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Quando i prodotti impiegano anni per essere lanciati sul mercato, la crescente domanda di ciò che offrite è una notizia sia buona che impegnativa. Quindi, quando le vendite di alcolici sono aumentate del quattro percento nel 2017 per l'ottavo anno consecutivo, i fornitori hanno preso nota.
Questo aumento della domanda ha richiesto alle aziende produttrici di alcolici di massimizzare la loro produttività, senza influire negativamente sulla qualità del prodotto finale, sulla tradizione della ricetta o sulla coerenza della produzione.
Abbiamo appreso come le distillerie possono massimizzare la produttività senza sacrificare la qualità e che è possibile aumentare l'ottimizzazione senza cambiare la ricetta attraverso la tecnologia di controllo predittivo basato su modello (MPC). Una volta adottato il controllo predittivo basato su modello, ci sono una serie di regolazioni che i vostri operatori possono completare per migliorare la produzione, ottenere un prodotto di qualità e un rendimento massimo basato sulle tendenze analitiche.
Mixing in Analytics
Il controllo predittivo basato su modello è responsabile dell'ottimizzazione delle prestazioni delle apparecchiature dell'impianto e aiuta gli operatori a regolare liberamente le loro attività per migliorare la produzione. Quando vengono apportate modifiche al processo, il software aiuta anche a effettuare le regolazioni necessarie a valle.
Le analisi sono utili quando si iniziano a riscontrare problemi di produzione e qualità. Quando le macchine non funzionano correttamente, la qualità e la produzione dei lotti ne risentono. Le analisi aiutano a introdurre capacità di manutenzione predittiva e rilevamento anomalie. Entrambe cercano i guasti nelle operazioni utilizzando tecniche avanzate di machine learning e di elaborazione dei dati.
Approfondimento sulla manutenzione predittiva
Approfondiamo la manutenzione predittiva per capire come le analisi, insieme a un piano di controllo predittivo basato su modello, consentano agli operatori di svolgere le attività in modo efficace in termini di tempo e costi.
Le applicazioni di manutenzione predittiva riconoscono quando un'apparecchiatura non funziona normalmente, in base a modelli predeterminati. Quando un'apparecchiatura si discosta da queste norme, i responsabili e gli operatori dell'impianto vengono avvisati e possono individuare i problemi, evitando che si verifichino. Ciò contribuisce anche a ridurre i costi delle apparecchiature, consentendo una riparazione tempestiva e riducendo l'usura delle apparecchiature.
Consideriamo questo esempio di manutenzione predittiva per un miscelatore. Durante la fermentazione, se un miscelatore si guasta, il lievito si deposita e non interagisce correttamente con gli zuccheri, il che è dannoso per il prodotto finale. Senza una miscelazione accurata, anche il fermentatore non funzionerà come previsto. Le applicazioni di manutenzione predittiva possono avvisare i produttori di alcolici che il miscelatore non funziona correttamente e identificare dove si verifica il problema nel processo.
Inoltre, nell'applicazione di controllo predittivo basato su modello, un modello di sensore virtuale prevede la qualità in tempo reale. Le analisi stimano la qualità del prodotto tra i campioni manuali. La tecnologia dei sensori virtuali può essere indirizzata a qualsiasi parametro di qualità misurato che gli operatori vogliono osservare da vicino, il che consente di risparmiare il tempo che altrimenti sarebbe stato speso in attesa di un campione di laboratorio.
Rilevamento anomalie e comportamenti dei processi
L'altra applicazione analitica rilevante per il controllo predittivo basato su modello è il rilevamento anomalie. Simile alla manutenzione predittiva, il rilevamento anomalie fa risparmiare tempo e denaro avvisando gli operatori quando le apparecchiature non funzionano come dovrebbero e indicando dove si è originato il problema.
Ad esempio, in una distilleria, gli operatori puliscono le apparecchiature per evitare accumuli. Se la soluzione caustica di pulizia non viene rimossa completamente dalle apparecchiature, danneggerà il lievito e il prodotto finale sarà di scarsa qualità.
Invece di aspettare la fine del processo produttivo per rendersi conto che il lotto è rovinato, il rilevamento anomalie avviserà l'operatore che il lotto è stato danneggiato in anticipo. Con queste informazioni, l'operatore può interrompere il lotto danneggiato, completare i passaggi necessari per rimediare alla condizione e riavviare un lotto recuperato.
Le analisi determinano quale apparecchiatura si è guastata e indicano il motivo, basandosi sui modelli che conoscono il funzionamento ideale delle operazioni. Con queste informazioni, gli operatori sono meglio informati e possono ridurre o evitare i problemi.
Le analisi cresceranno
In sintesi, il controllo predittivo basato su modello in combinazione con le analisi si traduce in meno tempi di fermo non pianificati, maggiore produttività, resa più elevata, migliore qualità e maggiore uniformità del prodotto finale. Ciò significa che gli operatori e i responsabili possono concentrarsi su attività importanti invece di inseguire i problemi o preoccuparsi di deviare dalle ricette tradizionali.
Da un punto di vista più generale, le analisi sono utili perché permettono agli operatori e ai responsabili degli impianti di essere informati e di comprendere appieno le loro apparecchiature.
Sebbene l'integrazione delle analisi nel settore delle bevande sia una novità in continua evoluzione, prevedo che la crescita delle analisi sarà esponenziale, soprattutto perché altre aziende e settori stanno osservando il successo dei primi utilizzatori.
Poiché la domanda di alcolici fluttua nel tempo, i produttori di alcolici inizieranno a fare sempre più affidamento su tecnologie come il controllo predittivo basato su modello per aiutarli a controllare la produttività. Se volete saperne di più sui vantaggi del controllo predittivo basato su modello e delle analisi, leggete di più qui.
Pubblicato 9 gennaio 2019
