Πώς θα χτίσεις “AI-ready” εργοστάσιο τροφίμων: το νέο Factory OS της Tetra Pak υπόσχεται λιγότερα απόβλητα και πιο έξυπνες αποφάσεις

Πώς θα χτίσεις “AI-ready” εργοστάσιο τροφίμων: το νέο Factory OS της Tetra Pak υπόσχεται λιγότερα απόβλητα και πιο έξυπνες αποφάσεις

Η Tetra Pak παρουσίασε στο Gulfood Manufacturing 2025 μια νέα, modular & open σουίτα αυτοματισμού/ψηφιοποίησης για F&B: το Factory OS. Τι σημαίνει για ποιότητα, OEE, ενέργεια και πώς σε προετοιμάζει για AI, χωρίς “πόνο” σε δεδομένα και συμβατότητα.

Τι παρουσιάστηκε στο Ντουμπάι και γιατί αφορά κάθε παραγωγό F&B

Η Tetra Pak ανακοίνωσε το Factory OS στο Gulfood Manufacturing (4–6 Νοεμβρίου 2025, Dubai), ως «επόμενη γενιά» του Automation & Digitalisation portfolio. Η πλατφόρμα είναι modular, open και scalable, με στόχο να ενοποιεί δεδομένα από κάθε εξοπλισμό του εργοστασίου — ανεξαρτήτως ηλικίας ή προμηθευτή — και να τα μετατρέπει σε contextualized, real-time insights για ποιότητα, παραγωγή, ενέργεια/ύδατα και συντήρηση.

Η εταιρεία τονίζει ότι το “contextualized data” είναι θεμέλιο για υιοθέτηση AI (predictive quality/maintenance, optimization). Το λανσάρισμα συνοδεύεται από οικοσύστημα συνεργατών: Accenture (συν-ανάπτυξη), Siemens, Rockwell Automation και Inductive Automation (Ignition).

Πώς δουλεύει στην πράξη: από “δεδομένα παντού” σε μία ενιαία εικόνα

Ενοποίηση & πρότυπα

Ενώνει μηχανές/γραμμές/συστήματα (MES/SCADA) σε ένα data integration layer με ανοιχτές τεχνολογίες και βιομηχανικά standards, ώστε να σταματήσει ο κατακερματισμός δεδομένων.

Εφαρμογές & UX

Δίνει ενιαίο UI για χειριστές/control rooms και “έξυπνες” εφαρμογές για υλικά, ποιότητα, παραγωγή, OEE/assets, με insights σε επίπεδο γραμμής και επιχείρησης.

Δες επίσης: Επισκόπηση Factory OS & Automation στο site της Tetra Pak.

Πώς θα χτίσεις “AI-ready” εργοστάσιο τροφίμων: το νέο Factory OS της Tetra Pak υπόσχεται λιγότερα απόβλητα και πιο έξυπνες αποφάσεις

Τι υπόσχεται σε αριθμούς

Σε συγκριτική μελέτη που επικαλείται η Tetra Pak, εργοστάσια ποτών με υψηλή αυτοματοποίηση πετυχαίνουν περίπου +20% OEE, -45% απόβλητα και -20% στάσεις γραμμής έναντι λιγότερο αυτοματοποιημένων. Πρόκειται για χρήσιμα benchmarks, αλλά η απόδοση εξαρτάται από τη δική σου γραμμή, συντήρηση, εκπαίδευση και δεδομένα.

Γιατί είναι “AI-ready” και όχι “AI on day one”

  • Contextualized data: χωρίς κοινό data model & ιστορικοποίηση, τα μοντέλα δεν «στέκονται». Το Factory OS στοχεύει να λύσει αυτό ακριβώς.
  • Edge + enterprise: real-time στο εργοστάσιο, αλλά και συγκεντρωτικά enterprise insights για διοίκηση/βιωσιμότητα.
  • Open οικοσύστημα: συνεργασίες με μεγάλους OT/IT vendors για συμβατότητα και scaling.

Σημείωση: «AI-ready» δεν σημαίνει ότι τα AI use cases έρχονται έτοιμα για παραγωγή. Χρειάζεται δική σου data governance, OT-security, MLOps πολιτικές και αλλαγή διαδικασιών.

Ρίσκα & πραγματικότητες (που πρέπει να αξιολογήσεις)

  • Vendor lock-in vs “open”: Ζήτησε λίστα APIs/standards, OPC UA/MQTT drivers και δυνατότητα export σε data lake (S3/ADLS/Snowflake).
  • Συνύπαρξη με υπάρχοντα συστήματα: Πώς «δένει» με MES/SCADA/historians που τρέχουν ήδη (π.χ. Ignition/FactoryTalk/AVEVA); Ζήτησε αρχιτεκτονικό διάγραμμα συνύπαρξης.
  • Αλλαγή κουλτούρας: Οφέλη σε OEE/ενέργεια έρχονται με πειθαρχία σε δεδομένα, SOPs και εκπαίδευση ομάδων.

Checklist αξιολόγησης πριν το POC

  1. Συνδεσιμότητα: λίστα drivers (OPC UA/DA, Modbus, Ethernet/IP), ρυθμίσεις ασφαλείας, σχήματα.
  2. Ασφάλεια: RBAC, audit trails, ευθυγράμμιση με ISA/IEC-62443.
  3. Analytics/AI: έτοιμα KPIs (OEE, SPC), anomaly detection, bring-your-own models (Python/ONNX).
  4. Edge vs cloud: λειτουργία offline, latency budgets, licensing ανά γραμμή/μονάδα.
  5. Βιωσιμότητα: dashboards για κατανάλωση ενέργειας/νερού, μεθοδολογία MRV για στόχους ESG. :contentReference[oaicite:11]{index=11}
  6. Roadmap & υποστήριξη: SLA, αναβαθμίσεις, marketplace για apps τρίτων.

Τι κρατάς

  • Ένα data plane για όλο το εργοστάσιο → τέλος ο κατακερματισμός, αρχίζει το AI.
  • Open/modular αρχιτεκτονική και οικοσύστημα βαρέων παικτών (Accenture, Siemens, Rockwell, Inductive).
  • Ρεαλιστική προσέγγιση: τα νούμερα είναι εφικτά, αλλά απαιτούν διαδικασίες, εκπαίδευση και σωστά δεδομένα. :
Κωνσταντίνος Καράπαπας
Επικεφαλής Στρατηγικής Περιεχομένου (Head of Content Strategy) του E-HowTo.gr & Digital Governance Expert. Από το 2007 δραστηριοποιείται στον χώρο του SEO και της κατασκευής ιστοσελίδων. Ως ιδρυτής του Dnews (dikaiologitika.gr), οδήγησε το μέσο στην κορυφή της αξιοπιστίας στην Ελλάδα (Reuters Institute Digital News Report 2020–2024). Εξειδικεύεται στη δημιουργία τεκμηριωμένων οδηγών για το gov.gr και τις ψηφιακές υπηρεσίες.