CC BY
30
BecmuuKßTyiHT/Proceedings of VSUET, Т. 81, № 1, 2019-
Оригинальная статья/Original article_
УДК 004.42:664.653
DOI: http://doi.org/1Q.2Q914/231Q-12Q2-2019-1-2Q1-2Q6
Онлайн-калькулятор «Расчет рецептур хлебобулочных изделий» _для АРМ оператора-технолога_
Татьяна Г. Шевцова Роман В. Котляров Вера В. Романова Анна Н. Кроль Инга А. Литвинова
shevcova-t@yandex .ru
kotliarov_rv@mail.ru
romvvaer@mail.ru
anna.krol.79@mail.ru
ingalitvinova@mail.ru
Оксана А. Ивина 2 ivina-oksana@mail.ru
1 Кемеровский государственный университет, ул. Красная, 6, г. Кемерово, 650000, Россия
2 Кузбасский государственный технический университет имени Т. Ф. Горбачева, ул. Весенняя, 28, г. Кемерово, Россия Аннотация. Калькулирование рецептуры теста для хлебобулочных изделий - операция ответственная и рутинная. Приготовление теста является основным этапом технологического процесса производства хлебобулочных изделий. Качество теста и качество конечного продукта обусловлено хлебопекарными свойствами муки, а также соотношением воды, дрожжей, соли, сахара и жировых продуктов. Рецептура хлебобулочного изделия разрабатывается с целью его изготовления с требуемыми свойствами за счет соблюдения установленного количества сырья. Разработка автоматизированного калькулятора, предназначенного для расчета и корректировки рецептур хлебобулочных изделий, объясняется необходимостью ежедневного расчета технологом хлебопекарного производства необходимых компонентов рецептуры. Исходными данными для расчета являются: тип, количество и влажность основных (мука, зернопродукты) и дополнительных компонентов (сахарный песок, масло сливочное, какао и другие), количество муки, которая используется для приготовления опары. Рассмотрена методика расчета рецептур для приготовления теста опарным и безопарным способами. Приводятся панели выбора способа приготовления теста, задания количества муки и зернопродуктов, задания прочего сырья, задания дополнительных данных, результата расчета рецептуры. Результаты расчета рецептуры хлебобулочных изделий, полученные при калькулировании, поступают в специально организованную базу данных и используются для управления рецептами, при организации процессов дозирования. В качестве языка программирования выбран JavaScript с подключенной библиотекой jQuery. Программирование осуществляется в бесплатно распространяемой среде Notepad++. Программное обеспечение, разработанное на основе технологии Java, обладает рядом преимуществ для промышленных пользователей. Основным преимуществом считают независимость от аппаратной платформы и операционной системы. Кроме того, разработка автоматизированного онлайн-калькулятора, к которому можно получить доступ на любом персональном компьютере, подключенном к сети Internet, значительно упрощает работу технолога. ^лючевыеслова^онлайн-^алькулятор^^^счет^ецептуры
Online-calculator "A calculation of baking formula" for automated _workplace of operator-technologist_
Tatyana G. Shevtsova 1 shevcova-t@yandex.ru
Roman V. Kotliarov 1 kotliarov_rv@mail.ru
Vera V. Romanova 1 romvvaer@mail.ru
Anna N. Krol 1 anna.krol.79@mail.ru
Inga A. Litvinova 1 ingalitvinova@mail.ru
Oksana A. Ivina_2 ivina-oksana@mail.ru
1 Kemerovo state university, Krasnaya St., 6 Kemerovo, 650000, Russia
2 Kuzbass state technical University named after T. F. Gorbachev, Vesenyaya st., 28, Kemerovo, 650000, Russia
Abstract. Calculation of recipes of dough for bakery products is a significant and routine operation. Doughing is the main stage of technological process in bakery production. The quality of both the dough and the final product is caused by baking properties of flour and also a ratio of water, yeast, salt, sugar and cooking fat. The recipe of a bakery product is developed for the purpose of its production with the required properties due to assigned amount of components. Development of the automated calculator for calculation and correction of the recipes of bakery products is explained by the bakery technologist's daily need in calculating the amount of components. Basic data for calculation are type, quantity and humidity of the main (flour, grain products) and additional components (sugar, butter, cocoa and others), amount of flour which is used for preparation of ferment. The technique of calculation of recipes of fermented dough and non-fermented dough is considered. There are panels for the choice of a way of doughing, for setting the amount of flour and grain products, and other components, setting additional data, and the result of calculation of recipes. The data found during the calculation of the recipe of bakery products come to the database and are used for controlling the recipes, for proper dosing. The programming language JavaScript with jQuery library is chosen. Programming is carried out in free source code editor Notepad++ The source code editor developed on the basis of Java technology has a number of advantages for industrial consumers. The main advantages are independence of the hardware platform and the operating system. Besides, development of the automated online calculator accessible on any personal computer connected to Internet network simplifies considerably the technologist's work.
Keywords: online calculator, calculation of recipes, dough, doughing
Для цитирования Шевцова Т.Г., Котляров Р.В., Романова В.В., Кроль А.Н., Литвинова И.А., Ивина О.А. Онлайн-калькулятор «Расчет рецептур хлебобулочных изделий» для АРМ оператора-технолога // Вестник ВГУИТ. 2019. Т. 81. № 1. С. 201-206. (Зо1:10.20914/2310-1202-2019-1-201-206
For citation
Shevtsova T.G., Kotliarov R.V., Romanova V.V., Krol A.N., Litvinova I.A., Ivina O.A. Online-calculator "A calculation of baking formula" for automated workplace of operator-technologist. Vestnik VGUIT [Proceedings of VSUET]. 2019. vol. 81. no. 1. pp. 201-206. (in Russian). doi:10.20914/2310-1202-2019-1-201-206
Введение и постановка задачи
Приготовление теста является основным этапом технологического процесса производства хлебобулочных изделий. Качество теста и конечного продукта обусловлено хлебопекарными свойствами муки, а также соотношением воды, дрожжей, соли, сахара и жировых продуктов.
Рецептура хлебобулочного изделия разрабатывается с целью его изготовления с требуемыми свойствами за счет соблюдения установленного количества сырья [1-2]. Калькулирование рецептур для хлебобулочных изделий - это, с одной стороны, ответственная, с другой стороны, рутинная операция. В связи с этим разработка калькулятора, который необходим технологу хлебопекарного производства, является актуальной задачей.
Основным программным обеспечением автоматизированного рабочего места (АРМ) оператора-технолога является 8СЛБЛ-система [5-6], которая позволяет визуализировать технологический процесс с возможностью контроля и архивирования отдельных технологических параметров, а также реализовать функции управления оборудованием. Разработка онлайн-калькулятора, который может быть встроен в экранные формы 8СЛБЛ-системы [7-9],
значительно упрощает работу оператора-технолога, поскольку позволяет оперативно корректировать рецептуру хлебобулочных изделий [10] в процессе их изготовления.
Исходными данными для расчета являются: тип, количество и влажность основных (мука, зернопродукты) и дополнительных компонентов (сахарный песок, масло сливочное, какао и др.), количество муки, которая используется для приготовления опары (таблицы 1 и 2), влажность теста (^т, %) и опары (^п, %), количество муки на замес (А, кг). После ввода указанных данных необходима проверка их корректности.
1. Расчет рецептуры ведется на 100 кг муки и зернопродуктов, поэтому их суммарное количество = 100.
2. Влажность основных компонентов должна быть задана больше нуля, т. е. ¥т1 > 0.
3. Суммарное количество дополнительных компонентов должно быть не более 100 кг, т. е. < 100.
4. Влажность теста в соответствии с требованиями нормативной документации [1, 2] находится в пределах от 30 до 70%, т. е. 30 < ^^ < 70.
5. Количество муки на замес должно быть больше нуля, т. е. Л > 0.
Таблица 1.
Задание типа, количества и влажности основных компонентов Setting the type, quantity and humidity of the main components
Table 1.
Наименование основного компонента The name of the main component Количество, кг Quantity, kg Влажность компонента, % Component humidity, % Доля сырья, которое необходимо для приготовления опары, % The share of raw materials that are necessary for the preparation of dough, % Наименование основного компонента The name of the main component
Name mi mi Wmi Ami Name m1
Name m2 m2 Wm2 Am2 Name m2
Name m; mi Wmi Ami Name m;
Задание типа, количества и влажности дополнительных компонентов Setting the type, quantity, and humidity of additional components
Таблица 2. Table 2.
Наименование дополнительного компонента The name of the additional component Количество, кг Quantity, kg Влажность компонента, % Component humidity, % Доля сырья, которое необходимо для приготовления опары, % The share of raw materials that are necessary for the preparation of dough, % Наименование дополнительного компонента The name of the additionalcomponent
Name n1 ni Wni Ani Name n1
Name n2 П2 Wn2 АП2 Name n2
Name n; ni Wm Ani Name n;
Далее определяется количество каждого компонента X по формулам:
A
X=m
X=n
11
A
m
11
m-
Количество воды (Вв, кг) рассчитывается по формуле:
si 100 ^
вв=а
100-W 100
100-w
Т у
Wmi или Wn
где Wl принимает значение в зависимости от компонента.
Количество воды в тесто (Вт, кг) определяется формулой:
V I 100 ))\
Ву —
100 100 -w
T у
При расчете рецептуры приготовления теста опарным способом нужно учесть, что часть муки (иногда 100%) идет в опару, а оставшаяся часть - в тесто. Также в опару могут добавляться любые дополнительные компоненты, как правило, в полном объеме.
Количество воды, необходимое для замеса опары, рассчитывается по формуле:
(г
B.
— I
Y
100 -w 100
100
W
100-w
I Y.,
оп уу
где Wl принимает значение Wml или Wni в зависимости от компонента; У1 - количество компонента, кг.
Выход опары определяется формулой:
,(( 100 ^
^ —Il Y.
100-w
100
w
100-w
оп у у
Полученная опара (Уоп) используется для замеса теста, т. е. все ее компоненты полностью переходят в тесто.
Количество воды, необходимое для замеса теста, рассчитывается по формуле:
Вв т — l 11 Yi
100-w 100
100
-Y„,
100-wpr 100
У,-
100 - WT 1 1 Расчетные формулы определены [2].
Материалы и методы В качестве языка программирования выбран JavaScript с подключенной библиотекой jQ^ry. Программирование осуществляется в бесплатно распространяемой среде Notepad++ (рисунок 1).
Рисунок 1. Среда Notepad++ с листингом программы Figure 1. Notepad ++ with program listing
Программное обеспечение, разработанное на основе технологии Java, обладает рядом преимуществ для промышленных пользователей [3-4]. Основным преимуществом считают независимость от аппаратной платформы и операционной системы, т. е. Java совместим с платформой Microsoft Windows/Intel и другими, в частности, Linux. Также технология Java поддерживает такие ИТ-стандарты передачи данных внутри предприятия, как SQL, XML, Web-службы и др. Кроме того, Java позволяет обеспечить взаимодействие между производством и руководством предприятия.
Отмечено, что Java может улучшить возможность существующей системы программируемого логического контроллера (ПЛК) фиксировать и передавать данные о процессе/ производстве на управляемое оборудование. Информация становится доступной как локальным, так и удаленным пользователям. Это позволяет своевременно осуществлять поддержку решений, которые визуально представляются оператору в систему диспетчерского управления предприятием.
Оборудование автоматизации и управления компании Schneider Electric имеет встроенные агенты диагностики Java для удаленного мониторинга приборов. Таким образом, любой пользователь на предприятии может получить информацию через HTTP, диагностику через разрешающий браузер Java и определяемые пользователем Web-страницы.
Результаты и обсуждение
Разработанный онлайн-калькулятор имеет несколько рабочих панелей и предполагает следующие этапы работы [4].
На первом этапе необходимо задать исходное количество сырья. В первую очередь задается вид и количество муки (кг). Влажность муки 14,5% [1] является постоянной величиной. Количество муки и зернопродуктов задается с помощью панели (рисунок 2).
I Введите исходное количество сырья: 1
Таблица 1. Мука и чернопрэдукты Наименование Ко>1-во, кг. Влажность,Доля в опару,56
Мука ржаная обдирная 20 14.5 0
Мука пшеничная высший сорт ВО 14.5 25
Мука пшеничная 1 сорт 0 14.5 0
Мука пшеничная II сорт 0 14.5 0
Рисунок 2. Задание количества муки и зернопродуктов
Figure 2 Setting the amount of flour and grain products
В случае если суммарное количество муки меньше 100 кг, калькулятор сигнализирует об ошибке. Если суммарное количество муки выше 100 кг, калькулятор не позволяет принять данные. Ввод дополнительных видов муки не предусмотрен.
Далее необходимо задать прочее сырье: тип, количество (кг) и доля участия компонентов при производстве опары (рисунок 3).
сахарный песок з 0.15 О
:1н:::н::Н5Л г уд р El i' 0.15 О
шлш :i О
Глюкоаа о 7 О
Мед i' 21 О
Припэсы фруктавр-тшные i' ■1С О
~сдЕэр-;и орук"вэ ЛГВДИЫе о 3 1 О
&эреиье. фру и та из варенья 2S О
ДЖЕ*< I' 22 О
Повидло I' 3 О
изпы 2D О
t/'зсп о сливовое 0 16 О
Лйсло ттапленае 1 О
М0(*эрнн I' 16 О
Твердой ;кир I' OJ о
- риткрнь й жир гидрс»:ир; o.: о
Кондитерский жир 0 OS о
Лйсло подсолнечное р^-фин. Q.1 о
Масла пополненное нерэфин. I' 0.1 о
Какао маслэ 0 0 о
какао leprae 2.6 о
Ka-iac горошек I' 5 о
JtoKKD иелиное
- свежее as о
- -iryuB- ie с ацш 0 26 о
- < I1 :<> s о
мо/юкр обезжиренное
- сгущенное с casapow I' 3(J о
- сумое 5 о
Олегана 0 о
слиекн сухие о
Снии
- 20*-ной жирности I' та о
- 3№-ной жирности tj о
- ЗБК-ной жирности 0 5L." о
- сгущенное с сахаром I' 26 о
- сукне с сахарач. I' 6 о
0 4.5 о
Затем вводят дополнительные данные (рисунок 4):
— влажность теста, %;
количество муки на замес, кг; — влажность опары, %. При этом влажность опары не должна превышать 70%.
Рисунок 4. Задание дополнительных данных Figure 4. Setting additional data
Онлайн-калькулятор автоматически производит расчет (рисунок 5), в результате которого определяются следующие показатели:
— количество воды в опару, кг;
— количество воды в тесто, кг;
— выход теста, кг.
В случае необходимости расчет можно повторить.
Рисунок 3. Задание дополнительного сырья Figure 3. Setting the amount of additional components
Рисунок 5. Результаты расчета рецептуры хлебобулочных изделий
Figure 5. The results of the calculation of the formulation of bakery products
Результаты расчета рецептуры хлебобулочных изделий, полученные при калькулировании, поступают в специально организованную базу данных. Эти данные используются для управления рецептами, например, при организации процессов дозирования.
Заключение
Работа с рецептами является одним из важных инструментов автоматизации технологических и производственных процессов. Чем сложнее автоматизируемый процесс, чем выше гибкость создаваемого оборудования и степень его автоматизации, тем больше требований предъявляется к особенностям реализации и функциям рецептур. Особенно важны рецептуры
при автоматизации таких процессов, как приготовление напитков, молочной продукции, строительных смесей, бытовой химии, краски, термообработки материалов (печей) и других.
В организованных базах данных все переменные представлены в виде списка. Значения можно использовать многократно, а базу данных - редактировать и дополнять.
ЛИТЕРАТУРА
1 ГОСТ Р 55972-2014. Изделия хлебобулочные. Рецептура и технологическая инструкция. Общие требования к оформлению, построению и содержанию. М.: Стандартинформ, 2014.
2 ГОСТ 32677-2014. Изделия хлебобулочные. Термины и определения. М.: Стандартинформ, 2015.
3 Быков А.Ю., Панфилов Ф.А., Сумарокова О.О. Имитационное моделирование с применением библиотеки классов языка Java, разработанной для «облачных» сервисов // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. № 2 (14). С. 10.
4 Ермаков М.К., Вартанов С.П. Подход к проведению динамического анализа java-программ методом модификации виртуальной машины java // Труды Института системного программирования РАН. 2015. Т. 27. № 2. С. 23-38.
5 Gonzalez E., Stephen B., Infield D., Melero J.J. On the use of high-frequency SCADA data for improved wind turbine performance monitoring // Journal of Physics: Conference Series. 2017. V. 926. doi: 10.1088/1742-6596/926/1/012009
6 Wrobel A., Placzek M. Visualization systems for industrial automation systems // IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2018. V. 400. doi: 10.1088/1757-899X/400/6/062032
7 Nugraha E., Abdullah A.G., Hakim D.L. Designing a SCADA system simulator for fast breeder reactor // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2016. V. 128. doi: 10.1088/1757-899X/128/1/012006
8 Leahy K., Gallagher C., Bruton K., O'Donovan P. et al. Automatically Identifying and Predicting Unplanned Wind Turbine Stoppages Using SCADA and Alarms System Data: Case Study and Results // Journal of Physics: Conference Series. 2017. V. 926. doi: 10.1088/1742-6596/926/1/012011
9 Do M.-T., Berthaut-Gerentes J. Optimal time step of SCADA data for the power curve of wind turbine // Journal of Physics: Conference Series. 2018. V. 1102.
10 Чеботарева Е.Ю., Янова М.А., Мучкина Е.Я. Разработка композитных смесей с использованием пшеничной и ячменной мучки зерна для хлебобулочных изделий // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. 2015. № 11 (110). С. 125-130.
REFERENCES
1 GOST R 55972-2014. Izdeliya khlebobulochnyye. Retseptura i tekhnologicheskaya instruktsiya. Obshchiye trebovaniya k oformleniyu,
Результатом внедрения базы данных рецептов является повышение надежности и производительности предприятия, сокращение нагрузки на персонал, задействованный в производственном процессе, уменьшение стоимости единицы готовой продукции при увеличении общего объема производства.
postroyeniyu i soderzhaniyu [State Standard 559722014. Bakery products. Formulation and technological instruction. General requirements for design, construction and content]. Moscow, Standardinform, 2014. (in Russian).
2 GOST 32677-2014. Izdeliya khlebobulochnyye. Terminy i opredeleniya [State Standard 32677-2014. Bakery products. Terms and definitions]. Moscow, Standardinform, 2015. (in Russian).
3 Bykov A.Yu., Panfilov F.A, Sumarokova O.O. Simulation with usage of the Java class library, developed for "cloud" services. Inzhenernyy zhurnal: nauka i innovatsii [Engineering Journal: Sciense and Innovation]. 2013. no. 2 (14). pp. 10. (in Russian).
4 Ermakov M.K., Vartanov S.P. The approach to the dynamic analysis of java programs by modifying the java virtual machine. Trudy Instituta sistemnogo programmirovaniya RAN [Proceedings of the Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences]. 2015. vol. 27. no. 2. pp. 23-38. (in Russian).
5 Gonzalez E., Stephen B., Infield D., Melero J.J. On the use of high-frequency SCADA data for improved wind turbine performance monitoring. Journal of Physics: Conference Series. 2017. vol. 926. doi: 10.1088/1742-6596/926/1/012009
6 Wrobel A., Placzek M. Visualization systems for industrial automation systems. IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2018. vol. 400. doi: 10.1088/1757-899X/400/6/062032
7 Nugraha E., Abdullah A.G., Hakim D.L. Designing a SCADA system simulator for fast breeder reactor. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2016. vol. 128. doi: 10.1088/1757-899X/128/1/012006
8 Leahy K., Gallagher C., Bruton K., O'Donovan P. et al. Automatically Identifying and Predicting Unplanned Wind Turbine Stoppages Using SCADA and Alarms System Data: Case Study and Results. Journal of Physics: Conference Series. 2017. vol. 926. doi: 10.1088/1742-6596/926/1/012011
9 Do M.-T., Berthaut-Gerentes J. Optimal time step of SCADA data for the power curve of wind turbine. Journal of Physics: Conference Series. 2018. vol. 1102.
10 Chebotareva Ye.Yu., Yanova M.A., Much-kina Ye.Ya. Development of composite mixtures using wheat and barley grain flour for bakery products. Vestnik Krasnoyarskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Bulletin of Krasnoyarsk State Agrarian University]. 2015. no. 11 (110). pp. 125-130. (in Russian).
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ Татьяна Г. Шевцова ст. преподаватель, кафедра автоматизации производственных процессов и АСУ производств, Кемеровский государственный университет, ул. Красная, 6, г. Кемерово, 650000, Россия, shevcova-t@yandex.ru
Роман В. Котляров к.т.н., доцент, кафедра автоматизации производственных процессов и АСУ производств, Кемеровский государственный университет, ул. Красная, 6, г. Кемерово, 650000, Россия, kotliarov_rv@mail.ru
Вера В. Романова к.т.н., доцент, кафедра общей математики и информатики, Кемеровский государственный университет, ул. Красная, 6, г. Кемерово, 650000, Россия, romvvaer@mail.ru
Анна Н. Кроль к.т.н., доцент, кафедра техносферной безопасности, Кемеровский государственный университет, ул. Красная, 6, г. Кемерово, 650000, Россия, anna.krol.79@mail.ru Инга А. Литвинова к.т.н., доцент, кафедра общей математики и информатики, Кемеровский государственный университет), ул. Красная, 6, г. Кемерово, 650000, Россия, ingalitvinova@mail.ru Оксана А. Ивина к.т.н., доцент, кафедра информационных и автоматизированных производственных систем, Кузбасский государственный технический университет имени Т. Ф. Горбачева, ул. Весенняя, 28, г. Кемерово, 650000, Россия, ivina-oksana@mail.ru
КРИТЕРИЙ АВТОРСТВА
Все авторы в равной степени принимали участие в написании рукописи и несут ответственность за плагиат КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. ПОСТУПИЛА 29.01.2019 ПРИНЯТА В ПЕЧАТЬ 19.02.2019
INFORMATION ABOUT AUTHORS Tatyana G. Shevtsova senior lecturer, automation of production processes and production management systems department, Kemerovo state university, Krasnaya St., 6 Kemerovo, 650000, Russia, shevcova-t@yandex.ru
Roman V. Kotliarov Cand. Sci. (Engin.), associate professor, automation of production processes and production management systems department, Kemerovo state university, Krasnaya St., 6 Kemerovo, 650000, Russia, kotliarov_rv@mail.ru Vera V. Romanova Cand. Sci. (Engin.), associate professor, general mathematics and computer science department, Kemerovo state university, Krasnaya St., 6 Kemerovo, 650000, Russia, romvvaer@mail.ru
Anna N. Krol Cand. Sci. (Engin.), associate professor, technosphere safety department, Kemerovo state university, Krasnaya St., 6 Kemerovo, 650000, Russia, anna.krol.79@mail.ru Inga A. Litvinova Cand. Sci. (Engin.), associate professor, general mathematics and computer science department, Kemerovo state university, Krasnaya St., 6 Kemerovo, 650000, Russia, ingalitvinova@mail.ru Oksana A. Ivina Cand. Sci. (Engin.), associate professor, information and automated production systems department, Kuzbass state technical University named after T.F. Gorbachev, Vesenyaya st., 28, Kemerovo, 650000, Russia, ivina-oksana@mail.ru
CONTRIBUTION
All authors are equally involved in the writing of the manuscript and are responsible for plagiarism
CONFLICT OF INTEREST The authors declare no conflict of interest. RECEIVED 1.29.2019 ACCEPTED 2.19.2019
