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不只是自动化:通过过程分析提升酿酒效率

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过去二十年来,我们见证了酿酒技术和自动化应用方面取得了巨大进步。酿酒效率得到重点关注,不同规模的酿酒商由此提升了生产原料产出率,缩短了批次周期时间并改进了产品质量。

您或许已经在经营一家现代自动化啤酒厂,它能可靠地完成既定任务。但是这样就足够了么?它能推动持续改进或者告诉您如何才能做到更好吗?

提升酿酒效率的下一步举措

当稳健可靠的自动化系统部署到位后,提升酿酒效率的下一步举措是充分利用过程分析技术。 

例如,您目前的系统可以提供仪表板和历史报告,以便进行批次对比吗?必须可以。通过呈现啤酒厂中的各个数据点,您就能监测酿酒过程当前及过往的情况,并作出相应改进。操作员也无需使用写字板,减少对手动计算的依赖,从而提高处理速度。

收集和分析整个酿造过程中的数据不必如此劳心费力,我们要的只是智能酿酒。现在就审视您的酿造过程,先找出最大瓶颈并解决它们。当获得成功后,您始终可以将这种模式延伸至整个工厂。

在这张图表的左侧,您可以看到加入酵母后就会自然而然地产生热量。在发酵过程中,温度保持在上限和下限设定值之间;当开始冷却时,温度曲线呈下降趋势,从而减缓发酵速度。如果各批次间的发酵工艺曲线不一致,分析工具可以指出需要改进哪些方面。[单击可放大图表]

更细致地监测发酵过程

发酵过程是您提升批次效率的一个重要方面。您对时间、温度、波林糖度和冷却程度等变量越了解且控制得越好,发酵过程就越好。

您熟悉给定配方的一般发酵工艺曲线,例如爱尔啤酒的发酵温度为 65°F,发酵时间为 10 天。影响这些变量的是温度控制、冷却时间、灌装量和主发酵时间的设定值,其遵循以往的有效配方,所以您想继续使用它。

但是如果要在更短的时间内完成这些目标呢?无论生产规模如何,预测性分析都能帮助您轻松挖掘效率潜能。

也许您的配方要求将一个批次发酵 10 天,以便达到所需的柏拉图度。但事实上,您可以在 8 天内完成,并且仍然可以得到相同的酒精含量和口感特征。手动监测可能无法准确识别这一趋势,但趋势监测分析数据可以提醒您注意省去这 2 天时间给产能和总体酿酒效率带来的多诺米效应。

视频:FactoryTalk Brew 和 FactoryTalk Craft Brew 演示。了解我们灵活且可扩展的酿酒解决方案,其涵盖不同规模的啤酒厂。

可持续酿酒

从碾磨到后处理槽,我们还有许多其它工序可以实现数据驱动式的过程改进,并且在啤酒生产过程中消除浪费。发酵和麦汁分离是相对容易入手的地方。但我们已经看到,啤酒厂也能受益于外围设施分析,比如水电消耗。

其中部分啤酒厂更为成熟,正在寻找下一个尚未开发的酿酒效率提升点。其他行业趋势包括尝试实现可持续酿酒,以及在经营高耗水量、高耗热量的酿酒业务的同时成为优秀企业公民。

若能在这一方面有更深入的见解,就能带来巨大改观。您好好想一下,CIP (就地清洗) 过程会消耗多少水和热能?通过分析时间、温度和流量数据,您可缩短冲洗和灭菌时间,并降低冲洗和灭菌温度,并在不影响质量的情况下显著降低耗水量和耗热量。

视频:Sleeman Brewing 短短两周将产能提升 50%。观看本视频,了解其背后的生产运营模式。

结论

对于过程分析能够发挥什么样的作用,酿酒行业仍在探索阶段。但提升酿酒效率的愿景却是触手可及的。只要酿酒过程中的任一工序可以节省 5 分钟,一年中各批次的累计节省量也是相当惊人的。

对于许多酿酒商而言,这是一个未知的领域,因此选择合适的合作伙伴非常重要。您可以考虑涵盖传感器、软件乃至分析工具的一揽子解决方案提供商。当然,酿酒和其他过程密集型行业的深厚专业知识也是不可缺少的。

我们致力于评估和分析当今自动化啤酒厂中不断出现的新课题。但是我们也希望倾听您的意见!告诉我们您目前面临的最大挑战,以便我们专注于对您的酿酒业务最重要的解决方案。

发布时间 2019年8月25日


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