การพัฒนาระบบการจ่ายค่าตอบแทนอ้อยนำส่งโรงงานน้ำตาลจากการวัดคุณภาพด้วย NIR ในจังหวัดโอกินาว่า ประเทศญี่ปุ่น

โดย … ขวัญตรี แสงประชาธนารักษ์¹ EIZO TAIRA²
¹ภาควิชาวิศวกรรมเกษตร คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
²Faculty of Agriculture, University of the Ryukyus, Okinawa, Japan

จังหวัดโอกินาว่าเป็นหมู่เกาะในประเทศญี่ปุ่นซึ่งประกอบด้วยเกาะน้อยใหญ่ทั้งหมด 14 เกาะ จึงมีปัญหาเรื่องข้อจำกัดของทรัพยากรและการขนส่งอาหาร นอกจากนี้ยังมีมรสุมและไต้ฝุ่นพัดผ่านทุกปี ทำให้พืชที่ไม่ทนต่อความเค็มไม่สามารถอยู่รอดหรือสร้างผลิตผลที่เพียงพอได้ จึงมีความจำเป็นต้องคัดเลือกพืชที่ทนต่อสภาพแวดล้อมอากาศที่แปรปรวน และสามารถเป็นแหล่งอาหารของคนในจังหวัดได้ เพื่อตอบสนองต่อวัตถุประสงค์ดังกล่าว ทางจังหวัดโอกินาว่าจึงมีการสนับสนุนให้เกษตรกรปลูกอ้อย ตั้งแต่ปี พ.ศ.2493 ต่อมา ทางรัฐบาลญี่ปุ่นได้เห็นความสำคัญของการปลูกอ้อยและอุตสาหกรรมน้ำตาล ในแง่ของ “ความมั่นคงของชาติด้านอาหาร” ในยามสงครามหรือในภาวะที่ไม่สามารถนำเข้าอาหารจากต่างประเทศได้ จึงมีการสนับสนุนและพัฒนาการเพิ่มผลิตผลอ้อยและน้ำตาลอย่างจริงจัง ในปัจจุบันมีเกษตรกรผู้ปลูกอ้อยคิดเป็นร้อยละ 70 ของเกษตรกรทั้งหมด และพื้นที่ปลูกอ้อยคิดเป็นร้อยละ 50 ของพื้นที่การเกษตรทั้งหมดในจังหวัดโอกินาว่า

ปัจจุบันมีโรงงานน้ำตาลอยู่ในเกาะต่างๆ ในจังหวัดโอกินาว่ารวมทั้งหมด 18 โรงงาน ในช่วงเริ่มต้น ระบบการจ่ายค่าตอบแทนแก่เกษตรกรที่นำอ้อยเข้าโรงงานจะพิจารณาจากน้ำหนักรวม และร้อยละของสิ่งเจือปนที่ไม่สามารถนำไปผลิตน้ำตาลได้ เช่น ดิน ใบอ้อย เป็นต้น ระบบนี้ ถึงแม้ว่าจะมีความสะดวกและรวดเร็ว แต่ก็ไม่สามารถสะท้อนไปถึงคุณภาพของผลิตภัณฑ์น้ำตาลได้อย่างเที่ยงตรง เนื่องจากอ้อยที่เกษตรกรนำส่งโรงงานมีคุณภาพความหวานที่ต่างกัน นอกจากนี้ ยังมีปัญหากรณีที่เกษตรกรบางรายปล่อยให้อ้อยตากฝนก่อนนำส่งเพื่อให้มีน้ำหนักที่มากขึ้น ซึ่งส่งผลให้อุปกรณ์ภายในโรงงานชำรุดอย่างรวดเร็วจากความเข้มข้นของเกลือที่ติดมากับอ้อยเปียกฝน ดังนั้นทางสมาคมผู้ผลิตน้ำตาลในจังหวัดจึงร่วมมือกันกับมหาวิทยาลัยริวกิว (University of the Ryukyus) พัฒนาระบบจ่ายค่าตอบแทนแบบใหม่ที่มีการประเมินจากคุณภาพและความหวานของอ้อยนำส่ง โดยคาดว่าจะมีผลดีต่อการผลิตน้ำตาลโดยรวม คือ

1.กระตุ้นให้เกษตรกรนำส่งอ้อยหลังจากเก็บเกี่ยวโดยทันที เพื่อให้ได้อ้อยที่มีคุณภาพดี และลดปัญหาความเค็มกัดกร่อนชิ้นส่วนเครื่องจักร
2.การบริหารต้นทุนการผลิตมีความเที่ยงตรงมากขึ้นสัมพันธ์กับผลิตภัณฑ์น้ำตาลที่โรงงานสามารถผลิตได้
3.สร้างแรงจูงใจให้เกษตรกรพัฒนาคุณภาพอ้อยที่นำส่ง เพื่อนำไปสู่ประสิทธิภาพการผลิตน้ำตาลที่สูงขึ้น
4.ทำให้ทราบคุณภาพของอ้อยในแต่ละแปลงได้ทันที โดยสามารถนำมาสร้างฐานข้อมูลคุณภาพของอ้อยในพื้นที่ (Cane quality mapping) เพื่อวิเคราะห์ร่วมกับสภาพทางภูมิศาสตร์ และศึกษาความสัมพันธ์ของแร่ธาตุในดินและความหวานของอ้อย เพื่อให้ทางโรงงานสามารถเข้าถึงพื้นที่ที่มีปัญหา และสามารถเข้าไปแนะนำการปรับปรุงคุณภาพได้อย่างรวดเร็ว

เพื่อให้การวัดค่าความหวานอ้อยนำส่งไม่กระทบต่อต้นทุนการผลิตน้ำตาล กระบวนการนี้จึงต้องมีความรวดเร็วและต้นทุนต่ำ เพื่อลดการรอแถวของรถบรรทุกซึ่งอาจมีผลให้อ้อยสูญเสียคุณภาพ รวมถึงทำให้ขาดประสิทธิภาพในการบริหารเครื่องจักร ดังนั้นระบบการวัดความหวานโดยใช้รังสีช่วงใกล้แสงสีแดง ( Near-Infrared Ray: NIR) จึงถูกพัฒนาขึ้นและเริ่มนำมาใช้ในปี พ.ศ. 2537

หลักการของระบบการวัดความหวานโดยใช้ NIR

ระบบ NIR นี้ประกอบด้วย 3 องค์ประกอบหลัก คือ

ภาคกำเนิดรังสี NIR มีหน้าที่จ่ายรังสีช่วงความยาวคลื่น 570 – 1848 นาโนเมตร ให้แก่วัสดุที่ต้องการวัดค่า
ภาครับแสง มี 2 ชนิด คือ ภาครับแสงที่ทะลุผ่านออกมาจากวัสดุ และภาครับแสงที่สะท้อนออกจากวัสดุที่ทำการวัด
ภาคประมวลผล ทำหน้าที่แปลผลจากค่าความเข้มของรังสีที่ค่าความยาวคลื่นต่างๆที่ผ่านหรือสะท้อนออกจากวัสดุ เปรียบเทียบกับความเข้มเริ่มต้นจากภาคกำเนิดแสง เป็นค่าปริมาณธาตุต่างๆ ที่ต้องการวัด เช่น ปริมาณน้ำตาลซูโครส เป็นต้น

ระบบนี้อาศัยหลักการที่โมเลกุลของธาตุต่างๆ มีการตอบสนองต่อรังสีที่ความยาวคลื่นต่างๆ กัน ดังนั้นการวัดค่าความเข้มของรังสีที่คงเหลือหลังผ่านหรือสะท้อนจากวัสดุ จึงทำให้เราสามารถสอบเทียบกลับเป็นค่าปริมาณธาตุต่างๆ ที่ต้องการวัดได้ ดังตัวอย่างที่แสดงในรูปที่ 1 สเปกตรัมค่าความเข้มของ NIR ที่ถูกดูดซับโดยอ้อยสับละเอียดที่ความยาวคลื่นค่าต่างๆ ช่วงรังสีที่ถูกดูดซับโดยโมเลกุลของน้ำสามารถพบได้ที่ค่าความยาวคลื่นที่ 970, 1190 และ 1450 นาโนเมตร เส้นสเปกตรัมเหล่านี้จะถูกนำไปใช้วิเคราะห์ร่วมกับผลการวิเคราะห์ค่าความหวาน PIC (Pol in Cane) โดยวิธีโพลาริเมตริคจากตัวอย่างที่สุ่มขึ้นมาชุดเดียวกัน และนำไปสร้างสมการสอบเทียบ (Calibration equation) จากนั้นจะนำสมการที่ได้เข้าสู่กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของสมการสอบเทียบ (Validation) ซึ่งจะพิจารณาค่าต่างๆ ได้แก่ ค่าผิดพลาดมาตรฐานในการสอบเทียบ (Standard error of calibration, SEC), ค่าผิดพลาดมาตรฐานในการคาดคะเน (Standard error of prediction, SEP) และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (Correlation coefficient, R) ระหว่างค่าที่วัดโดยโพลาริมิเตอร์และค่าที่ได้จากอุปกรณ์ NIR เมื่อผ่านการตรวจสอบและพบว่าค่า SEC และ SEP มีค่าน้อยกว่าเกณฑ์ที่กำหนด และค่า R มีค่าสูงกว่าเกณฑ์ที่กำหนด จึงจะสรุปได้ว่าระบบมีความแม่นยำและสามารถจะนำมาใช้ได้

การพัฒนาระบบการวัดความหวานโดยใช้ NIR ที่ใช้ในโรงงานน้ำตาลในจังหวัดโอกินาว่า

ระบบการวัดความหวานโดยใช้ NIR ในโรงงานน้ำตาลในช่วงเริ่มต้น เป็นการวัดค่า Pol (polarisation) ในน้ำคั้นอ้อย หรือเรียกว่าค่า PIJ (Pol in Juice) แล้วจึงนำค่า PIJ ไปคำนวณค่า Pol ในท่อนอ้อยสด หรือค่า PIC โดยใช้การแทนค่าในสมการคำนวณ ถึงแม้ว่าระบบนี้จะมีความแม่นยำสูง และถูกติดตั้งในโรงงานทั้ง 18 แห่งในจังหวัดโอกินาว่ามากว่า 10 ปี แต่อย่างไรก็ตามยังคงพบปัญหาสำคัญคือ ระบบการวัด PIJ นี้มีขั้นตอนมาก เนื่องจากต้องนำท่อนอ้อยมาสับละเอียดและคั้นน้ำ แล้วต้องนำน้ำคั้นที่ได้ไปปรับอุณหภูมิก่อนการวัดค่า Pol ด้วย NIR

ในปัจจุบันค่าใช้จ่ายในกระบวนการเหล่านี้เพิ่มสูงขึ้น จากค่าแรงสูงขึ้น รวมทั้งอุปกรณ์ต่างๆ ถูกใช้อย่างต่อเนื่องมาเป็นเวลานานจึงมีการชำรุดง่ายขึ้น ดังนั้นจึงต้องมีการพัฒนาอุปกรณ์ใหม่ขึ้นมาทดแทน ในปี พ.ศ. 2545 ทางสมาคมผู้ผลิตน้ำตาลร่วมกับมหาวิทยาลัยริวกิวได้เริ่มโครงการพัฒนาระบบการวัดความหวานขึ้นใหม่ โดยนำระบบ CAS (Cane Analysis System) ที่มีการใช้งานในโรงงานน้ำตาลในประเทศออสเตรเลีย มาพัฒนาให้เหมาะสมกับขนาดของท่อนอ้อยที่เก็บเกี่ยวในประเทศญี่ปุ่น ระบบใหม่นี้ประกอบด้วย เครื่องสับละเอียด สำหรับสับท่อนอ้อยที่สุ่มจากรถบรรทุกอ้อยจนมีขนาดประมาณ 2-3 มิลลิเมตร และอุปกรณ์วัด NIR ขนาดเล็กสำหรับใช้ในห้องทดลอง (LAB-type NIR instrument) ที่สามารถใช้วัดความหวานจากอ้อยสับละเอียดได้โดยตรงโดยไม่ต้องคั้นน้ำ ระบบนี้ได้นำมาใช้ในโรงงานน้ำตาลในโอกินาว่า ตั้งแต่ปีเก็บเกี่ยว พ.ศ. 2549-2550 โดยโรงงานแต่ละแห่งมีอ้อยนำส่งโรงงานมากกว่า 300 ชุดต่อวัน ระบบนี้ นอกจากจะช่วยให้การวัดเพื่อประเมินการจ่ายค่าตอบแทนอ้อยนำส่งเป็นไปอย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้นแล้ว ยังสามารถนำมาใช้วัดค่าแร่ธาตุต่างๆ ในท่อนอ้อย เพื่อใช้สร้างฐานข้อมูลเพื่อการพัฒนาคุณภาพของอ้อยในฤดูกาลต่อไปอีกด้วย

ระบบประเมินเพื่อจ่ายค่าตอบแทนที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน มีขั้นตอนคือ

รถบรรทุกอ้อยเข้ามาจอดที่จุดชั่งน้ำหนักและสุ่มตัวอย่างโดยเครื่องสุ่มตัวอย่าง (Core sampling) ซึ่งจะสุ่มตัวอย่างท่อนอ้อยประมาณ 5 กิโลกรัม จากบริเวณกลางกระบะที่ตำแหน่งสูงต่ำแตกต่างกัน
คัดแยกสิ่งเจือปนในตัวอย่างที่สุ่มขึ้นมา เช่น ใบอ้อย และดิน รวมทั้งส่วนของท่อนอ้อยที่เกิดโรคซึ่งไม่สามารถใช้ผลิตน้ำตาลได้ แล้วบันทึกร้อยละของสิ่งเจือปนต่อน้ำหนักอ้อย
นำท่อนอ้อยสะอาดไปสับละเอียดด้วยเครื่องสับละเอียด　CG03
นำอ้อยสับละเอียดที่ได้ประมาณ 100 กรัม ใส่เข้าไปในถาดวัดของอุปกรณ์ LAB-type NIR instrument การบันทึกค่าใช้เวลาเพียง 40 วินาที โดยประมาณ (รูปที่ 1)

รูปที่ 1 ขั้นตอนของระบบการวัดค่าความหวานเพื่อจ่ายเงินตอบแทนอ้อยนำส่งโรงงาน

การเปรียบเทียบระยะเวลาที่ใช้ในการวัดความหวานจากน้ำคั้นอ้อย (ระบบเดิม) กับระบบการใหม่ที่ทำการวัดจากอ้อยสับละเอียดโดยตรง (ตารางที่ 1) พบว่าระบบการวัดจากน้ำคั้นอ้อยใช้เวลาประมาณ 21.8 นาที จนได้ค่า PIJ ในขณะที่ระบบใหม่ที่วัดจากอ้อยสับละเอียดโดยตรงใช้เวลารวมเพียง 2.6 นาที จากขั้นตอนการปั่นละเอียดจนได้ PIC จะเห็นได้ว่าระบบใหม่ใช้เวลาน้อยกว่ามาก นอกจากนี้ยังช่วยลดกระบวนการต่างๆ เช่น การตวง การล้างภาชนะบรรจุน้ำคั้นอ้อย การปรับอุณหภูมิ ทำให้ลดค่าแรงงานได้อย่างมากอีกด้วย

ระยะเวลาที่ใช้ในการวัดความหวาน

จากการตรวจสอบระบบการวัดค่าความหวาน (Pol) ในท่อนอ้อยจากอ้อยสับละเอียดโดยตรง ที่พัฒนาขึ้นเพื่อใช้ในระบบการจ่ายค่าตอบแทนอ้อยนำส่งโรงงาน พบว่ามีความแม่นยำและเที่ยงตรงสูงมากเพียงพอ ระบบนี้จึงได้ติดตั้งในโรงงานน้ำตาลในจังหวัดโอกินาว่า ตั้งแต่ปีเก็บเกี่ยว พ.ศ. 2549-2550 โดยระบบใหม่ที่พัฒนาขึ้นช่วยลดเวลา ต้นทุน และการใช้ทรัพยากรต่างๆ ไปได้อย่างเห็นได้ชัด และนอกจากการนำมาใช้วัดเพื่อจ่ายค่าตอบแทนแก่เกษตรกรแล้ว ระบบนี้ยังสามารถเก็บข้อมูลและใช้วิเคราะห์เพื่อพัฒนาผลิตผลอ้อยหรือปรับปรุงแปลงปลูกอ้อยได้อีกด้วย

เอกสารอ้างอิง

R.Sekiguchi, K.Fuchigami, S.Hara and C.Tutumi, Near infrared routine analysis of sugarcane juice in a sugar manufacturing company in Japan, in NIR spectroscopy: Proceedings of the 7th International Conference, Ed by A.M.C. Davies and P.Williams. NIR publications, Chichester, pp. 632-637 (1996).
E.Taira, M.Ueno, Y.Kawamitsu, and Y.Tsukayama. Sugar content and trash measurement for crashed sugar cane using NIR, Proceedings of 25th International society of sugar cane technologists 25th jubilee congress, p.3-8 (2005).
C.B. Sverzut, L.R. Verma, A.D. French, Sugarcane analysis using near infrared spectroscopy, ASAE. 30(1), pp. 255-258 (1987).
N. Berding, G.A. Brotherton, D.G. le Brocq and J.C., Near infrared reflectance spectroscopy for analysis of Sugarcane from clonal evaluation trials: I . Fibrated cane, Crop Sci. 31, p.1017-1023 (1991).
S.P. Staunton, P.J. Lethbridge, S.C. Grimley, R.W. Streamer, J. Rodgersand and D.L. Mackintosh,., On-line cane analysis by near infra-red spectroscopy., Proc. Aust. Soc. Sugar Cane Technol., 21, p.20-27 (1999).
G.Pope, R.McDowall, W.Massey and S.Staunton, The use of NIR spectroscopy in a cane quality incentive scheme, Proc. Aust. Soc. Sugar Cane Technol., 26, (CD-ROM) (2004).
Osborne, B.G., Fearn, T. and Hindle, P.H.: Practical NIR Spectroscopy with applications in Food and Beverage Analysis. Longman Scientific & Technical, Harlow, 30 (1993).
P.C.Williams and K. Norris:Near-infrared technology in the agricultural and food industries, American association of cereal chemists Inc. St. Paul. (1987).
K. Flores, M.T. Sánchez, D.C. Pérez-Marín, M.D. López, J.E. Guerrero and A. Garrido-Varo, Prediction of total soluble solid content in intact and cut melons and watermelons using near infrared spectroscopy, J.Near infrared Spectrosc. 16, pp. 91-98 (2008).
M.Ueno, Y.Kawamitsu, L.Sun, E.Taira and K.Maeda, Combined applications of NIR, RS and GIS for sustainable sugarcane production, The Journal of cane Agriculture 23(4), p.8-11 (2005).