GEA hace controlables los KPI de sostenibilidad de las cervecerías mediante IA
Se están llevando a cabo proyectos piloto para mejorar el rendimiento en conocidas fábricas de cerveza
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Superar los silos de datos
"Impulsar la sostenibilidad de la elaboración de cerveza desde la producción fue el motor de esta innovación", recuerda el Dr. Mark Schneeberger, Director Senior de Desarrollo de Producto, Diseño e Investigación del negocio cervecero de GEA. "Para ello, tenemos que ser capaces de medir y relacionar los acontecimientos en nuestro entorno real. En el segundo paso, hemos apuntalado el software con IA de autoaprendizaje. De este modo, las cervecerías pueden comprender y resolver mejor sus problemas. Los maestros cerveceros pueden volver a elaborar cerveza en lugar de analizar datos. GEA InsightPartner Brewery se convierte en una ayuda de dirección para la sostenibilidad".
Para los cerveceros, la eficiencia de sus procesos se decide en la producción: en el equilibrio entre productividad, calidad y sostenibilidad. Los operarios de las plantas dependen a menudo de la tecnología de sensores selectivos de los componentes. Sin embargo, las mediciones de temperatura, presiones y caudales no ofrecen una visión de conjunto ni permiten prever el rendimiento de la línea. Teniendo en cuenta que las propiedades de las materias primas fluctúan y que las cervecerías suelen producir numerosos tipos de cerveza al mismo tiempo, la complejidad aumenta aún más. La nueva versión del software saca a los cerveceros de los silos de datos y les permite dominar su ecosistema de datos mediante análisis preparados de forma comprensible.
De camino al Lote de Oro
Para ello, GEA InsightPartner utiliza análisis predictivos: curvas de tendencias y modelos de previsión para predecir los indicadores de rendimiento. En lugar de realizar ajustes para el futuro sólo después de una cocción, el proceso puede mejorarse directamente a medida que avanza, por ejemplo corrigiendo la recuperación de energía durante la ebullición del mosto o identificando un desequilibrio en el sistema de almacenamiento de energía.
Para los problemas de rendimiento que requieren la atención del operador, se crean las llamadas tarjetas de enfoque predictivo. Muestran el potencial de optimización dinámica. A diferencia de las alarmas del sistema de control, no informan de eventos del proceso, sino que indican tendencias no deseadas que afectan a la productividad, la calidad o la sostenibilidad. GEA InsightPartner Brewery realiza esta detección de anomalías para la sala de cocción de forma autónoma y continua a distancia. A petición, los expertos en procesos de GEA pueden conectarse y ofrecer recomendaciones. Con cada cocción registrada, mejora la capacidad de predicción de la IA. A largo plazo, una fábrica de cerveza se acerca así a la cocción óptima con la mejor calidad al menor consumo de recursos, el lote dorado.
La elaboración en condiciones flexibles sustituye a la elaboración basada en recetas
Pruebas prácticas en cervecerías de renombre han demostrado que las medidas correctivas apoyadas por la IA mejoran el rendimiento de la planta, aumentan la eficiencia energética, reducen los costes operativos y conducen a una mayor seguridad. "GEA InsightPartner hace que los resultados sean comprensibles para todos los niveles de trabajo en las cervecerías, donde antes faltaban datos comparables, claros y recuperables de forma fiable", resume Schneeberger. "La analítica avanzada es claramente el camino para combinar sostenibilidad y toma de decisiones en el día a día de las cervecerías. La tecnología inteligente de GEA es un hito importante para las cervecerías en el camino hacia la producción basada en condiciones - para que los cerveceros puedan finalmente concentrarse en la elaboración de cerveza de nuevo."
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.