowując, Lorraine mówi, że wydajność zasobów i optymalizacja muszą wzrosnąć. „Nie mamy wyboru, musimy znaleźć lepsze sposoby działania – w ciągu najbliższych 40 lat o 30 procent wzrośnie liczba ludzi, których musi wykarmić ze zmniejszającej się powierzchni pól uprawnych. Rewolucja zasobów to zagadnienie o znaczeniu globalnym, dlatego TOMRA wraz z naszymi klientami i wieloma innymi firmami dostarcza trwałych rozwiązań w celu zabezpieczenia produkcji żywności na przyszłość”.
Obejrzyj na kanale YouTube materiał poświęcony Rewolucji Zasobów firmy TOMRA.