Demi-glace-kastikepohjan valmistuksen optimointi ylipainekeittomenetelmälle

Tämän tutkimuksen kirjallisuusosan tavoitteena oli selvittää perinteisen kastikepohjan valmistukseen ja valmistuksen kokonaisvaltaiseen onnistumiseen vaikuttavia seikkoja. Lisäksi käsiteltiin kastikepohjan valmistukseen liittyviä ympäristö- ja energia-asioita, kuten eläinperäisten sivutuotteiden kierrätysmahdollisuuksia. Kokeellisessa osassa tutkimuksen keskeinen lähtökohta oli pyrkiä löytämään ratkaisu ylipainekeittomenetelmään liittyvään kastikepohjan liemiaineksen sameutumisongelmaan. Tutkimuksessa haluttiin löytää syyt sameuden muodostumiseen luiden painekeitossa (max. 1,5 bar). Näin pyrittiin selvittämään keinot sameuden syntymisen estämiseen tai tuotteesta poistamiseen. Ratkaisua etsittiin sekä keittoaika-paine-kombinaatiosta että proteolyyttisen entsyymivalmisteen käytöstä. Tavoitteena oli ulkonäöltään kirkas ja kuiva-ainepitoisuudeltaan mahdollisimman korkea naudanmakuinen demi-glace-kastikepohjaliemi. Liemiaineksista tarkasteltiin kuiva-aine-, kokonaisproteiini- ja sidekudosproteiinipitoisuuksia, pH-arvoja sekä sameutta, ja vertailtiin näitä tuloksia käytettyihin valmistusmenetelmiin ja -olosuhteisiin. Lisäksi otettiin selvää lämmöntalteenoton parantamis-mahdollisuuksista. Tutkimuksessa valmistetun kastikepohjaliemen kuiva-aine koostui pääasiassa proteiineista. Liemen valmistuksessa suuremmalla paineella päästiin hieman nopeammin samoihin kuiva-ainepitoisuuksiin kuin matalammalla paineella. Samoin tapahtui entsyymiä käytettäessä kuin käyttämättä jätettäessä. Tämän tutkimuksen perusteella korkeaa kuiva-ainepitoisuutta tavoiteltaessa kastikepohjaliemen valmistuksessa on valittava korkean sidekudosproteiinin tai sameuden väliltä. Ylipainekeitolla luista saatiin irti lähes pelkästään sidekudosproteiinia, koska luita kuumennettaessa vain kollageeni liukeni veteen muiden proteiinien saostuessa. Lämmöntalteenottojärjestelmien rakentaminen pieneen elintarviketeollisuusyritykseen voi olla kannattamatonta, koska investointikustannuksia ei välttämättä pystytä maksamaan takaisin. Energiatehokkuuden parantaminen pienessä elintarviketeollisuusyrityksessä on haastavaa, mutta kuitenkin mahdollista ammattilaisten tekemien tarkkojen laskelmien ja arviointien avulla.

Heuristic algorithms for scheduling of a batch processor in automobile gear manufacturing

In this paper we address a scheduling problem for minimising total weighted tardiness. The motivation for the paper comes from the automobile gear manufacturing process. We consider the bottleneck operation of heat treatment stage of gear manufacturing. Real life scenarios like unequal release times, incompatible job families, non-identical job sizes and allowance for job splitting have been considered. A mathematical model taking into account dynamic starting conditions has been developed. Due to the NP-hard nature of the problem, a few heuristic algorithms have been proposed. The performance of the proposed heuristic algorithms is evaluated: (a) in comparison with optimal solution for small size problem instances, and (b) in comparison with `estimated optimal solution' for large size problem instances. Extensive computational analyses reveal that the proposed heuristic algorithms are capable of consistently obtaining near-optimal solutions (that is, statistically estimated one) in very reasonable computational time.

Dynamic scheduling in manufacturing systems using brownian approximations

Recently, Brownian networks have emerged as an effective stochastic model to approximate multiclass queueing networks with dynamic scheduling capability, under conditions of balanced heavy loading. This paper is a tutorial introduction to dynamic scheduling in manufacturing systems using Brownian networks. The article starts with motivational examples. It then provides a review of relevant weak convergence concepts, followed by a description of the limiting behaviour of queueing systems under heavy traffic. The Brownian approximation procedure is discussed in detail and generic case studies are provided to illustrate the procedure and demonstrate its effectiveness. This paper places emphasis only on the results and aspires to provide the reader with an up-to-date understanding of dynamic scheduling based on Brownian approximations.

Performability of automated manufacturing systems with centralized material handling

We present a framework for performance evaluation of manufacturing systems subject to failure and repair. In particular, we determine the mean and variance of accumulated production over a specified time frame and show the usefulness of these results in system design and in evaluating operational policies for manufacturing systems. We extend this analysis for lead time as well. A detailed performability study is carried out for the generic model of a manufacturing system with centralized material handling. Several numerical results are presented, and the relevance of performability analysis in resolving system design issues is highlighted. Specific problems addressed include computing the distribution of total production over a shift period, determining the shift length necessary to deliver a given production target with a desired probability, and obtaining the distribution of Manufacturing Lead Time, all in the face of potential subsystem failures.

Stochastic modelling of flexible manufacturing systems

Mathematical modelling plays a vital role in the design, planning and operation of flexible manufacturing systems (FMSs). In this paper, attention is focused on stochastic modelling of FMSs using Markov chains, queueing networks, and stochastic Petri nets. We bring out the role of these modelling tools in FMS performance evaluation through several illustrative examples and provide a critical comparative evaluation. We also include a discussion on the modelling of deadlocks which constitute an important source of performance degradation in fully automated FMSs.

Structured systems methodology for evaluation of random interruptions in continuous process type manufacturing systems

A structured systems methodology was developed to analyse the problems of production interruptions occurring at random intervals in continuous process type manufacturing systems. At a macro level the methodology focuses on identifying suitable investment policies to reduce interruptions of a total manufacturing system that is a combination of several process plants. An interruption-tree-based simulation model was developed for macroanalysis. At a micro level the methodology focuses on finding the effects of alternative configurations of individual process plants on the overall system performance. A Markov simulation model was developed for microlevel analysis. The methodology was tested with an industry-specific application.

Volume modelling for emerging manufacturing technologies

The next generation manufacturing technologies will draw on new developments in geometric modelling. Based on a comprehensive analysis of the desiderata of next generation geometric modellers, we present a critical review of the major modelling paradigms, namely, CSG, B-Rep, non-manifold, and voxel models. We present arguments to support the view that voxel-based modellers have attributes that make it the representation scheme of choice in meeting the emerging requirements of geometric modelling.