用于加工和分批处理食品的方法与流程

1.本发明涉及一种用于加工和分批处理(batch)食品(food item)的方法，特别是用于加工和分批处理家禽、鱼或肉同时减少赠品(giveaway)并且提高订单履行的吞吐量的方法。


背景技术：

2.制备和分批处理食品——诸如家禽、鱼或肉——的食物加工线通常根据包括至少一个重量目标的至少一个目标标准来分批处理家禽。
3.通常，当创建具有固定数目的食品的预限定的重量目标的批次时，会导致超重。一般来说，由于通常要求包装中有固定数目的制品，因此包装重量只能等于待被包装的制品的平均重量乘以包装中的制品的数目。
4.wo2016/113428提供了一种改进的食物加工线，该食物加工线在生成实现至少一个目标(包括重量目标)的批次时使产量最大化，其中该目标还可以包括用于批次中食品的固定数目目标。使产量最大化使在生产批次大小(batch size)时食品的赠品最小化。赠品在此上下文中指的是被超重包装的食品，诸如家禽。根据wo2016/113428，由于由分批处理过程产生的超重很少，因此使用前景指标(prospect indicator)优化加工系统中的食品与接收的订单的匹配增加了分批处理过程的产量。因此，根据wo2016/113428通过在分批处理期间测量数个食品的重量，可以确定前景指标，使得可以基于更一般的或动态的评估做出是否修整或切割特定的食品的决定。
5.作为一个例子，经常出现的情形是，食物订单——例如家禽群(flock)或其他食品——在一天期间的许多不同时间从许多不同的农场传到。由于农场处的交通问题或延迟，调度的用于履行的交付可能晚到达加工场所。同时，来自消费者——诸如超市、食物商店和消费者——的订单可以在任何时间、一天24小时、一周7天在线送达。用于履行的订单可能在短时间内被取消，或订单可能在调度的履行之前几分钟以某种方式被增加或修改。
6.因此，现有技术的在分批处理期间确定多个接收的订单中哪个最佳对应于食品的方法可能难以在寻求使赠品最小化的同时实时地适应递送和订单的变化的输入。


技术实现要素：

7.因此，本领域中需要的是如下一种用于加工和分批处理食品的方法和设备，所述方法和设备能够更快地、理想地实时地对改变的输入和输出参数做出反应，同时在生产批次大小(batch size)时使食物产品的赠品最小化。
8.为了更好地解决这些需要中的一个或多个，在本发明的一个方面，提供了一种在食品加工线中履行多个重量批次订单的方法，所述方法包括：获得第一供应批次的食品的估计重量数据；接收多个重量批次订单；通过确定哪个重量批次订单与所述估计重量数据最佳对应来将所述多个重量批次订单的子集分配到所述第一供应批次的食品；以及调度所确定的最佳对应的重量批次订单的履行。
9.在本发明的一个方面，提供了一种在食品加工线中履行多个重量批次订单的方法，所述方法包括：获得第一供应批次的食品的估计重量数据；接收多个重量批次订单；通过确定哪个重量批次订单与所述估计重量数据最佳对应来将所述多个重量批次订单的中的两个或更多个分配到所述第一供应批次的食品；以及调度所确定的最佳对应的重量批次订单的履行。
10.通常，重量批次订单是固定重量批次订单。这意味着，重量批次订单是针对具有固定重量(在商定的公差范围内)的多个食品或完整食品。例如，这样的客户可以订购一千份200g的家禽肉片，以最终被包装成每托盘0.8kg的4个肉片的组。在其他实施方案中，客户可能要求包括固定数目的肉片的一个批次订单，其中肉片的数目对客户来说比它们的单独的重量更重要。提供的肉片可能落入200-225g的范围内，并且因此该批次订单的重量不是按请求固定的，而是只有在履行该批次订单后才是固定的。
11.因此，在当食品或群到达加工线时被称重之前，估计重量数据被归因于食品(诸如群)的供应批次。通过在到达之前将订单的子集分配到估计重量，通过节省时间来改进分配过程。随着更多的订单被接收、改变或分配，以及随着从调度的群交付接收更多的重量数据，订单的分配可能改变，一直到切割和包装的点。
12.与群的聚集和运输相关联的许多阶段可以通过在通常称为物联网(iot)中的嵌入式设备与数据收集和监测相关联。在利用这些iot设备测量和收集关于其周围环境的数据的环境中，存在大量数据可用于供富含人工智能、机器学习和分析发现技术的分析系统处理，以产生有价值的见解，前提是数据可以被适当地消耗并且为分析工具的应用做好准备。
13.这样的数据可以是根据历史测量重量数据记录估计的重量数据，或基于由iot设备测量的或由用户确定的例如装载到运输工具中的禽类(bird，鸟)的数目的测量结果估计的重量数据。
14.历史重量数据可以是单独的食品(诸如家禽禽类)的重量，或在肉的情况下，是整个猪的重量，或在鱼的情况下，是整个三文鱼的重量，尽管本领域技术人员将理解可以使用许多完整食品。
15.历史测量重量数据可以是来自分批处理线上的先前屠宰的食品(诸如先前屠宰的家禽、鱼或肉制品)的重量数据。重量数据可以从任何历史分批处理线被存储并且被用于估计为在任何分批处理线上的一个批次预测的重量数据。
16.在食品的寿命和运输期间，iot设备还可以测量和消耗另外的数据，诸如运输的温度、行进的距离、食品的健康以及直接环境中的化学物质。
17.优选地，所述方法包括将一个或多个可测量参数标记到所述第一供应批次的食品，并且其中每个重量批次订单具有相关联的履行特性。因此，将所述多个重量批次订单的子集分配到所述第一供应批次的食品可以包括：确定哪个或哪些重量批次订单与所述估计重量数据最佳对应，以及哪个或哪些履行特性最佳对应于所述一个或多个可测量参数。优选地，所述方法包括基于视觉检查更新所述第一供应批次的食品的已标记的一个或多个可测量参数，并且进一步优选地包括对所述第一供应批次的食品中的多个单独的食品称重，以获得测量重量数据。
18.在实施方案中，所述食品是家禽，并且所述可测量参数是以下中的一个或多个：禽类的大小、有机的、自由放养的、笼养的、清真的(halal)、血斑的数目、身体异常、禽类的品
种、原产农场、禽类的数目、禽类的平均重量。这些可测量参数中的许多可以从iot设备产生，或可以被输入到远程设备——诸如农场处的膝上型计算机、平板计算机(诸如ipad(rtm))或智能电话——中，并且被适当地接受。
19.在实施方案中，所述食品是家禽，并且所述履行特性是以下中的一个或多个：订单的优先级、重量限制、运货板大小、价格、有效日期、有机的、自由放养的、笼养的、清真的、血斑的数目、身体异常、禽类的品种、原产农场、完整家禽禽类、家禽腿下段、家禽翅膀、家禽胸肉片。这些可测量参数中的许多可以从iot设备产生，或可以被输入到远程设备——诸如农场处的ipad(rtm)或智能电话——中，并且被适当地接受。
20.在操作中，系统可以具有通过确定哪个或哪些重量批次订单与所述测量重量数据最佳对应来验证所述多个重量批次订单的子集到所述第一供应批次的食品的分配的步骤，其还可以包括通过确定哪个或哪些重量批次订单与所述测量重量数据最佳对应以及哪个或哪些履行特性最佳对应于所述第一供应批次的食品的基于所述视觉检查更新的一个或多个可测量参数，来验证所述多个重量批次订单的所述子集到所述第一供应批次的食品的分配。
21.这样的测量重量数据可能要求将所述多个重量批次订单的子集重新分配到所述第一供应批次的食品和/或将所确定的最佳对应的一个或多个重量批次订单的履行重新调度给第二供应批次的食品。
22.在某些实施方案中，所述食品包括家禽，并且调度所确定的最佳对应的一个或多个重量批次订单的履行包括：将完整家禽禽类分配到至少第一分批处理区域和第二分批处理区域。在家禽的情况下，所述第一分批处理区域可以包括用于将完整家禽禽类分解成家禽制品的分解线，并且所述第二分批处理区域包括用于加工完整家禽禽类的分批处理线。
23.优选地，所述食品是家禽，并且所述家禽是由输送机运送的经屠宰的家禽制品。
24.优选地，所述食品是家禽，并且所述家禽是通过由悬吊导轨系统附接和输送的托架运送的经屠宰的家禽制品。
25.所述方法可以包括：当接收到指示新的不同的重量目标的新的订单数据时，自动调整家禽从所述悬吊导轨系统到两个或更多个分批处理区域的分配，或还包括：如果所得到的较小的家禽块未实现预限定的重量目标数据标准，使所述家禽从所述两个或更多个分批处理区域绕过。
26.在实施方案中，至少一个称重设备被集成到所述悬吊导轨系统中，并且其中在输送所述家禽制品的同时确定单独的家禽制品的重量。
27.在实施方案中，所述多个重量批次订单中的至少一个包括完整家禽禽类和/或所述多个重量批次订单中的至少一个针对家禽禽类的一部分，并且所述履行特性包括构成订单的重量的多个单独的家禽禽类部分。
28.在使用处理设备的情况下，至少一个处理设备可以具有至少一个机器人设备，并且其中将食品转移到多个分批处理区域包括：拾取所述食品并且将其放置在多个分批处理区域处。许多处理设备是已知的，并且优选的处理设备包括沿着输送设备放置的多个清扫臂，并且其中经由打开和关闭所述多个清扫臂来执行将所述食品转移到多个分批处理区域。控制单元可以控制所述至少一个处理设备。所述方法可以包括至少一个托盘进给设备，用于进给用作分批处理区域的空托盘，其中在批次的生成进行的同时，通过推进设备使托
盘相对于输送设备连续地或在离散步骤中前进。
29.在使用家禽的情况下，所述方法可以包括：基于历史测量重量更新后续供应批次的家禽的估计重量数据，和/或包括：基于历史视觉检查的可测量参数更新一个或多个可测量参数的标记。
30.这样的更新可以由采用机器学习算法的人工智能模块执行。
31.优选地，所述重量数据是第一供应批次的食品的平均重量、中等重量或众数(mode)重量，可选地其中所述食品是家禽。在所述估计重量数据的情况下，估计食品的总重量或数目，或估计食品的总重量和数目二者，可选地其中所述食品是家禽。可选地，所述重量数据是所述第一供应批次的食品的重量分布，可选地其中所述食品是家禽。所述重量分布可以被建模以拟合重量对频率的高斯分布，和/或所述重量数据是针对给定数目的食品存储在查找表中的食品的重量的列表，可选地其中所述食品是家禽。
32.在实施方案中，当所述食品是完整家禽禽类时，那么所述重量数据是较小家禽块的重量。在替代实施方案中，食品可以是完整鱼，并且所述重量数据可以是肉片或尾部；在所述食品是肉的情况下，所述重量数据可以与例如羊的腿或肩或猪的后腿有关。
33.在实施方案中，所述方法包括：履行指标和归因于所述重量数据的参考值，其中当所述参考值满足或处于所述履行指标的阈值内时，出现最佳对应。另外，所述阈值可以针对单独的履行特性和测量参数是不同的。例如，当食品被分解成较小的家禽块——例如一个腿的重量——时，可接受重量的阈值可以具有与白鱼肉片的重量范围不同的范围，因为几克可能对一个批次的鸡腿不产生影响，但是将对白鱼肉片产生影响，白鱼肉片不能够被重量不足地出售。此外，如果测量参数是有机的，则不存在范围，因为它要么是有机的要么不是有机的。
34.身体异常也可以具有一范围。
35.优选地，所述方法包括：通过确定哪个重量批次订单和履行特性与所述测量重量数据和所述一个或多个可测量参数最佳对应来验证所述多个重量批次订单的子集到所述第一供应批次的家禽的分配。
附图说明
36.现在将参考附图，仅通过实施例的方式描述本发明的实施方案，其中：
37.图1是根据本发明的一个实施方案的在悬吊导轨上的单独的准备好的家禽的示意图；
38.图2是根据本发明的一个实施方案的加工和分批处理食品的方法的总体规划和执行的流程图；
39.图3是根据本发明的一个实施方案的方法启动参数的流程图；
40.图4是本发明的实施方案的方法的主要执行的流程图；
41.图5是根据本发明的一个实施方案的重量数据的输入被履行到分配的订单中的示意图；
42.图6是根据本发明的一个实施方案的根据基于重量的一些履行标准的用于家禽的重量分布的示意图；以及
43.图7是根据本发明的一个实施方案的家禽加工系统的一个实施方案的部分的俯视
图的示意图。
44.参考图1，根据本发明的一个实施方案的通过钩环108悬挂在悬吊导轨100上的单独的制备好的家禽102、104、106准备好加工的示意图。根据本发明的用于加工和分批处理食品的方法和设备的目的是确定对家禽的最好加工以满足订单，特别是以在生产批次大小时使食物产品的赠品最小化。例如，家禽102可以具有理想的重量和外观以匹配完整禽类中等订单，而家禽104可以具有理想的腿下段重量以匹配鸡腿下段的包装的订单；家禽106可以具有翅膀的理想重量匹配加上匹配鸡胸订单的重量。
45.众所周知，制备好的禽类的每个部分——诸如胸、腿上段和翅膀——构成该禽类的总重量的一百分比。使得当估计或测量禽类的重量时，那么可以容易地确定该部分的重量。此外，禽类与禽类之间在这些百分比上通常存在极小差异。例如，两个腿下段可占禽类重量的13％至15％；胸帽(breast cap)可占总禽类重量的高达34％至36％。对于活的有羽毛的禽类存在类似的已知百分比，因为制备好的禽类本身就是活重量的一百分比。
46.参考图2，根据本发明的一个实施方案的加工和分批处理食品的方法的总体规划和执行的流程图200包括各种部件以实现本发明的高效实施。农场202根据群204提供数据，该数据被聚合为具有对生产订单208的需求和生产数据210的进度的输入的销售数据流206。加工工厂具有可归因于工厂类型、容量和能力的其硬件规范212的数据输入。来自农场202、群204和销售206的数据输入被输入到数据摘要214用于该数据的合适消耗，这可以涉及用于作为生产计划218的输出的各种优化算法216。由于由算法216引起的学习，可以实施对硬件设置220的反馈，该反馈可以对工厂硬件规范212进行调整。对生产计划218的过程监测222可以被执行以用于进一步细化，并且可以生成警告224，并且过程监测222可以实现触发器226以启动过程，该过程进而由调度模块228控制。到触发器226中的另外的输入通常在人类操作员232的控制下通过用户接口来执行。人类操作员232可以授权由于由算法216引起的学习而实施的对硬件设置220的反馈234，该反馈可以对工厂硬件规范212进行调整。生产数据236具有到加工监测222和群数据204的输入。
47.参考图3，根据本发明的一个实施方案的方法启动参数的流程图300包括主执行步骤302，该主执行步骤加载从结合图2更详细地描述的各种数据源获得的数据。为待履行的重量限制优化306确定各种参数，包括求解重量限制优化308、设置用于调度的最佳重量限制310、设置用于调度的最佳供应速率312、设置用于调度的最佳赠品限制314以及标记任何履行未完成316。在模块318中列出用于求解重量限制优化308的参数，并且在模块322中列出用于求解调度优化320的参数。后加工过程324可以被用来调整开始326和主执行步骤302。
48.参考图4，本发明的实施方案的方法的主执行的流程图400包括在开始402和主执行404之后，为传入的群和批次订单限定多个所谓的重量桶406。一旦开始程序408，就可以读取数据410，以使用群数据生成群，以及使用产品数据计算产量。一旦被确定，就设置程序412，转换数据414以及计算固定重量托盘选项416，直到程序结束418。
49.参考图5，根据本发明的一个实施方案的重量数据500的输入被履行到分配的订单的示意图包括确定食物产品(例如家禽)的质量平衡502。原材料被输入并且将具有相当类似于以平均值为中心的重量高斯分布504的重量分布。为了根据本技术生成订单履行506，根据履行分布508按照例如固定重量的肉片510、已称重的肉片512、腿下段514并且包括但
不限于翅膀516来切碎家禽禽类。在对重量分布有更好的拟合的情况下，并且在订单指定完整禽类518的情况下，那么完整禽类518可以拟合完整禽类分布520以用于货架销售522或烤肉店，即熟食销售524。以此方式，可以按照不同的优先级顺序选择食品或对食品进行排序以用于订单的履行。
50.对用于履行的订单进行排序可以是动态特征，而不是静态特征。在本技术中，对用于履行的订单的相对排序可以根据如由应用或用户指定为重要的度量而改变。这样的技术有利于服务的灵活性，因为不同的应用或用户可以对其服务具有不同的技术要求，所述技术要求选自：履行特性、测量参数或二者的混合。它们包括禽类的大小、有机的、自由放养的、笼养的、清真的、血斑的数目、身体异常、禽类的品种、原产农场、禽类的数目、禽类的平均重量、数据的年龄、更新频率、体积并且因此以此方式排序是上下文特定的(context specific)。
51.附加的灵活性可以原始因素的形式被引入到服务中，并且排序数据被供应给应用或用户以允许他们应用他们自己的处理和算法来对被接收的设备数据的值和品质做出他们自己的确定。
52.在任何数据排序系统中，数据源的子集可能变得比其他源更可信。这样的更可信的数据源可以导致数据的分层、等级次序，这进而可以导致按数据类别提供“数据划分”。这样的数据次序可以使得用户能够立即访问对于其目的而言最相关的数据。用于数据自我丰富(self-enrichment)的其他实施方案包括数据关键性(criticality)，诸如一些履行特性或可测量参数对消费者有多么重要的量度。例如，有机肉可以被分配为1或0，因为所有未被认证为有机的肉都被拒绝。对于其他因素(诸如禽类的年龄)，它可能是不同的，其可以被允许更多的公差和多样的可接受年龄。这样的改进可以为数据提供自我审查(self-review)或其他自动审查和排序框架。
53.参考图6，根据本发明的一个实施方案的根据基于重量的一些履行标准的用于家禽的重量分布的示意图600包括3kg的平均重量，其中在一重量分布范围内选择完整禽类602，还从该分布中选择胸肉604和腿下段606。
54.图7是根据本发明的一个实施方案的家禽加工系统700的一个实施方案的部分俯视图的示意图。例示了食物分离设备702、分批处理系统704和输送装置706，该输送装置将传入的食品708运输到食物分离设备701和分批处理系统704。
55.食品分离设备702可以包括切割设备710，该切割设备被布置成根据从控制系统714接收的指令将传入的食品708切割成经切割的食品712。切割设备710可以被具体化为切割装置，例如，刀，该切割装置被连接到机器人臂，或能够使切割装置到达待切割的特定的食品708的其他可控设备。
56.分批处理系统704可以包括至少一个可控的处理装置716，该处理装置例如被具体化为能够将特定的食品712从输送装置706转移到批次718、720的一个或多个机器人臂。批次718、720可以是相同类型或不同类型，例如用于在批次中容纳不同数目的食品712和或不同重量的食品的不同类型。应理解，不同类型的批次718、720实际上可以在结构上相同，但是意在容纳不同数目的食品708。例如，批次720可以被用于400g的批次作业，其中每个批次应包含总重量为至少为400g的两个制品。批次718可以类似地被用于400g的批次作业，其中每个批次应包含总重量为至少400g的三个制品。批次718和720可以在批次输送机722上被
运输。
57.在操作中，完整家禽禽类可以在不同的分批处理线中经历分解过程，使得完整家禽禽类可以在不同的加工线上经历不止一个分解过程。例如，家禽肉片可以被放置在一个分批处理线上，并且家禽块——诸如翅膀和/或腿——可以去到另一个分批处理线。用户可能认为，用于翅膀的分批处理线的重量分布不如用于肉片的重量分布重要。
58.对于任何特定食品，可以根据情况选择任何重量分布。例如，目标重量分布将取决于接收的订单(重量目标和例如托盘中的块数目)，在更“困难”的批次的情况下，诸如托盘中只有3个具有目标重量的肉片，则要求可能是分布比使一个批次履行例如托盘中的6个肉片的订单更窄，其中更宽的重量范围可能是可接受的，即在重量范围内提供更大的公差。实际上，实施方案包括使重量分布适应当前正在进行的批次，并且当来自客户a的订单被完成并且接收到具有“更容易的”批次(例如更大的重量和更大的块数目)的新订单时，那么可以自动调整分布要求以及限定新的重量范围。

技术特征：
1.一种在食品加工线中履行多个重量批次订单的方法，所述方法包括：获得第一供应批次的食品的估计重量数据；接收多个重量批次订单；通过确定哪个重量批次订单与所述估计重量数据最佳对应来将所述多个重量批次订单的子集分配到所述第一供应批次的食品；以及调度所确定的最佳对应的重量批次订单的履行。2.根据权利要求1所述的方法，包括将一个或多个可测量参数标记到所述第一供应批次的食品，并且其中每个重量批次订单具有相关联的履行特性。3.根据权利要求2所述的方法，其中将所述多个重量批次订单的子集分配到所述第一供应批次的食品包括：确定哪个重量批次订单与所述估计重量数据最佳对应，以及哪个履行特性最佳对应于所述一个或多个可测量参数。4.根据权利要求2或3所述的方法，包括：基于视觉检查更新所述第一供应批次的食品的已标记的一个或多个可测量参数。5.根据任一项前述权利要求所述的方法，包括：对所述第一供应批次的食品中的多个单独的食品称重，以获得测量重量数据。6.根据权利要求5所述的方法，包括：通过确定哪个重量批次订单与所述测量重量数据最佳对应来验证所述多个重量批次订单的所述子集到所述第一供应批次的食品的分配。7.根据权利要求5所述的方法，包括：通过确定哪个重量批次订单与所述测量重量数据最佳对应以及哪个履行特性最佳对应于所述第一供应批次的食品的基于所述视觉检查更新的一个或多个可测量参数，来验证所述多个重量批次订单的所述子集到所述第一供应批次的食品的分配。8.根据权利要求6或7所述的方法，包括：将所述多个重量批次订单的子集重新分配到所述第一供应批次的食品和/或将所确定的最佳对应的重量批次订单的履行重新调度给第二供应批次的食品。9.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述食品包括家禽，并且调度所确定的最佳对应的重量批次订单的履行包括：将完整家禽禽类分配到至少第一分批处理区域和第二分批处理区域。10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第一分批处理区域包括用于将完整家禽禽类分解成家禽制品的分解线，并且所述第二分批处理区域包括用于加工完整家禽禽类的分批处理线。11.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述食品是家禽，并且所述家禽是由输送机运送的经屠宰的家禽制品。12.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中所述食品是家禽，并且所述家禽是通过由悬吊导轨系统附接和输送的托架运送的经屠宰的家禽制品。13.根据权利要求12所述的方法，还包括：当接收到指示新的不同的重量目标的新的订单数据时，自动调整家禽从所述悬吊导轨系统到两个或更多个分批处理区域的分配。14.根据权利要求10所述的方法，还包括：如果所得到的较小的家禽块未实现预限定的重量目标数据标准，使所述家禽从所述两个或更多个分批处理区域绕过。
15.根据权利要求12或13所述的方法，其中至少一个称重设备被集成到所述悬吊导轨系统中，并且其中在输送所述家禽制品的同时确定单独的家禽制品的重量。16.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述食品是家禽，并且所述可测量参数是以下中的一个或多个：禽类的大小、有机的、自由放养的、笼养的、清真的、血斑的数目、身体异常、禽类的品种、原产农场、禽类的数目、禽类的平均重量。17.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述食品是家禽，并且所述履行特性是以下中的一个或多个：订单的优先级、重量限制、运货板大小、价格、有效日期、有机的、自由放养的、笼养的、清真的、血斑的数目、身体异常、禽类的品种、原产农场、完整家禽禽类、家禽腿下段、家禽翅膀、家禽胸肉片。18.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述多个重量批次订单中的至少一个包括完整家禽禽类。19.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述多个重量批次订单中的至少一个针对家禽禽类的一部分，并且所述履行特性包括构成订单的重量的多个单独的家禽禽类部分。20.根据任一项前述权利要求所述的方法，包括具有至少一个机器人设备的至少一个处理设备，并且其中将食品转移到多个分批处理区域包括：拾取所述食品并且将其放置在多个分批处理区域处。21.根据权利要求20所述的方法，其中所述至少一个处理设备包括沿着输送设备放置的多个清扫臂，并且其中经由打开和关闭所述多个清扫臂来执行将所述食品转移到多个分批处理区域。22.根据权利要求20或21所述的方法，其中控制单元控制所述至少一个处理设备。23.根据任一项前述权利要求所述的方法，还包括至少一个托盘进给设备，用于进给用作分批处理区域的空托盘，其中在批次的生成进行的同时，通过推进设备使托盘相对于输送设备连续地或在离散步骤中前进。24.根据任一项前述权利要求所述的方法，包括：基于历史测量重量更新后续供应批次的家禽的估计重量数据。25.根据权利要求4所述的方法，包括：基于历史视觉检查的可测量参数更新一个或多个可测量参数的标记。26.根据权利要求24或25所述的方法，其中所述更新由采用机器学习算法的人工智能模块执行。27.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述重量数据是第一供应批次的食品的平均重量、中等重量或众数重量。28.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中在所述估计重量数据的情况下，估计食品的总重量或数目，或估计食品的总重量和数目。29.根据权利要求1至26中任一项所述的方法，其中所述重量数据是所述第一供应批次的食品的重量分布。30.根据权利要求29所述的方法，其中所述重量分布被建模以拟合重量对频率的高斯分布。31.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述重量数据是针对给定数目的食品
存储在查找表中的食品的重量的列表。32.根据任一项前述权利要求所述的方法，包括：履行指标和归因于所述重量数据的参考值，其中当所述参考值满足或处于所述履行指标的阈值内时，出现最佳对应。33.根据权利要求32所述的方法，其中所述阈值对于单独的履行特性和测量参数是不同的。34.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述重量批次订单是固定重量批次订单。35.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述多个重量批次订单的所述子集包括两个或更多个重量批次订单。36.根据权利要求35所述的方法，其中所述多个重量批次订单的子集到所述第一供应批次的食品的分配包括：确定哪些重量批次订单与所述估计重量数据最佳对应，所述方法还包括：调度所确定的最佳对应的重量批次订单的履行。

技术总结
一种在食品加工线中履行多个重量批次订单的方法，所述方法包括：获得第一供应批次的食品的估计重量数据；接收多个重量批次订单；通过确定哪个重量批次订单与所述估计重量数据最佳对应来将所述多个重量批次订单的子集分配到所述第一供应批次的食品；以及调度所确定的最佳对应的重量批次订单的履行。定的最佳对应的重量批次订单的履行。定的最佳对应的重量批次订单的履行。


技术研发人员：H
受保护的技术使用者：马瑞奥家禽肉私人有限公司
技术研发日：2021.11.22
技术公布日：2023/8/1