11/24/2022

Gjør planlegging av kjøttskjæring mye mer effektiv | #463

Vøler, et norsk selskap, har utviklet en programvare som optimaliserer kjøttskjæringsprosessen. Programvaren bruker data fra hele verdikjeden for å gi forslag til skjæreplaner og rekkefølge på dyr inntil skjæring. Målet er å utnytte dyrene bedre, redusere lagerbeholdninger og øke verdien på salget. Vøler har fått en avtale med en stor amerikansk kjøttprodusent og har mottatt 30 millioner kroner i en investeringsrunde.

00:00

Podcasten diskuterer innovative løsninger for effektiv og bærekraftig dyreslakt med Smart Innovation Norway og Robert Ekren fra Vøler.

03:46

Kjøttindustrien står overfor utfordringer med overproduksjon og komplekse beslutningsprosesser, og teknologi kan forbedre effektiviteten.

08:37

Technologi og data skal revolusjonere kjøttindustrien ved å optimalisere dyreutnyttelse og beslutningsprosesser for høyere kvalitet og verdi.

Transkript

*musikk* Du hører på Teknisk Sett, en podcast fra TU. Mitt navn er Jan Moberg, og jeg sitter i Halden med Odd-Rikard Valmoth. Hei Jan, jeg tror det heter Halden. Gjør du ikke det? Nei, jeg lyder begge begrep, men det er jo en historisk by i landet vårt. Ja, det har forandret Norges historie, ikke langt fra der vi sitter nå. Ja. Og du skal utkalle den 12-tida. Ja, da er du langt tilbake i tid. Det vi har gjort denne gangen er å skaffe oss kontakter her nede med Smart Innovation Norway, som jo er en inkubator og driver med rådgivning for selskaper. Det er jo faktisk et teknologimiljø her nede, ikke bare atommiljøet, men andre også. Veldig mye som kommer ut fra kjernekraftvirksomhetene. Ja, så vi sitter jo her hos Smart Innovation Norway og snakker med et av de selskapene som da har fått hjelp til å vokse og til å komme seg fram. Det jeg ikke hadde forventet når jeg kom hit var jo at vi skulle snakke om slakt og skjæring av dyr, Rikard. Nei. Nei, jeg har hørt litt rykte, men det er jo ikke sånn vi har noe særlig forhold til igjen. Vi har sett en ku og vi har sett en pølse og det som er imellom. Kyllingfiléer eller halve kyllinger. Dette har vært litt ignorant, men vi har fått besøk av Robert Ekren. Du er daglig leder i Vøler. Velkommen. Takk for det. Ja, du... Her må du ta litt bakgrunn, men bare for å avsløre for lytterne her, vi snakker om en smartere måte å skjære slakt på slik at produktene kan bli bedre og at bonden kan få mer igjen for løsning. for dyra sine. Ja, vi snakker om også gjennom endring av skjærevalg og prosesseringsvalg, ta og utnytte dyret bedre for å klare å levere et spørsel på best mulig måte. Og da er det snakk om en programvarelysning som lever i skyen. Korrekt, ja. Men før vi kommer dit, kan ikke du dra litt gjennom hva som er utfordringen i dag, og hvordan det foregår, for dette kunne jo vi ingenting om. Ja. Så er det sånn at kjøttindustrien mottar veldig mange dyr, og disse dyrene har ulike karakteristikker i forhold til vekt og fettprosent og kvalitet og så videre. De er som oss altså. Ja, de er som oss. De har høy fettprosent. Ikke sant? Og noen av disse dyrene passer rett og slett bedre til visse produkter som selges i markedet enn andre. Vi hadde blitt pølsebygd av dem. Ja, er det pølse er liksom lavproduktet? Det er jo, pølse har jo oppsamling på pølsa, så det kan jo selges til en relativt høy verdi. Men hva som går opp i pølsa, der har du ganske mange valgmuligheter. Ja, nettopp. Vi trenger ikke vite mer om det. Men i dag da, hva skjer? Det som skjer i dag er at de mottar ulike dyr og gjør til en viss grad en sortering av disse dyrene for å treffe et spørsmål på en best mulig måte, men ikke i veldig høy grad, med en enkle sortering. basert på hvor dyrne kommer fra og så videre. Og så tar de og skjærer ned dyrene relativt likt. De gjør noen endringer imot ulike sesonger. Men når du sier dyr, da snakker du om det slakt av dyre. Ja, det er slakt av dyre. Som er delt i to. Som ikke lever lenger. Og her er det gris, ku, okse. Ja, unødvendigvis. Av dyr som går på land. Ja. Så... Og disse dyrene da skjæres ned for å levere etterspørsel. Og man sitter noen ganger igjen med ganske mye. Vi har hatt noen store kjøttlagere, som du kanskje har lest om i media. Og dette er ikke unikt for Norge, det er i alle land. Hvor man får ganske store lagere for at man har høyere tilførsel av dyr enn det man har etterspørsel i markedet. Og det er ofte for at man sliter med å... tilpasser skjæring og prosesseringsvalg for å levere et spørsmål på best mulig måte, og ender opp med å få enda flere dyr inn for å levere det man har markedsett spørsmål av noen stykkingsteller, og så sitter man med overproduksjon av andre. Ja, vi har jo hatt sånne skrekkehistorier med i tabloidpressen, blir det nok ribbe til jul? Og den type ting. Ja, ikke sant? Og da kan vi si at det var med denne ribba da, Det har jo kommet mange dyr inn. Ja, for du trenger ikke bare lage ribbe av ribbe. Nei, det er ikke det. Ribbe er jo sida på dyret, og denne ribben kan brukes til ulike ting. Det kan havne i pølser, det kan gjøres om til beken, og så videre. Og hvis man da har såkt veldig mye, puttet mye av det inn i ulike prosesserte produkter, og laget mye beken i forkant, så vil det da selvfølgelig være mindre ribbe tilgjengelig når man kommer til jul også. Så det å ta de valgene i forhold til etterspørselen og finne ut av hvor skal man bruke ulike stykningsteller, det er ganske komplisert. Så industrien har et ekstremt vanskelig sekvensielt optimeringsproblem hvor det er ganske imponerende hva du får til på grunn av kompliseringen. Vi snakker om millioner av arhavler her. Kjøttindustrien er en av de mest kompliserte industrien du har for at du mottar et dyr som kan skjæres på så mange måter og kan brukes på så mange veier og en usikkerhet er et spørsmål. Så det er ganske imponerende hva de får til, men med teknologi så kan man nok gjøre det enda bedre. Så den ribbekrisa som var for noen år siden, det var rett og slett at man brukte, det var nok dyr, men at man brukte til andre produkter? Ikke nødvendigvis, jeg skal ikke si at det var akkurat derfor, men man Man såkte jo noen andre produkter tidligere på året, og noen av de har jo havnet, altså noen sier at dyret har havnet i andre produkter. Men det kan godt være at vi trengte flere dyr uansett. Så jeg skal ikke si at det var i pulen at man gjorde de valgene, men man sitter hvertfall med de mulighetene. Så dette er egentlig en veldig manuell prosess i dag? Ja, både beslutningstakningen, så er det som regel Excel og Know-how, så de er ganske imponerte over de som gjør dette her, for å ta disse beslutningene, og selve skjæreprosessen er også manuell. Ja, vi har jo hørt om at kjøttskjærere, det er jo et viktig yrke og viktig... Men står de og tar beslutningene i dag, eller er dette gjort på forhånd? Det er gjort på forhånd. Så det er noen andre som sitter på kontorpult som tar disse beslutningene, og så gir vi beskjed med skjæreplaner til de som skjærer på linja. Og de gjennomfører rett og slett beslutningene. Ja, så de bestemmer om det blir tibonsteak eller indre fløy, ytre fløy? Ja, det er det noen andre som har bestemt, folkant. Og så får de skjærerne beskjed om at de skal skjære ut en tibonsteak og ikke skjære den videre ned til en indre fløy, ytre fløy. Så stopper de da der. Og... sender den til pakking hvis det er det som er ønskelig, eller skjærer den opp i videre biter. For uten å treffe det markedet har behov for, så er det en underliggende drivkraft her å få mest verdi for dyret. Sånn at man ønsker å levere på høyere kvalitet. Hva er det dere skal gjøre her, eller har gjort? for å erstatte denne manuelle prosessen. Det vi gjør er at vi mottar data fra ulike deler av verdikjeden, for de påvirker hverandre, så disse siloene som vi har ennå med verdikjede, de må på en måte vekk, altså må vi få data fra ulike deler av den, fra dyreblir slaktet og informasjon om dyret til ferdig produkt, og informasjon derimellom i forhold til skjæremønster, lagernivåer, resepter og så videre. Henter vi inn data fra de ulike områdene, og så gir vi forslag til skjærplaner og rekkefølge på dyr inntil skjæring, i tillegg til hvor de ulike råmaterialene skal gå. Skal de da i prosesserte produkter? Skal de inn på lager? Skal de pakkes med en gang og selges? Det kommer an på etterspørselen, hva du har tilgjengelig, og de ulike dyrene. Så vi gir rett og slett produksjonsplaner ut av det. Hvilke type informasjoner trenger du om dyret? For eksempel fettprosent og vekt og kvalitet. I utlandet i USA har du i større grad ulik kvalitetsnivå på piffen. Da ønsker du å putte en høykvalitetsdyr inn i en høykvalitetsprodukt, og ikke sette et høykvalitetsdyr inn i en lagkvalitetsprodukt. Hvordan ser du på dyr om det har høyere lagkvalitet? Det tar de å gjøre en snitt ved antrekotten, og tar et bilde av det og bildet klarer å se om dette har høy marmorering eller lav og i der av en kvalitet Så dette kan du ikke få før dyret er slaktet egentlig? Ikke i dag nei, du kan jo selvfølgelig lage prognoser og estimater på det men det vet du ikke før dyret er slaktet nei, det er det stemmer Det høres veldig manuelt ut det hele. Veldig mye manuelle prosesser gjennom hele verdikjeden, og mye manuelle beslutninger også. Så det er en industri som jeg tror i fremover vil bli mye mer teknologibasert. Med robotisering og sånt? Ja, altså robotisering er utfordrende i forhold til at det er store variasjoner på dyra, men at det vil komme over tid, det tror jeg, spesielt med utfordringen du har i dag med ansatte, altså at du har nok folk som kan gjøre skjæropgavene, så tror jeg det kommer til å øke utviklingen innen det området, men også i forhold til å ha beslutninger på bruk av data for å ta bedre beslutninger. Ja, for det er lite egentlig automatisering eller Ja, av disse prosessene i dag er mye menneskehenner involvert. Mye menneskehenner involvert, definitivt. Men i det dere gjør, så er jo ikke det hovedsaken å ta bort menneskene. Det er mer beslutningen om hva man gjør med det enkelte dyr. Ja, det er akkurat det der. Så det er om å ta best mulige beslutninger og utnytte dyret på best mulig måte. og la menneskene gjennomføre på det. Og det bruker vi data og teknologi for å bedre de beslutningene. Men det ser jo veldig interessant ut, det dere gjør. Men er det stor konkurranse på det? Er det flere som har fått samme ideen? Det er jo flere som har tenkt på det. Så noen av kundene vi har, det er ikke første gang de tenker på det. Men det er ingen andre som vi har funnet som har gjennomført på det. Derfor er det dere i USA og sånn, og det er jo kjøtt... Kjøttlag nummer én. Det er det. Så der har vi også, hos en av verdens største kjøttprodusenter. Og de vi jobber med der, de hadde tenkt på det. De hadde prøvd med Excel, noe som er helt umulig, alt for komplisert. Du snakker om millioner av variabler. Så når vi sa til dette her leverer vi, så var det ganske høy interesse, for verdien er stor. Ja, fordi det er viktig. Dere har vært i drift hos Nortura. Stemmer. Ja, og nå skal dere levere, eller har levert til den store amerikanske kjøttprodusenten? Vi jobber med å sette opp på den amerikanske kjøttprodusenten. Og hos Nortura var systemet oppe og sto en liten stund, og så ble det tatt ned. Og så jobber vi med å sette opp igjen nå. Og vi vil jo da jobbe med å få det så operasjonelt som overhodet mulig, så at de kan bruke det til å ta beslutninger. Så det er det ene løpet, det andre er å sette opp noe hos den amerikanske kjøptrosen. Ja, ta ned det over dataen i bruddet, ikke sant? Korrekt, ja. Har det vært gjort noen beregninger på hva dette vil bety for enten i økonomi, eller ja, hva er det mest i økonomi da? I salgsverdi ut? Ja, vi har hatt noen tester, altså noen proof of concept, hvor vi har brukt historisk data. Her har vi hatt tester vi har fått til bedre utnyttelse av dyrene, opp mot 10%. hvor vi har klart å bruke et slett litt færre dyr og levere akkurat den samme etterspørselen, hvor da kunden har i den perioden bygd store lagernivåer som kanskje ikke har vært så nødvendige, Og så har vi også økt verdien på salget, rett og slett ved å oftere klare å selge høyverdiprodukter, sånn at man knytter høyverdier til høyverdierprodukter, og riktig vektdyr til riktig produkt, og dermed ta opp verdien på, vi har tratt den opp med rundt 3%, noe som er enormt for en industri som er sett for milliarder. Og her får vi nevne da, ettersom jeg har skjønt, at kontakten i USA den kom som følge av at dere drifter dette her i skyen i Azure, som er Microsofts løsning. Riktig, så jeg er Microsoft-partner, og Microsoft jobber vi med som CoSell sammen, hvor de setter oss i kontakt med kjøttprodusenter. For vi har et ganske godt use case for hvorfor man skal inn i skyen. Nå, dere sitter jo hos Startup Lab i Oslo, men har fått tjenester hos inkubatoren her i Halden. Og hva med å hente penger og den type ting, det må jo være en gylden tid å gjøre det på når du har fått en sånn avtale i USA. Absolutt. Markedet er litt av en vanskeligere dag, det er det. Men vi har vært såpass heldige at vi klarte å klose en sidrunde. Ja, altså investormarkedet. Investormarkedet, riktig. Klose en sidrunde på 30 millioner. Vi hadde faktisk 50 tilgjengelig, men holdt på 30. For da Fortress Fund her i Halden og ID Kapital var med fra Norge og tre amerikanske VCR ble på den runden. Så hvor mange ansatte er det? Vi har 18 stykker i timen i dag. 18, ja. Og ble stiftet? 2019. Vi må spørre om navnene. Hvor kommer det fra? Det er gammel norsk og betyr en dame som ser fremtiden. Samme språk som vi snakker i Island i dag da. Ja, ja. Det er jo bare å ønske dere lykke til. Dere har jo kommet inn på det største kjøttmarkedet i verden. Det er imponerende. Ja, det er virkelig imponerende. Når du kjører forbi en del som går i USA, det er jo helt vanvittig hvor mye biff som står på fire ben. Definitivt. Store volymer. Veldig bra. Takk til deg, daglig leder Robert Ekrem i Vøler. Takk til Odd-Rikard Valmått. Og takk til vår produsent Sebastian Hagmo. Mitt navn er Jan Moberg.

Mentioned in the episode

Vøler 

Et norsk selskap som har utviklet programvare for å optimalisere kjøttskjæringsprosessen.

Nortura 

Et norsk kjøttforedlingsselskap som Vøler har jobbet med.

Fortress Fund 

Et investeringsfond i Halden som har investert i Vøler.

ID Kapital 

Et norsk investeringsfond som har investert i Vøler.

VCR 

Amerikanske venture capital-selskaper som har investert i Vøler.

Azure 

Microsofts skyplattform som Vøler bruker.

Microsoft 

Et teknologiselskap som er partner med Vøler og hjelper dem med å nå ut til kjøttprodusenter.

Smart Innovation Norway 

En inkubator i Halden som har hjulpet Vøler.

Startup Lab 

En inkubator i Oslo som Vøler er lokalisert hos.

Teknisk sett 

En podcast fra Teknisk Ukeblad (TU).

Halden 

En by i Norge hvor Vøler har fått tjenester fra inkubatoren Smart Innovation Norway.

USA 

Et land hvor Vøler har fått en avtale med en stor kjøttprodusent.

Excel 

Et regnearkprogram som tidligere ble brukt for å optimalisere kjøttskjæringsprosessen.

Kjøttindustrien 

En industri som Vølers programvare er rettet mot.

Gris 

Et dyr som brukes i kjøttindustrien.

Ku 

Et dyr som brukes i kjøttindustrien.

Okse 

Et dyr som brukes i kjøttindustrien.

Ribbe 

Et stykningsdel av kjøtt.

Pølse 

Et kjøttprodukt.

Beken 

Et kjøttprodukt.

TIBONSTEAK 

Et stykningsdel av kjøtt.

Indre fløy 

Et stykningsdel av kjøtt.

Ytre fløy 

Et stykningsdel av kjøtt.

Lagernivå 

Antall råvarer som er lagret.

Resept 

En oppskrift på et produkt.

Fettprosent 

Prosentandelen fett i et produkt.

Marmorering 

Hvor mye fett som er fordelt i kjøttet.

Antrekotten 

En del av et dyr.

Robotikk 

Bruk av roboter i industrien.

Participants

Host

Jan Moberg

Host

Odd-Rikard Valmoth

Guest

Robert Ekren

Sponsors

TU

Lignende

Laddar