МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЦЕПТУР, КАК СПОСОБ СНИЖЕНИЯ ЗАТРАТ НА ВЫПУСК НОВЫХ ПРОДУКТОВ - Студенческий научный форум

VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЦЕПТУР, КАК СПОСОБ СНИЖЕНИЯ ЗАТРАТ НА ВЫПУСК НОВЫХ ПРОДУКТОВ

Аксенова О.И. 1, Шубенкова В.А. 1, Куликова М.Г. 1
1«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «МЭИ»» в г. Смоленске
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

По числу домашних животных на душу населения Россия стоит на втором месте в мире. У 40% российских семей есть хотя бы один домашний питомец: из них 73% держат кошек.

Кормление готовыми кормами удобно для владельцев животных, так как при этом нет необходимости приготовления корма, и легко достигается балансирование рациона, снижаются временные затраты.

На корма для кошек приходится до 82% российского рынка кормов в стоимостном выражении. В 2009– 2012 годах рынок кормов для домашних животных в России стабильно возрастает на 25-35% ежегодно.

В настоящее время прежде чем запустить в производство новый продукт обязательно проектируется его рецептура. При этом необходимо учитывать разброс показателей рецептурных компонентов, обусловленный неоднородностью структуры входящего в рецептурную смесь сырья.

Инновационной разработкой, позволяющей решить проблемы недостаточности сырьевой базы, не полного использования производственных мощностей, финансовой неустойчивости, ограничения информационного обеспечения производства, может выступить математическое моделирование рецептур. В отличие от технологических методов моделирования, основанных на подборе большого числа комбинаций ингредиентов, математическое моделирование позволяет сократить временные, материальные и сырьевые затраты, повысить качество продукции, усовершенствовать процессы производства и контроля на различных этапах.

Математическое моделирование рецептур сухих кошачьих кормов рассматривается при нестабильном качестве мясного компонента, структурной неоднородности сырья, взаимодействии компонентов смеси в постоянно меняющихся условиях производства. Все эти факторы затрудняют построение полной математической модели, поэтому моделирование рецептуры сухих кошачьих кормов осуществляется при помощи методов нечеткой логики.

Разработанные методом нечеткого логического вывода модели рецептур могут быть использованы, как генератор оптимального рецептурного состава, по органолептическим оценкам образцов.

Для внедрения в производство нового вида кормов необходимо проведение порядка 30-40 производственных опытов, что требует больших временных затрат, дополнительного расхода сырья, работы оборудования. Ресурс рабочего времени оборудования и производственного персонала расходуется на проведение производственных экспериментов, а не на выпуск готовой продукции, что снижает экономическую эффективность производства.

Рассчитаем приблизительные затраты на производственный эксперимент предприятия с производственной мощностью 1600 кг/смену и 8 часовым рабочим днем.

На основании научных данных в рецептуру корма должны быть включены следующие компоненты: витамины и минеральные добавки (1%), вода (8-9%), яичный и молочный наполнители (16%), злаковые культуры и растительные волокна (25%), мясо и мясные компоненты (35%).

Рецептура сухого корма в виде подушечек с начинкой представлена в табл.1.

Табл.1. Рецептура теста для корма

Сырье

Сухие вещества

На 1ну загрузку

На 1 тонну готовой продукции

В натуре

В сухих веществах

В натуре

В сухих веществах

Фарш из мяса цыпленка

60

71,4

42,84

350

210

Рисовая мука

85

51

43,35

250

212,5

Вода

0

18,36

0

90

0

Пивные дрожжи

25

2,04

0,51

10

0,25

Итого

-

142,8

86,67

700

424,9

Выход

60,7

140,73

85,41

689,85

418,74

Табл.2. Рецептура начинки

Сырье

Сухие вещества

На 1ну загрузку

На 1 тонну готовой продукции

В натуре

В сухих веществах

В натуре

В сухих веществах

Меланж сухой

91

8,16

7,43

40

36,4

Молоко цельное сухое

97

24,48

23,75

120

116,4

Жир говяжий

топленый

99,7

28,56

28,47

140

139,6

Итого

-

61,2

59,64

300

292,38

Выход

97,46

60,31

58,77

295,65

288,14

Табл.3. Сводная рецептура корма

Сырье

Сухие вещества

На 1ну загрузку

На 1 тонну готовой продукции

В натуре

В сухих веществах

В натуре

В сухих веществах

Тесто

60,7

140,73

85,41

689,85

418,74

Начинка

97,46

60,31

58,77

295,65

288,14

Итого

-

201,04

144,18

985,5

706,88

Выход

92

198,12

142,1

971,2

696,63

Расход сырья на один производственный эксперимент составляет, равен расходу на одну загрузку оборудования и равен 201,04 кг.

Оценим среднюю стоимость каждого вида сырья. Оценку будем проводить по оптовым ценам в г. Смоленске (тадл.4.):

Табл.4. Стоимость сырья

Сырье

Цена за 1 кг, руб.

Расход на 1ин эксперимент, кг.

Цена на 1ин эксперимент, руб.

Фарш из мяса цыпленка

99

71,4

7068,6

Рисовая мука

36

51

1836

Вода

9

18,36

165,24

Пивные дрожжи

46

2,04

93,84

Меланж сухой

49

8,16

399,84

Молоко цельное сухое

150

24,48

3672

Говяжий жир топленый

49

28,56

1399,44

Итого

14634,36

Стоимость 35 экспериментов: 5112202,6 руб.

Время проведения одного производственного опыта: 1час.

Затраты на простой оборудования: за время проведения производственного эксперимента могло быть выпущено 198,12 кг готовой продукции.

То есть 440 упаковок готовой продукции по 450 г.

1 упаковка 450г в магазине при заводе производителе – 165 руб.

Итого потери на простой: 440·165=72644 руб.

За 35 часов: 2542540 руб

Энергозатраты на проведение эксперимента, представлены в табл.5:

Табл.5. Энергозатраты на проведение одного производственного эксперимента при тарифе на электроэнергию 110 руб за кВт

Оборудование

Потребляемая мощность, кВт.

Цена за потребляемую мощность, руб.

Просеиватель вибрационный УП-40

1,1

121

Тестомесильная машина ТМ-063

5,1

561

Варочный котел

22

2420

Экструдер Э2Ш-150

41

4510

Механизм резки

38

4180

Микроволновая сушилка

15

1650

Сетчатый транспортер

1,6

176

Упаковочный аппарат ДМП 40/6

2

220

Итого

12188

Затраты на 35 часов: 426580 руб.

Затраты на оплату рабочего персонала: для обслуживания линии необходимо 9 человек, при оплате каждому по 100 рублей час.

За 35 часов: 31500 руб.

Итого затраты на технологическое создание рецептуры: 1041944,2 руб.

Математическое моделирование рецептуры нового продукта позволяет сократить количество опытов на 80%.

Таким образом затраты сырья на 8 экспериментов: 117074,88 руб.

Затраты на простой оборудования: за время проведения производственного эксперимента могло быть выпущено 5,66 кг готовой продукции.

Итого потери на простой: 5,66·165= 933,99 руб.

Энергозатраты на 8 часов: 97504 руб.

Затраты на оплату рабочего персонала: 7200 руб.

Затраты на работу специалиста-проектировщика:17736руб

Затраты при математическом моделировании: 240448,87 руб.

Экономия средств: 801495,33 руб.

Таким образом можно сказать, что математическое моделирование методами нечеткой логики позволяет сократить затраты предприятия на моделирование нового продукта, тем самым снизив его себестоимость.

Просмотров работы: 1719