Dalam industri makanan, pengendalian suhu yang tepat, optimalisasi efisiensi energi, dan prediksi kesalahan pada mesin pembekuan cepat merupakan daya saing inti.
Dengan terobosan teknologi AI, Deep Seek AI (Deep Seek Artificial Intelligence) mempromosikan peningkatan cerdas peralatan pembekuan cepat dengan cara inovatif.
Artikel ini akan mengeksplorasi skenario penerapannya dan menyatakan netralitas referensi teknis.
Optimasi dinamis didorong oleh pembelajaran penguatan
Model DeepSeek-R1 dapat secara otomatis menyesuaikan parameter pengoperasian peralatan pembekuan cepat (seperti laju aliran refrigeran dan kecepatan sabuk konveyor) melalui pengoptimalan strategi relatif kelompok (GRPO) untuk beradaptasi dengan persyaratan pembekuan berbagai bahan. Dibandingkan dengan sistem kontrol PLC tradisional, konsumsi energi berkurang hingga 15-30%, sekaligus mengurangi kesalahan debugging manusia.
Persepsi multimodal dan pemeliharaan prediktif
Dikombinasikan dengan sensor suhu dan data pemantauan getaran, arsitektur ahli hibrida MoE DeepSeek (mengaktifkan 3,7 miliar parameter per tugas) dapat menganalisis status peralatan secara real time, memprediksi kegagalan kompresor atau risiko embun beku evaporator terlebih dahulu, dan mengurangi kerugian waktu henti hingga 40%.
Kompatibilitas penyebaran terdistribusi
DeepSeek menyediakan versi sulingan mulai dari versi ringan dengan 1,5 miliar parameter hingga model 671 miliar parameter penuh, mendukung penerapan lokal pada terminal kontrol industri (minimum 6GB VRAM GPU), tanpa bergantung pada daya komputasi awan, untuk memastikan privasi data lini produksi.
1. Manajemen konsumsi energi dinamis
DeepSeekAI secara dinamis menyesuaikan daya pendinginan dengan menganalisis variabel seperti suhu dan kelembapan sekitar, serta kadar air bahan-bahan. Misalnya: Selama pembekuan cepat udang, model dapat mengidentifikasi perbedaan kadar air antara berbagai kelompok, secara otomatis mencocokkan kurva pembekuan optimal, dan mengurangi pemborosan energi yang disebabkan oleh pendinginan berlebih.
2. Jaminan konsistensi kualitas
Modul penglihatan AI (dengan mesin inferensi DeepSeek-R1 terintegrasi) dapat mendeteksi distribusi kristal es pada bahan beku, secara otomatis memberikan umpan balik ke lengan robot untuk menyesuaikan kepadatan penempatan, menghindari kerusakan sel yang disebabkan oleh suhu yang tidak merata, dan meningkatkan cita rasa makanan laut, buah-buahan, dan sayur-sayuran setelah dicairkan.
3. Diagnosis jarak jauh dan pembangunan basis pengetahuan
Asisten cerdas yang dibuat menggunakan DeepSeek API dapat mengurai log perangkat dan memberikan solusi pemecahan masalah. Misalnya: Ketika tekanan sistem pendingin amonia tidak normal, AI secara otomatis mengambil pustaka kasus historis, membuat langkah-langkah pemeliharaan, dan mengirimkannya ke kacamata AR teknisi, sehingga mempersingkat waktu pemecahan masalah hingga 50%.
4. Optimalisasi produksi berkelanjutan
Fungsi Ekstraksi LLM DeepSeek dapat mengintegrasikan data konsumsi energi dan laporan emisi karbon untuk menghasilkan rencana peningkatan efisiensi energi yang memenuhi standar ISO 50001. Misalnya: Dengan menganalisis data historis terowongan pembekuan cepat, disarankan untuk menjadwalkan produksi selama periode harga listrik puncak dan lembah, sehingga mengurangi biaya keseluruhan hingga 18%.
Informasi teknis DeepSeekAI yang disebutkan dalam artikel ini berasal dari hasil penelitian publik dan laporan evaluasi pihak ketiga, dan freeze solution.com tidak memiliki hubungan kerja sama komersial atau otorisasi teknis dengan tim pengembangannya.
Kasus-kasus dalam artikel ini adalah skenario aplikasi industri hipotetis, dan efek aktual perlu diverifikasi dalam kombinasi dengan model peralatan dan kondisi kerja.
Penerapan teknologi AI harus mematuhi peraturan keamanan data setempat, dan disarankan untuk berkonsultasi dengan insinyur profesional untuk mengevaluasi kelayakannya.
