AI a rádiové vlny: jak zastavit ztráty mléka v mlékárně

Ztráta mléka ve výrobě často nevypadá dramaticky. Někde „jen“ ukápne, jinde se při přepnutí výrobní dávky propláchne potrubí o pár minut déle, než je potřeba. Jenže když se tyhle drobnosti opakují každý den, mění se v měřitelný problém: zbytečně vyhozený produkt, vyšší náklady na energii a vodu, víc odpadních vod a horší uhlíkovou stopu.

A tady je střízlivá pravda, kterou v praxi vídám znovu a znovu: většina mlékáren neprohrává na „velkých haváriích“, ale na šedé zóně mezi procesem, údržbou a realitou na provozu. Ztráty vznikají tam, kde nikdo nemá v reálném čase jistotu, co přesně teče potrubím – a kdy už to téct nemá.

Finská firma Collo ukazuje zajímavý směr: monitorovat kapaliny v potrubí pomocí rádiových vln a vyhodnocovat jejich „otisk“ tak, aby systém okamžitě poznal změnu fáze, složení nebo anomálii. V kontextu série Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství je tohle přesně ten typ technologie, která dává smysl: data z výroby + chytré vyhodnocení = méně odpadu a stabilnější kvalita.

Proč jsou ztráty mléka ve výrobě větší problém, než to zní

Ztráty ve zpracování mléka jsou drahé, protože nesou víc nákladů než jen cenu suroviny. Každý litr, který skončí mimo produkt, v sobě má započítanou energii na chlazení, čerpání, ohřev, práci lidí, chemii na CIP a kapacitu čistírny odpadních vod.

V praxi se ztráty typicky skládají z několika „nenápadných“ zdrojů:

• Pomalu rostoucí netěsnosti na armaturách, spojích a odvodech.
• Přepínání produktů (např. mléko → smetana → syrovátka) a neoptimální řízení rozhraní.
• Příliš konzervativní proplachy – delší, než je nutné, protože chybí jistota, co je v potrubí.
• Problémy s fázemi (pěna, vzduchové kapsy, zředění vodou), které zhoršují výtěžnost i stabilitu procesu.

Kromě peněz jde i o reputaci a compliance. Větší úniky do kanalizace nebo okolí umí spustit nepříjemný kolotoč s úřady i veřejností. Nejlepší únik je ten, který vůbec nevznikne – a druhý nejlepší je ten, který odhalíte v minutách, ne v hodinách.

Jak funguje „kapalinový otisk“ z rádiových vln (a proč to není magie)

Princip je jednoduchý: vysílané elektromagnetické pole reaguje na to, co je v potrubí, a systém z této reakce složí rozpoznatelný podpis kapaliny. Pokud se podpis změní, systém okamžitě ví, že se změnilo složení, fáze nebo se objevil problém.

Elektromagnetický rezonátor jako čidlo do potrubí

Technologie popisovaná u Collo stojí na elektromagnetickém rezonátoru, který vysílá kontinuální radiofrekvenční pole do kapaliny. Signál se mění podle toho, jaké komponenty a chemické vlastnosti kapalina má – a také podle toho, jestli je v ní vzduch, pěna, nebo jestli došlo k ředění.

Důležité je, že to celé probíhá v reálném čase a přímo na potrubí. Nečeká se na laboratorní výsledky a neřeší se jen „bodové“ měření – systém sleduje průběh procesu.

Osm parametrů a jeden „fingerprint“

Podle popisu firma měří současně osm vlastních parametrů, které dohromady tvoří otisk kapaliny. Pro provoz to znamená dvě praktické věci:

1. Rozpoznání, co teče potrubím (produkt / voda / CIP roztok / směs).
2. Detekce změny v čase (kdy začíná rozhraní, kdy končí, kdy už je proplach zbytečný, kdy něco „nesedí“).

A tady vzniká přirozený prostor pro umělou inteligenci: jakmile máte stabilní datový signál, můžete na něj stavět modely detekce anomálií, prediktivní údržbu nebo optimalizaci proplachů.

„Nemusíte čekat na velkou havárii. Největší úspory často leží v malých odchylkách, které systém odhalí dřív než člověk.“

Kde AI v mlékárně vydělá nejvíc: od úniků po optimalizaci CIP

Samotné měření je jen půlka práce. Hodnota vzniká ve chvíli, kdy z měření uděláte rozhodnutí – automaticky, rychle a konzistentně. Přesně tady se potkává „rádiové“ snímání s AI v potravinářství.

1) Okamžitá detekce úniku a lokalizace problému

Pokud systém dohlíží na více odvodních a drenážních míst, umí ukázat, kde přesně dochází k úniku. To zásadně zkracuje čas diagnostiky:

• údržba nejde „naslepo“ kontrolovat kilometry potrubí,
• zastavíte ztrátu dřív, než se nasčítá,
• minimalizujete dopad na výrobu.

AI zde typicky pomáhá tím, že rozlišuje:

• běžné procesní jevy (krátké přechody),
• systematické odchylky (pomalu se zhoršující netěsnost),
• náhlé incidenty (prudká změna podpisu).

2) Řízení rozhraní produkt–voda: méně ztrát při přepínání

V mlékárnách se často zbytečně „odřezává“ větší část produktu do odpadu, protože nikdo nechce riskovat kontaminaci další šarže. Rádiový otisk umožňuje přesněji určit hranici, kdy už teče čistý produkt a kdy už jen voda (nebo směs).

Praktický dopad:

• menší množství produktu ve „směsných“ nádržích,
• kratší přechody,
• vyšší výtěžnost bez kompromisu v kvalitě.

3) Optimalizace CIP: kratší mytí, méně chemie, méně vody

CIP bývá řízený konzervativně: raději o pár minut déle, raději víc vody, aby byl klid. Jenže při dnešních cenách energií a tlaku na udržitelnost je to drahý klid.

Když umíte spolehlivě poznat, co v potrubí skutečně je, dá se:

• ukončit proplach v okamžiku, kdy už dává smysl,
• lépe hlídat koncentraci a fáze (např. nežádoucí zředění),
• včas odhalit problém s ventilovou logikou nebo špatně nastavenými sekvencemi.

AI v tomhle scénáři typicky běží jako „mozek“ nad signálem: učí se normální průběh CIP cyklů pro konkrétní linku a hlásí odchylky (příliš dlouhé kroky, nestandardní přechody, opakované anomálie po určité směně apod.).

Jak by to mohlo vypadat v české mlékárně: realistický postup zavádění

Nejrychlejší návratnost obvykle přináší pilot na jednom problémovém úseku linky, ne velký projekt „po celé fabrice“. Doporučuji postup, který drží riziko při zemi a zároveň rychle ukáže čísla.

Krok 1: Vyberte úsek s jasným „bolestivým“ místem

Typicky:

• časté přepínání produktů,
• dlouhé proplachy,
• opakované drobné úniky,
• vysoký objem odpadních vod na jednotku produkce.

Krok 2: Nastavte KPI, které mají smysl pro výrobu i finance

Bez KPI z toho bude „další senzor“. S KPI to je projekt s návratností.

Praktické metriky:

• litry produktu ve ztrátách na směnu / týden,
• délka přechodů (produkt–voda) v minutách,
• spotřeba vody a chemie na CIP cyklus,
• počet anomálií a čas do zásahu.

Krok 3: Data nejdřív sbírejte, potom automatizujte

Nejčastější chyba: hned chtít automatické zásahy. Lepší je začít režimem „doporučení“:

1. senzor měří a hlásí události,
2. operátoři a technologové validují, co to znamená,
3. teprve pak se nastaví automatická logika (např. ukončení kroku proplachu).

Krok 4: Zaveďte „provozní disciplínu“ kolem alarmů

Alarm bez reakce je šum. Šum zabíjí důvěru.

Funguje, když:

• alarmy mají jasné prahy a priority,
• je domluvené, kdo reaguje (směna/údržba/technolog),
• incidenty se krátce vyhodnotí (co bylo příčinou, jak tomu předejít).

Nejčastější otázky z provozu (a přímé odpovědi)

„Není to jen další drahá hračka?“

Ne, pokud je cíl jasně definovaný: zkrátit přechody, snížit ztráty a zoptimalizovat CIP. Nejhorší je koupit měření bez rozhodovací logiky a bez KPI.

„Jak se to liší od průtokoměrů a vodivosti?“

Průtokoměr říká kolik teče, ne co teče. Vodivost pomáhá, ale u mléčných produktů a směsí je často nedostatečná. „Otisk“ z více parametrů dává lepší rozlišení i v přechodech a fázích.

„Musíme mít hned AI tým?“

Nemusíte. Začněte sběrem kvalitních dat a jednoduchými pravidly. AI (např. detekce anomálií, predikce poruch) dává smysl ve chvíli, kdy už znáte normální provozní vzory a máte co optimalizovat.

„Co kyberbezpečnost a integrace do výroby?“

Počítejte s tím od začátku. Oddělená síť pro OT, řízené přístupy, logování, jasná pravidla pro aktualizace a integraci do SCADA/MES – tohle jsou dnes standardní požadavky, ne „nice to have“.

Kam to celé míří v roce 2026: méně odpadu jako konkurenční výhoda

V prosinci 2025 je tlak na efektivitu a udržitelnost v potravinářství už standard. Zákazníci i odběratelé chtějí jasnější data o stopě produktu, energie nejsou levné a surovina kolísá. Technologie, které umí odhalit ztráty v minutách a ne v účetní závěrce, budou v mlékárenství čím dál důležitější.

Pokud máte pocit, že vaše mlékárna „už běží efektivně“, často to znamená jediné: největší prostor pro zlepšení je schovaný v detailech potrubí, přepínání a mytí. Rádiové snímání a AI nad procesními daty dává těmhle detailům čísla, alarmy a hlavně akci.

Chcete-li to uchopit pragmaticky: vyberte jednu linku, nastavte KPI, sbírejte data a teprve pak automatizujte. A pokud vás zajímá, jak podobné principy fungují i „na druhé straně“ – na farmě, u dojení a kvality mléka – je to přesně návaznost, kterou v sérii Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství stojí za to sledovat.

Kde by podle vás vzniká nejvíc „tichých“ ztrát: v přepínání, v CIP, nebo v údržbě?