д.т.н., доц., профессор кафедры информатики и вычислительной техники пищевых производств Российского биотехнологического университета (125080, г. Москва, Российская Федерация, Волоколамское шоссе, 11)
Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Informatics and Computer Technology in Food Production at the Russian University of Biotechnology
магистрант кафедры информатики и вычислительной техники пищевых производств Российского биотехнологического университета (125080, г. Москва, Российская Федерация, Волоколамское шоссе, 11)
Master's student of the Department of Informatics and Computer Technology in Food Production at the Russian University of Biotechnology
Введение: Универсальные MES-системы (Manufacturing Execution System – система управления производственными процессами) не адаптированы под хлебопекарное производство: не обеспечивают гибкую настройку параметров выпечки, не учитывают влияние технологических режимов на качественные характеристики продукции. Интеграция такой системы занимает много времени и требует тщательной настройки или доработки, что подчёркивает необходимость в прикладных решениях с учетом отраслевой специфики.
Цель: Разработать и апробировать систему оптимального управления (ИСОУ) процессом выпечки хлебобулочных изделий при соблюдении заданных стандартов.
Методы: В рамках исследования разработана ИСОУ процессом выпечки хлебобулочных изделий. В основу легла математическая модель оптимизации, построенная с применением корреляционно-регрессионного анализа и метода градиентного спуска. Эмпирическая база состоит из данных, полученных методом экспертного опроса технологов и параметров технологических карт. Апробация проводилась в эмуляционной среде модели.
Результаты: Представлена информационная система оптимального управления процессом выпечки хлебобулочных изделий, реализованная в виде программного модуля с возможностью интеграции в MES-среду. Научная новизна работы заключается в математической постановке задачи оптимизации и математической модели управления процессом выпечки, на основе которой задача решается. В отличие от существующих исследований, сосредоточенных на планировании загрузки линий или оценке качества без интеграции в контуры автоматизированного управления, разработанная модель обеспечивает оптимизацию рецептуры и режимов выпечки в едином контуре управления. Апробация в эмуляционной среде показала снижение средних отклонений по качеству на 15% и сокращение затрат на сырье до 7% (R² от 0,48 до 0,79; MSE от 0,0009 до 7,89 для регрессионных моделей).
Выводы: Разработанная система может быть интегрирована в MES-систему как специализированный модуль оптимального управления процессом выпечки. Представленный подход формализует процессы управления и оптимизации в хлебопекарном производстве и может быть масштабирован для других производств пищевой промышленности.
Introduction: Universal MES (Manufacturing Execution System) solutions are not adapted to bakery production: they do not provide flexible configuration of baking parameters and do not account for the influence of process conditions on product quality characteristics. Integrating such a system is time-consuming and requires careful configuration or further customization, which highlights the need for applied solutions that reflect industry-specific requirements.
Purpose: To develop and pilot-test an information system for optimal control (ISOC) of the baking process for bakery products while complying with specified standards.
Method: Within the study, an ISOC for the baking process of bakery products was developed. The system is based on a mathematical optimization model built using correlation–regression analysis and the gradient descent method. The empirical basis comprises data obtained through an expert survey of process engineers and parameters from process specification sheets. Pilot testing was conducted in a model-based emulation environment.
Results: An information system for optimal control of the baking process for bakery products is presented, implemented as a software module with the option of integration into an MES environment. The scientific novelty of the study lies in the mathematical formulation of the optimization problem and the development of a mathematical model for controlling the baking process, on which the solution is based. Unlike existing studies that focus on production line scheduling or quality assessment without integration into automated control loops, the proposed model enables optimization of both formulation and baking regimes within a unified control loop. Testing in an emulation environment demonstrated a 15% reduction in mean quality deviations and up to a 7% reduction in raw material costs (R² from 0.48 to 0.79; MSE from 0.0009 to 7.89 for the regression models).
Conclusion: The developed system can be integrated into an MES system as a specialized module for optimal control of the baking process. The proposed approach formalizes control and optimization processes in bakery production and can be scaled to other segments of the food industry.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.