KR20230107862A - 식품 품목을 가공 및 배칭하기 위한 방법 - Google Patents

식품 품목을 가공 및 배칭하기 위한 방법 Download PDF

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잔-피터 페데마
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마렐 아이엔씨.
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Abstract

식품 품목 가공 라인에서 복수의 중량 배치 주문을 이행하는 방법으로서, 본 방법은 식품 품목들의 제1 공급 배치의 추정된 중량 데이터를 획득하는 단계; 복수의 중량 배치 주문을 수신하는 단계; 어떠한 중량 배치 주문이 추정된 중량 데이터와 가장 잘 대응하는지를 결정함으로써 복수의 중량 배치 주문의 서브세트를 식품 품목들의 제1 공급 배치에 할당하는 단계; 및 결정된 최상의 대응하는 중량 배치 주문의 이행을 스케줄링하는 단계를 포함한다.

Description

식품 품목을 가공 및 배칭하기 위한 방법
본 발명은 특히 기브어웨이(giveaway)를 줄이고 주문 이행(order fulfilment)의 스루풋(throughput)을 개선하면서 가금류, 생성 또는 육류를 가공 및 배칭하기 위해 식품 품목을 가공 및 배칭(batching)하기 위한 방법에 관한 것이다.
가금류, 생선 또는 육류와 같은 식품 품목을 준비하고 배칭하는 식품 가공 라인은 적어도 하나의 타깃 중량을 포함하는 적어도 하나의 타깃 기준에 따라 가금류를 통상적으로 배칭한다.
종종, 고정된 수의 식품 품목의 사전-정의된 중량 타깃을 갖는 배치(batch)를 생성할 때 과중량이 된다. 일반적으로, 한 팩에 고정된 수의 품목이 종종 요청되기 때문에, 팩 중량은 포장될 품목의 평균 중량에 팩의 품목 수를 곱한 것과만 같을 수 있다.
WO2016/113428호는 중량 타깃을 포함하여 적어도 하나의 타깃을 충족하는 배치를 생성할 때 수율을 최대화하는 개선된 식품 가공 라인을 제공하며, 여기서 타깃은 또한 배치의 식품 품목에 대한 고정된 수의 타깃을 포함할 수 있다. 수율을 최대화하는 것은 배치 크기를 생성할 때 식품 품목의 기브어웨이를 최소화한다. 이러한 맥락에서의 기브어웨이는 과중량으로 포장된 가금류와 같은 식품 품목을 지칭한다. WO2016/113428호에 따르면, 전망 지표를 사용하여 수신된 주문에 대한 가공 시스템의 식품 품목의 매칭의 최적화는 배치 가공에서 발생하는 약간의 과중량으로 인해 배칭 가공의 수율을 증가시킨다. 따라서, WO2016/113428호에 따라 배칭 동안 몇몇 식품 품목의 중량을 측정함으로써, 전망 지표를 결정할 수 있어, 특정 식품 품목을 다듬을지 또는 자를지 여부의 결정은 보다 일반적이거나 동적인 평가에 기초하여 이루어질 수 있다.
예를 들어, 자주 발생하는 상황은 예를 들어 식품 주문이며, 예를 들어, 가금류의 무리 또는 다른 식품 품목은 다수의 상이한 농장으로부터 낮 동안 다수의 상이한 시간에 들어온다. 이행을 위한 스케줄링된 배달은 교통 문제나 농장에서의 지연으로 인해 가공 사이트에 늦게 도달할 수 있다. 동시에, 슈퍼마켓, 식품점 및 소비자와 같은 소비자로부터의 주문은 하루 24시간, 1주에 7일 동안 임의의 시간에 온-라인으로 도달할 수 있다. 이행을 위한 주문은 촉박한 통보로 취소될 수 있거나, 주문이 아마도 스케줄링된 이행 몇 분 전에 일정한 방식으로 증가되거나 수정될 수 있다.
따라서, 복수의 수신된 주문 중 어느 것이 배칭 동안 식품 품목에 가장 잘 대응하는지를 결정하는 종래 기술의 방법은 기브어웨이를 최소화하려고 하면서 배달 및 주문의 변화하는 입력에 실시간으로 적응하는 데 어려움을 겪을 수 있다.
따라서, 본 기술 분야에 필요한 것은 배치 크기를 생성할 때 식품 제품의 기브어웨이를 최소화하면서 변화하는 입력 및 출력 파라미터에 보다 신속하게, 이상적으로는 실시간으로 반응할 수 있는 식품 품목을 가공하고 배칭하기 위한 방법 및 장치이다.
이들 요구 중 하나 이상을 더 잘 해결하기 위해, 본 발명의 일 양태에서, 식품 품목 가공 라인에서 복수의 중량 배치 주문(weight batch order)을 이행하는 방법이 제공되며, 본 방법은: 식품 품목의 제1 공급 배치의 추정된 중량 데이터를 획득하는 단계; 복수의 중량 배치 주문을 수신하는 단계; 어떠한 중량 배치 주문이 추정된 중량 데이터와 가장 잘 대응하는지를 결정함으로써 복수의 중량 배치 주문의 서브세트를 식품 품목들의 제1 공급 배치에 할당하는 단계; 및 결정된 최상의 대응하는 중량 배치 주문의 이행을 스케줄링하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 양태에서, 식품 품목 가공 라인에서 복수의 중량 배치 주문을 이행하는 방법이 제공되며, 본 방법은: 식품 품목의 제1 공급 배치의 추정된 중량 데이터를 획득하는 단계; 복수의 중량 배치 주문을 수신하는 단계; 어떠한 중량 배치 주문이 추정된 중량 데이터와 가장 잘 대응하는지를 결정함으로써 복수의 중량 배치 주문 중 2개 이상을 식품 품목의 제1 공급 배치에 할당하는 단계; 및 결정된 최상의 대응하는 중량 배치 주문의 이행을 스케줄링하는 단계를 포함한다.
통상적으로, 중량 배치 주문은 고정된 중량 배치 주문이다. 이는 중량 배치 주문이 (합의된 허용 오차 내의) 고정 중량을 갖는 식품 품목의 수 또는 전체 식품 품목에 대한 것임을 의미한다. 예를 들어, 이러한 소비자는 트레이 별로 0.8 kg의 4개의 필레의 그룹으로 궁극적으로 포장될 200 g 가금류 필레 천 개를 주문할 수 있다. 다른 실시예에서, 소비자는 고정된 수의 필레를 포함하는 배치 주문을 요구할 수 있으며, 여기서 필레의 수는 그 개별 중량보다 소비자에게 더 중요하다. 제공된 필레는 200-225 g 범위에 속할 수 있으므로 배치 주문의 중량은 요청에 의해 고정되지 않고 단지 배치 주문이 이행되면 고정된다.
따라서, 추정된 중량 데이터는 가공 라인에 도달 시 식품 품목 또는 무리가 계량되기 전에 무리와 같은 식품 품목의 공급 배치에 귀속된다. 도달 전에 추정된 중량에 주문의 서브세트를 할당함으로써 시간 절약을 통해 할당 프로세스가 개선된다. 더 많은 주문이 수신, 변경 또는 할당되고 스케줄링된 무리 배달로부터 더 많은 중량 데이터가 수신됨에 따라, 주문의 할당은 절단 및 포장 시점까지 변경될 수 있다.
무리의 수집 및 운송과 연관된 많은 단계는 일반적으로 사물 인터넷(IoT: Internet of Things)으로 알려진 매립된 디바이스를 통한 데이터 수집 및 모니터링과 연관될 수 있다. 주변에 대한 데이터를 측정하고 수집하는 이러한 IoT 디바이스가 있는 환경에서, 데이터가 분석 도구의 적용을 위해 적절하게 소비되고 준비될 수 있다면, 인공 지능, 기계 학습 및 분석적 탐색 기술이 풍부한 분석 시스템에 의해 가공을 위해 이용 가능한 풍부한 데이터가 있어 가치 있는 통찰력을 생성한다.
이러한 데이터는 IoT 디바이스에 의해 측정되거나 사용자에 의해 결정된 운송으로 적재된 말하자면 조류(bird)의 수의 측정에 기초하여 추정된 중량 데이터 또는 이력 측정 중량 데이터 기록으로부터 추정된 중량 데이터일 수 있다.
이력 중량 데이터는 가금류 조류와 같은 개별 식품 품목의 중량이거나 육류의 경우, 전체 돼지의 중량 또는 생선의 경우 전체 연어의 중량일 수 있지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자는 많은 전체 식품 품목이 사용될 수 있음을 이해할 것이다.
이력 측정 중량 데이터는 이전에 도축된 가금류, 생선 또는 육류 품목과 같이 배칭 라인에서 이전에 도축된 식품 품목의 중량 데이터일 수 있다. 중량 데이터는 임의의 이력 배칭 라인으로부터 저장될 수 있으며 임의의 배칭 라인의 배치에 대해 예측된 중량 데이터를 추정하는 데 사용될 수 있다.
운송 온도, 이동 거리, 식품 품목의 건강 및 인접 환경의 화학 물질에 대한 것과 같은 추가 데이터는 또한 식품 품목의 수명 및 운송 중에 IoT 디바이스에 의해 측정 및 소비될 수 있다.
바람직하게는 본 방법은 식품 품목의 제1 공급 배치에 하나 이상의 측정 가능한 파라미터를 태깅(tagging)하는 단계를 포함하며, 여기서 각각의 중량 배치 주문은 연관된 이행 특성을 갖는다. 따라서, 복수의 중량 배치 주문의 서브세트를 식품 품목의 제1 공급 배치에 할당하는 단계는 어떠한 중량 배치 주문 또는 주문들이 추정된 중량 데이터와 가장 잘 대응하는지 그리고 어떠한 이행 특성 또는 특성들이 하나 이상의 측정 가능한 파라미터에 가장 잘 대응하는지 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 바람직하게는, 본 방법은 시각적 검사에 기초하여 상기 식품 품목의 제1 공급 배치의 태깅된 하나 이상의 측정 가능한 파라미터를 업데이트하는 단계를 포함하며, 추가로 바람직하게는 측정된 중량 데이터를 획득하기 위해 식품 품목의 제1 공급 배치의 개별 식품 품목의 수를 계량하는 단계를 포함한다.
실시예에서, 식품 품목은 가금류이고 측정 가능한 파라미터는 조류의 크기, 유기농, 방목, 케이지에 갇힘(caged), 할랄(halal), 핏자국들의 수, 물리적 이상들(abnormalities), 조류의 품종, 원산지 농장, 조류의 수, 조류의 평균 체중 중 하나 이상이다. 이러한 측정 가능한 파라미터 중 다수는 IoT 디바이스에서 만들어질 수 있거나, 랩탑, iPad(RTM)와 같은 태블릿 또는 농장의 스마트폰과 같은 원격 디바이스에 입력되고 적절하게 소화될 수 있다.
실시예에서, 식품 품목은 가금류이고 이행 특성은 주문의 우선 순위, 중량 제한, 팔레트(pallet) 크기, 가격, 유통 기한, 유기농, 방목, 케이지에 갇힘, 할랄, 핏자국들의 수, 물리적 이상, 조류의 품종, 원산지 농장, 전체 가금류 조류, 가금류 드럼 스틱(drum stick), 가금류 날개, 가금류 가슴 필레(fillet) 중 하나 이상이다. 이러한 측정 가능한 파라미터 중 다수는 IoT 디바이스에서 만들어질 수 있거나, 농장에서의 iPad(RTM) 또는 스마트폰과 같은 원격 디바이스에 입력되고 적절하게 소화될 수 있다.
동작 시, 시스템은 어떠한 중량 배치 주문 또는 주문들이 측정된 중량 데이터와 가장 잘 대응하는지를 결정함으로써 식품 품목의 제1 공급 배치에 대한 복수의 중량 배치 주문의 서브세트의 상기 할당을 검증하는 단계를 가질 수 있으며, 이는 추가로 시각적 검사에 기초하여 어떠한 중량 배치 주문 또는 주문들이 측정된 중량 데이터와 가장 잘 대응하는지 그리고 어떠한 이행 특성 또는 특성들이 식품 품목의 제1 공급 배치의 업데이트된 하나 이상의 측정 가능한 파라미터에 가장 잘 대응하는지 결정함으로써 식품 품목의 제1 공급 배치에 대한 복수의 중량 배치 주문의 서브세트의 상기 할당을 검증하는 단계를 포함할 수 있다.
이러한 측정된 중량 데이터는 식품 품목의 제1 공급 배치에 대한 복수의 중량 배치 주문의 서브세트를 재할당하고/재할당하거나 식품 품목의 제2 공급 배치에 대한 결정된 최상의 대응하는 중량 배치 주문 또는 주문들의 이행을 재스케줄링(re-scheduling)하는 단계를 필요로 할 수 있다.
특정 실시예에서, 식품 품목은 가금류를 포함하고, 결정된 최상의 대응하는 중량 배치 주문 또는 주문들의 이행을 스케줄링하는 단계는 전체 가금류 조류를 적어도 제1 배칭(batching) 영역 및 제2 배칭 영역에 할당하는 단계를 포함한다. 가금류의 경우에, 제1 배칭 영역은 전체 가금류 조류를 가금류 품목으로 분해하기 위한 분해 라인을 포함할 수 있고, 제2 배칭 영역은 전체 가금류 조류를 가공하기 위한 배칭 라인을 포함한다.
바람직하게는, 식품 품목은 가금류이고 가금류는 컨베이어에 의해 전달되는 도축된 가금류 품목이다.
바람직하게는, 식품 품목은 가금류이고 가금류는 오버행(overhang) 레일 시스템에 의해 부착 및 운반되는 캐리어에 의해 전달되는 도축된 가금류 품목이다.
본 방법은 새로운 상이한 중량 타깃을 나타내는 새로운 주문 데이터가 수신될 때 오버행 레일 시스템으로부터 2개 이상의 배칭 영역으로 가금류의 할당을 자동으로 조정하는 단계를 포함할 수 있으며, 결과적으로 더 작은 가금류 조각이 사전-정의된 중량 타깃 데이터 기준을 충족하지 못하는 경우 2개 이상의 배칭 영역으로부터 가금류를 우회하는 단계를 추가로 포함한다.
실시예에서, 적어도 하나의 계량 디바이스가 오버행 레일 시스템에 통합되고 개별 가금류 품목의 중량은 가금류 품목이 운반되는 동안 결정된다.
실시예에서, 복수의 중량 배치 주문 중 적어도 하나는 전체 가금류 조류를 포함하고/포함하거나 복수의 무게 배치 주문 중 적어도 하나는 가금류 조류의 일부에 대한 것이고 이행 특성은 주문의 중량을 구성하는 개별 가금류 조류 부분의 수를 포함한다.
핸들링 디바이스가 사용되는 경우, 적어도 하나의 핸들링 디바이스는 적어도 하나의 로봇 디바이스를 가질 수 있고, 여기서 식품 품목을 복수의 배칭 영역으로 이송하는 단계는 식품 품목을 픽업하여 식품 품목을 상기 복수의 배칭 영역에 배치하는 단계를 포함한다. 다수의 핸들링 디바이스가 알려져 있으며, 바람직한 핸들링 디바이스는 컨베이어 디바이스를 따라 배치된 복수의 스위프 아암(sweep arm)을 포함하고, 여기서 식품 품목을 복수의 배칭 영역으로 이송하는 단계는 복수의 스위프 아암을 개방 및 폐쇄함으로써 수행된다. 제어 유닛이 상기 적어도 하나의 핸들링 디바이스를 제어할 수 있다. 본 방법은 배칭 영역으로서의 역할을 하는 빈 트레이를 공급하기 위한 적어도 하나의 트레이 공급 디바이스를 포함할 수 있으며, 여기서 트레이는 배치의 생성이 발생하는 동안 컨베이어 디바이스에 대해 연속적으로 또는 개별 단계로 전진 디바이스에 의해 전진된다.
가금류가 사용되는 경우, 본 방법은 이력 측정 중량에 기초하여 가금류의 후속 공급 배치의 추정된 중량 데이터를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있고/있거나 이력 시각 검사된 측정 가능한 파라미터에 기초하여 하나 이상의 측정 가능한 파라미터의 태깅을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
이러한 업데이트하는 단계는 기계 학습 알고리즘을 채용하는 인공 지능 모듈에 의해 수행될 수 있다.
바람직하게는, 중량 데이터는 식품 품목의 제1 공급 배치의 평균(average), 중간값(medium) 또는 최빈값(mode) 중량이며, 선택적으로 식품 품목은 가금류이다. 추정된 중량 데이터의 경우, 식품 품목의 총 중량 또는 개수가 추정되거나, 둘 모두가 추정되며, 선택적으로 식품 품목은 가금류이다. 선택적으로, 중량 데이터는 식품 품목의 제1 공급 배치의 중량 분포이며, 선택적으로 식품 품목은 가금류이다. 중량 분포는 중량 대 빈도의 가우시안(Gaussian) 분포에 맞도록 모델링될 수 있고/있거나 중량 데이터는 주어진 개수의 식품 품목에 대한 룩업 테이블에 저장된 식품 품목의 중량의 리스트이며, 선택적으로 식품 품목은 가금류이다.
실시예에서, 식품 품목이 전체 가금류 조류일 때 중량 데이터는 더 작은 가금류 조각의 중량이다. 대안적인 실시예에서, 식품 품목은 전체 생선일 수 있고 중량 데이터는 필레 또는 꼬리일 수 있으며; 식품 품목이 육류인 경우 중량 데이터는 예를 들어, 양의 다리나 어깨 또는 돼지의 햄과 관련될 수 있다.
실시예에서, 본 방법은 이행 표시자 및 중량 데이터에 귀속되는 기준 값을 포함하고, 여기서 기준 값이 이행 표시자로부터의 임계값을 충족하거나 임계값 내에 있을 때 가장 잘 대응한다. 추가로, 임계값은 개별 이행 특성 및 측정 파라미터에 대해 상이할 수 있다. 예를 들어, 식품 품목이 더 작은 가금류 조각으로 분해되는 경우, 예를 들어, 다리의 중량과 같이, 허용되는 중량의 임계값은 흰살 생선 필레의 중량 범위와 상이한 범위를 가질 수 있는데, 수 그램은 치킨 다리의 배치에 대해 차이를 만들 수 없지만, 저중량으로 판매될 수 없는 흰색 생선 필레에 대해서는 차이를 만들기 때문이다. 또한, 측정 파라미터가 유기농인 경우, 유기농이든 유기농이 아니든 범위가 없다. 물리적 이상도 범위를 가질 수 있다.
바람직하게는, 본 방법은 어떠한 중량 배치 주문 및 이행 특성이 측정된 중량 데이터 및 하나 이상의 측정 가능한 파라미터에 가장 잘 대응하는지 결정함으로써 가금류의 제1 공급 배치에 대한 복수의 중량 배치 주문의 서브세트의 할당을 검증하는 단계를 포함한다.
이제 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 단지 예시의 방식으로 설명할 것이다:
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 오버헤드 레일 상에 준비된 개별 가금류의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 식품 품목을 가공하고 배칭하는 방법의 전체적인 계획 및 실행의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법 개시 파라미터의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예의 방법의 주요 실행 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 할당된 주문으로 이행되는 중량 데이터의 입력의 개략도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 중량에 기초한 일부 이행 기준에 따른 가금류에 대한 중량 분포의 개략도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가금류 가공 시스템의 일 실시예의 일부의 평면도의 개략도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 오버헤드 레일(100) 상의 섀클(shackle)(108)에 의해 매달린 개별의 준비된 가금류(102, 104, 106)의 개략도가 가공을 위해 준비된다. 본 발명에 따른 식품 품목을 가공하고 배칭하기 위한 방법 및 장치의 목적은 특히 배치 크기를 생산할 때 식품 제품의 기브어웨이를 최소화하기 위해, 주문을 충족시키기 위해 가금류의 최상의 가공을 결정하는 것이다. 예를 들어, 가금류(102)는 전체 조류 중형 주문과 매칭되는 이상적인 중량과 외관을 가질 수 있는 반면, 가금류(104)는 치킨 드럼의 팩에 대한 주문과 매칭되는 이상적인 드럼 중량을 가질 수 있다. 가금류(106)는 치킨 가슴에 대한 주문과 매칭되는 중량 플러스 날개에 대한 이상적인 중량 매치를 가질 수 있다.
가슴, 허벅지 및 날개와 같은 준비된 조류의 각각의 부분은 조류의 총 중량의 퍼센티지를 포함한다는 것이 공지되어 있다. 조류의 중량이 추정되거나 측정될 때 해당 부분의 중량은 쉽게 결정될 수 있도록 한다. 추가로, 통상적으로 이러한 퍼센티지는 조류 별로 거의 차이가 없다. 예를 들어, 2개의 드럼스틱은 조류 중량의 13% 내지 15%를 차지할 수 있으며; 가슴 캡은 총 조류 중량의 34% 내지 36%까지 차지할 수 있다. 준비된 조류 자체가 생체 중량의 퍼센티지이기 때문에 살아있는 깃털 달릿 조류에 대해 유사한 알려진 퍼센티지가 존재한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 식품 품목을 가공하고 배칭하는 방법의 전반적인 계획 및 실행(200)의 흐름도는 본 발명의 효율적인 구현을 가능하게 하는 다양한 구성 요소를 포함한다. 농장(202)은 생산 주문(208)에 대한 수요의 입력과 생산 데이터(210)의 진행을 갖는 판매 데이터 스트림(206)으로 집계되는 무리(flock)(204)에 따라 데이터를 제공한다. 가공 공장은 공장의 유형, 용량 및 기능에 귀속되는 해당 하드웨어 사양(212)의 데이터 입력을 갖는다. 농장(202), 무리(204) 및 판매(206)로부터의 데이터 입력은 데이터의 적절한 소비를 위해 데이터 다이제스트(digest)(214)에 입력되며, 이는 생산 계획(218)으로서의 출력을 위한 다양한 최적화된 알고리즘(216)을 포함할 수 있다. 하드웨어 설정(220)에 대한 피드백은 공장 하드웨어 사양(212)을 조정할 수 있는 알고리즘(216)에서 발생하는 학습으로 인해 구현될 수 있다. 가공 모니터링(222)은 추가 개선을 위해 생산 계획(218)으로부터 수행되며 경고(224)를 생성할 수 있고 가공 모니터링(222)은 결국 스케줄링 모듈(228)에 의해 제어되는 가공을 개시하기 위해 트리거(226)를 구현할 수 있다. 트리거(226)로의 추가 입력은 일반적으로 인간 조작(232)의 제어 하에 사용자 인터페이스에 의해 수행된다. 인간 조작(232)은 공장 하드웨어 사양(212)을 조정할 수 있는 알고리즘(216)에서 발생하는 학습으로 인해 구현되는 하드웨어 설정(220)에 대한 피드백(234)을 허가할 수 있다. 생산 데이터(236)는 가공 모니터링(222) 및 무리 데이터(204)에 대한 입력을 갖는다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법 개시 파라미터(300)의 흐름도는 도 2와 관련하여 더 상세히 설명된 다양한 데이터 소스로부터 획득된 데이터를 로드하는 주 실행(main execution) 단계(302)를 포함한다. 다양한 파라미터는 중량 제한 최적화 해결(308), 스케줄링을 위한 최적 중량 제한 설정(310), 스케줄링을 위한 최적 공급 레이트 설정(312), 스케줄링을 위한 최적 기브어웨이 제한 설정(314) 및 임의의 이행 미스(miss) 플래깅(316)을 포함하여 이행될 중량 제한 최적화(306)에 대해 결정된다. 중량 제한 최적화 해결(308)을 위한 파라미터는 모듈(318)에 나열되고 스케줄링 최적화 해결(320)을 위한 파라미터는 모듈(322)에 나열된다. 포스트 가공 절차(324)는 시작(326) 및 주요 실행 단계(302)를 조정하는 데 사용될 수 있다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예의 방법의 주요 실행(400)의 흐름도는 개시(402) 및 주요 실행(404) 이후에 들어오는 무리 및 배치 주문에 대해 정의되는 소위 중량 버킷(406)의 수를 포함한다. 프로그램이 시작되면(408) 무리 데이터를 사용하여 무리를 생성하고 제품 데이터를 사용하여 수율을 계산하기 위해 주문에서 데이터가 판독될 수 있다(410). 일단 결정되면, 프로그램이 설정되고(412), 프로그램이 종료될 때까지(418) 데이터 변환(414) 및 고정된 중량 트레이 옵션이 계산된다(416).
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 할당된 주문으로 이행되는 중량 데이터(500)의 입력의 개략도는 예를 들어, 가금류와 같은 식품 제품의 매스 밸런스(mass balance)(502)의 결정을 포함한다. 원료가 입력되고 평균 값을 중심으로 하는 중량의 가우시안 분포(504)와 같은 중량 분포를 가질 것이다. 본 기술에 따라 주문 이행(506)을 생성하기 위해, 가금류 조류는 이행 분포(508)에 따라 예를 들어, 고정된 중량 필레(fillet)(510), 중량 필레(512), 드럼스틱(514) 및 날개(516)에 한정되지 않지만 이를 포함하여 컷-업(cut-up)된다. 중량 분포에 더 잘 맞는 경우 그리고 주문이 전체 조류(518)를 지정하는 경우, 전체 조류(518)는 선반 판매(522) 또는 로티세리(rotisserie), 즉, 조리된 판매(524)를 위한 전체 조류 분포(520)에 맞을 수 있다. 이러한 방식으로, 식품 품목은 상이한 우선 순위에서 주문의 이행을 위해 선택 또는 랭크될 수 있다.
이행을 위한 랭킹 주문은 정적 피처가 아닌 동적 피처일 수 있다. 현재 기술에서, 이행을 위한 주문의 상대적 랭킹은 애플리케이션 또는 사용자에 의해 중요하다고 지정된 메트릭에 따라 변할 수 있다. 이러한 기술은 상이한 애플리케이션 또는 사용자가 이행 특성, 측정 파라미터 또는 이들의 혼합으로부터 선택된 해당 서비스에 대해 상이한 기술적 요건을 가질 수 있기 때문에 서비스의 유연성에 유리하다. 이는 조류의 크기, 유기농, 방목, 케이지에 갇힘(caged), 할랄(halal), 핏자국 수, 물리적 이상, 조류의 품종, 원산지 농장, 조류의 수, 조류의 평균 중량, 데이터 연령, 업데이트 빈도, 볼륨을 포함하며 이런 방식으로 랭킹은 상황에 특정적이다.
미가공 팩터 및 랭킹 데이터가 애플리케이션 또는 사용자에게 공급되어 이에 자체 가공 및 알고리즘을 적용하여 수신되는 디바이스 데이터의 값 및 품질에 대한 자체 결정을 내릴 수 있도록 서비스에 추가적인 유연성을 도입될 수 있다.
임의의 데이터 랭킹 시스템에서, 데이터 소스의 서브세트는 다른 소스보다 더 신뢰할 수 있다. 이러한 보다 신뢰할 수 있는 데이터 소스는 계층화된 데이터의 계층적 순서로 귀결될 수 있으며, 이는 결국 데이터 카테고리별로 "데이터 분할"의 제공으로 이어질 수 있다. 이러한 데이터 순서는 사용자가 목적에 따라 가장 관련된 데이터에 즉시 액세스할 수 있게 할 수 있다. 데이터 자체-보강을 위한 다른 실시예는 일부 이행 특성 또는 측정 가능한 파라미터가 소비자에게 얼마나 중요한지에 대한 척도와 같은 데이터 임계성을 포함한다. 예를 들어, 인증된 유기농이 아닌 모든 육류는 거부된다는 점에서 유기농 육류는 1 또는 0을 할당받을 수 있다. 이는 조류의 연령과 같은 다른 팩터에 따라 다를 수 있으며, 허용 가능한 연령의 범위와 더 많은 허용 오차가 허용될 수 있다. 이러한 개선은 데이터에 대한 자체 검토 또는 다른 자동화된 검토 및 랭킹 프레임워크를 제공할 수 있다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 중량에 기초한 일부 이행 기준에 따른 가금류에 대한 중량 분포(600)의 개략도는 평균 중량 3kg을 포함하며 전체 조류(602)는 중량 분포 범위에 걸쳐 선택되고, 가슴살(604) 및 드럼 스틱(606)이 또한 분포로부터 선택된다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가금류 가공 시스템(700)의 일 실시예의 일부의 평면도의 개략도이다. 식품 분리 디바이스(702), 배칭 시스템(704) 및 유입 식품 품목(708)을 식품 분리 디바이스(702) 및 배칭 시스템(704)으로 운송하는 컨베이어 수단(706)이 예시되어 있다.
식품 품목 분리 디바이스(702)는 제어 시스템(714)으로부터 수신된 명령들에 따라 들어오는 식품 품목(708)을 절단된 식품 품목(712)으로 절단하도록 배열된 절단 디바이스(710)를 포함할 수 있다. 절단 디바이스(710)는 로봇 아암에 연결된 예를 들어, 칼과 같은 절단 수단, 또는 절단될 특정 식품 품목(708)에 대해 절단 수단을 기능하게 하는 다른 제어 가능한 디바이스에 의해 구현될 수 있다.
배칭 시스템(704)은 예를 들어, 컨베이어 수단(706)으로부터 배치(718, 720)로 특정 식품 품목(712)을 이송할 수 있는 하나 이상의 로봇 아암에 의해 구현되는 적어도 하나의 제어 가능한 핸들링 수단(716)을 포함할 수 있다. 배치(718, 720)는 동일한 유형 또는 상이한 유형, 예를 들어, 상이한 수의 식품 품목(712) 및/또는 배치의 식품 품목의 상이한 중량을 수용하기 위한 상이한 유형일 수 있다. 상이한 유형의 배치(718, 720)는 사실상 구조적으로 동일할 수 있지만, 상이한 수의 식품 품목(708)을 수용하도록 의도된다는 것이 이해된다. 예를 들어, 배치(720)는 400 g 배치 작업에 사용될 수 있으며, 여기서 각각의 배치는 적어도 400 g의 총 중량을 갖는 2개의 항목을 포함해야 한다. 배치(718)는 400g 배치 작업에 유사하게 사용될 수 있으며, 여기서 각각의 배치는 적어도 400 g의 총 중량을 갖는 3개의 품목을 포함해야 한다. 배치(718 및 720)는 배치 컨베이어(722) 상에서 운송될 수 있다.
동작 중에, 전체 가금류 조류가 상이한 가공 라인 상으로 하나 초과의 분해 가공을 거칠 수 있도록 전체 가금류 조류는 상이한 배칭 라인으로 분해 가공을 거칠 수 있다. 예를 들어, 가금류 필레가 하나의 배칭 라인 상에 배치될 수 있고 날개 및/또는 다리와 같은 가금류 조각은 다른 배칭 라인으로 이동할 수 있다. 사용자는 날개를 위한 배칭 라인의 중량 분포가 필레을 위한 중량 분포만큼 중요하지 않다고 생각할 수 있다.
임의의 중량 분포는 임의의 특정 식품 품목에 적합하도록 선택될 수 있다. 예를 들어, 타깃 중량 분포는 수신된 주문(중량 타깃 및 예를 들어, 트레이의 조각 수)에 따를 것이며, 여기서 타깃 중량을 갖는 트레이에 3개의 필레만 있는 것과 같이 더 "어려운" 배치의 경우에, 예를 들어, 한 트레이에 6개의 필레 주문을 이행하기 위해 배치가 만들어지는 경우보다 분포가 더 좁아야 한다는 요건이 있을 수 있으며, 여기서 더 넓은 중량 범위가 허용될 수 있으며, 즉, 더 많은 허용 오차가 중량 범위에 제공된다. 실질적인 측면에서, 실시예는 중량 분포를 현재 발생하는 배치에 적응시키는 것을 포함하고, 소비자 A로부터의 주문이 완료되고 "더 쉬운" 배치(예를 들어, 더 큰 중량 및 더 많은 수의 조각)를 갖는 새로운 주문이 수신될 때, 분배 요건이 자동으로 조정될 수 있고 새로운 중량 범위가 정의될 수 있다.

Claims (36)

  1. 식품 품목 가공 라인에서 복수의 중량 배치 주문(weight batch order)을 이행하는 방법으로서,
    식품 품목들의 제1 공급 배치의 추정된 중량 데이터를 획득하는 단계;
    복수의 중량 배치 주문을 수신하는 단계;
    어떠한 중량 배치 주문이 상기 추정된 중량 데이터와 가장 잘 대응하는지를 결정함으로써 상기 복수의 중량 배치 주문의 서브세트를 상기 식품 품목들의 제1 공급 배치에 할당하는 단계; 및
    상기 결정된 최상의 대응하는 중량 배치 주문의 이행을 스케줄링하는 단계;를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 식품 품목들의 제1 공급 배치에 하나 이상의 측정 가능한 파라미터를 태깅(tagging)하는 단계를 포함하며, 각각의 중량 배치 주문은 연관된 이행 특성을 갖는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 중량 배치 주문의 서브세트를 상기 식품 품목들의 제1 공급 배치에 할당하는 단계는 어떠한 중량 배치 주문이 상기 추정된 중량 데이터와 가장 잘 대응하는지 그리고 어떠한 이행 특성이 상기 하나 이상의 측정 가능한 파라미터에 가장 잘 대응하는지 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    시각적 검사에 기초하여 상기 식품 품목들의 제1 공급 배치의 상기 태깅된 하나 이상의 측정 가능한 파라미터를 업데이트하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    측정된 중량 데이터를 획득하기 위해 상기 식품 품목들의 제1 공급 배치의 개별 식품 품목들의 수를 계량하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    어떠한 중량 배치 주문이 상기 측정된 중량 데이터와 가장 잘 대응하는지를 결정함으로써 상기 식품 품목들의 제1 공급 배치에 대한 상기 복수의 중량 배치 주문의 상기 서브세트의 상기 할당을 검증하는 단계를 포함하는, 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 시각적 검사에 기초하여 어떠한 중량 배치 주문이 상기 추정된 중량 데이터와 가장 잘 대응하는지 그리고 어떠한 이행 특성이 상기 식품 품목들의 제1 공급 배치의 상기 업데이트된 하나 이상의 측정 가능한 파라미터에 가장 잘 대응하는지 결정함으로써 상기 식품 품목들의 제1 공급 배치에 대한 상기 복수의 중량 배치 주문의 상기 서브세트의 상기 할당을 검증하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제6항 또는 제7항에 있어서,
    상기 식품 품목들의 제1 공급 배치에 대한 상기 복수의 중량 배치 주문의 서브세트를 재할당하고/재할당하거나 식품 품목들의 제2 공급 배치에 대한 상기 결정된 최상의 대응하는 중량 배치 주문의 이행을 재스케줄링(re-scheduling)하는 단계를 포함하는, 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    식품 품목들은 가금류를 포함하고, 상기 결정된 최상의 대응하는 중량 배치 주문의 이행을 스케줄링하는 단계는 전체 가금류 조류들을 적어도 제1 배칭(batching) 영역 및 제2 배칭 영역에 할당하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 배칭 영역은 전체 가금류 조류를 가금류 품목들로 분해하기 위한 분해 라인을 포함하고, 상기 제2 배칭 영역은 전체 가금류 조류들을 가공하기 위한 배칭 라인을 포함하는, 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 식품 품목은 가금류이고 상기 가금류는 컨베이어에 의해 전달되는 도축된 가금류 품목들인, 방법.
  12. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 식품 품목은 가금류이고 상기 가금류는 오버행(overhang) 레일 시스템에 의해 부착 및 운반되는 캐리어들에 의해 전달되는 도축된 가금류 품목들인, 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    새로운 상이한 중량 타깃들을 나타내는 새로운 주문 데이터가 수신될 때 상기 오버행 레일 시스템으로부터 2개 이상의 배칭 영역으로 상기 가금류의 상기 할당을 자동으로 조정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    결과적으로 더 작은 가금류 조각들이 사전-정의된 중량 타깃 데이터 기준을 충족하지 못하는 경우 2개 이상의 배칭 영역으로부터 상기 가금류를 우회하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  15. 제12항 또는 제13항에 있어서,
    적어도 하나의 계량 디바이스가 상기 오버행 레일 시스템에 통합되고 개별 가금류 품목들의 상기 중량은 상기 가금류 품목들이 운반되는 동안 결정되는, 방법.
  16. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 식품 품목들은 가금류이고 상기 측정 가능한 파라미터들은 조류의 크기, 유기농, 방목, 케이지에 갇힘(caged), 할랄(halal), 핏자국들의 수, 물리적 이상들(abnormalities), 조류의 품종, 원산지 농장, 조류들의 수, 조류들의 평균 체중 중 하나 이상인, 방법.
  17. 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 식품 품목들은 가금류이고 상기 이행 특성들은 주문의 우선 순위, 중량 제한, 팔레트(pallet) 크기, 가격, 유통 기한, 유기농, 방목, 케이지에 갇힘, 할랄, 핏자국들의 수, 물리적 이상들, 조류의 품종, 원산지 농장, 전체 가금류 조류들, 가금류 드럼 스틱(drum stick), 가금류 날개들, 가금류 가슴 필레(fillet)들 중 하나 이상인, 방법.
  18. 제1항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 중량 배치 주문 중 적어도 하나는 전체 가금류 조류를 포함하는, 방법.
  19. 제1항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 무게 배치 주문 중 적어도 하나는 가금류 조류의 일부에 대한 것이고 상기 이행 특성은 상기 주문의 상기 중량을 구성하는 개별 가금류 조류 부분들의 수를 포함하는, 방법.
  20. 제1항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서,
    적어도 하나의 로봇 디바이스를 갖는 적어도 하나의 핸들링 디바이스를 포함하고, 식품 품목들을 복수의 배칭 영역으로 이송하는 단계는 상기 식품 품목들을 픽업하여 상기 식품 품목들을 상기 복수의 배칭 영역에 배치하는 단계를 포함하는, 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 핸들링 디바이스는 상기 컨베이어 디바이스를 따라 배치된 복수의 스위프 아암(sweep arm)을 포함하고, 상기 식품 품목들을 복수의 배칭 영역으로 이송하는 단계는 상기 복수의 스위프 아암을 개방 및 폐쇄함으로써 수행되는, 방법.
  22. 제20항 또는 제21항에 있어서,
    제어 유닛이 상기 적어도 하나의 핸들링 디바이스를 제어하는, 방법.
  23. 제1항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
    배칭 영역들로서의 역할을 하는 빈 트레이들을 공급하기 위한 적어도 하나의 트레이 공급 디바이스를 더 포함하고, 상기 트레이들은 배치들의 생성이 발생하는 동안 컨베이어 디바이스에 대해 연속적으로 또는 개별 단계들로 전진 디바이스에 의해 전진되는, 방법.
  24. 제1항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서,
    이력 측정 중량들에 기초하여 가금류의 후속 공급 배치들의 상기 추정된 중량 데이터를 업데이트하는 단계를 포함하는, 방법.
  25. 제4항에 있어서,
    이력 시각 검사된 측정 가능한 파라미터들에 기초하여 하나 이상의 측정 가능한 파라미터의 상기 태깅을 업데이트하는 단계를 포함하는, 방법.
  26. 제24항 또는 제25항에 있어서,
    상기 업데이트하는 단계는 기계 학습 알고리즘을 채용하는 인공 지능 모듈에 의해 수행되는, 방법.
  27. 제1항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서,
    중량 데이터는 식품 품목들의 제1 공급 배치의 평균(average), 중간값(medium) 또는 최빈값(mode) 중량인, 방법.
  28. 제1항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 추정된 중량 데이터의 경우, 식품 품목들의 총 중량 또는 개수가 추정되거나, 둘 모두가 추정되는, 방법.
  29. 제1항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 중량 데이터는 상기 식품 품목들의 제1 공급 배치의 중량 분포인, 방법.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 중량 분포는 중량 대 빈도의 가우시안(Gaussian) 분포에 맞도록 모델링되는, 방법.
  31. 제1항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 중량 데이터는 주어진 개수의 식품 품목들에 대한 룩업 테이블에 저장된 식품 품목들의 중량의 리스트인, 방법.
  32. 제1항 내지 제31항 중 어느 한 항에 있어서,
    이행 표시자 및 상기 중량 데이터에 귀속되는 기준 값을 포함하고, 상기 기준 값이 상기 이행 표시자로부터의 임계값을 충족하거나 상기 임계값 내에 있을 때 가장 잘 대응하는, 방법.
  33. 제32항에 있어서,
    상기 임계값은 개별 이행 특성들 및 측정 파라미터들에 대해 상이한, 방법.
  34. 제1항 내지 제33항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 중량 배치 주문은 고정된 중량 배치 주문인, 방법.
  35. 제1항 내지 제34항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 중량 배치 주문의 상기 서브세트는 2개 이상의 중량 배치 주문을 포함하는, 방법.
  36. 제35항에 있어서,
    상기 식품 품목들의 제1 공급 배치에 대한 상기 복수의 중량 배치 주문의 상기 서브세트의 상기 할당은 어떠한 중량 배치 주문들이 상기 추정된 중량 데이터에 가장 잘 대응하는지를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 방법은 상기 결정된 최상의 대응 중량 배치 주문들의 이행을 스케줄링하는 단계를 더 포함하는, 방법.
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