超越自動化:利用製程分析獲得糖化效率

利用製程分析獲得糖化效率

過去的20年來,我們看到釀造技術有了長足的進步,並且開始採用自動化技術。這種對於糖化效率的重視有助於提高原料的產量、節省各批次的週期時間,以及提高所有規模釀造商的品質。

您可能已經在經營一座現代自動化釀酒廠,可以確實按照程式的設計營運。不過,這樣就足夠了嗎?是要推動不斷進步,還是告訴您怎樣才能更上層樓?

糖化效率之後的下一步

一旦可靠且成熟的自動化系統準備就緒,利用製程分析的功能便是糖化效率的下一個關鍵。

例如,您目前的系統是否有提供儀表板和報告紀錄,可讓您輕鬆比較各批次?應該要有。因為得知您釀酒廠中資料點,可讓您監測現在和過去的製程並做出改善。可見性也可以讓作業人員放下剪貼板,並且減少依賴對會放慢速度的人工計算。

收集和分析您整體作業的資料不見得是個浩大的工程,而是智慧釀造。從觀察您當下的製程開始、找出最大的瓶頸,然後優先解決這些問題。在您成功之後,隨時都可以擴大規模。

您可以在圖表的左邊看到放入酵母之後溫度自然上升。溫度在發酵期間會維持在設定值的高點和低點之間,而在進行冷卻減緩酵母發酵速度時,曲線會下彎。如果您每次發酵的發酵設定都不一致,分析可協助您找出可改善的部分。(按一下圖示放大)。

仔細觀察發酵程序

發酵程序為代表有機會實現更高批次效率的其中一個部分。此外,您越清楚瞭解和越能妥善控制時間、溫度、球化和冷卻能力等變數,就能改善發酵程序。

您已經知道特定配方的一般發酵設定,例如啤酒設定在18°C下放置10天。這些變數會受到溫度控制、冷卻時間、填充量和主要發酵時間的設定點所影響,這些都是依照先前使用的配方,因此您可以繼續沿用。

不過,如果您可以在更短的時間內達到這些目標呢?預測性分析適用於任何規模的作業,都能找出並輕鬆實現未發揮的效率。

或許您的配方是要批次靜置發酵10天,才能達到預期的柏拉圖糖度。不過實際上只要發酵8天,仍可獲得相同的酒精濃度和口感。人工監測可能無法準確辨識這項趨勢,但持續觀察趨勢資料的分析可以提醒您這2天的配方變化,可能會對容量和整體糖化效率造成骨牌效應。

影片:FactoryTalk啤酒廠和FactoryTalk生啤酒廠的示範。進一步瞭解適合所有規模釀造商的彈性可擴充釀造解決方案。

永續發展的釀造

還有許多其他機會(從碾磨到加工槽)可以改善資料導向的製程,以及去除啤酒生產的浪費。觀察發酵和過濾是更明顯的出發點。不過我們發現,釀酒廠也會因為其他的分析獲益(例如,效用)。

部分釀酒廠更為成熟,而且正在尋找下一個尚未發掘的糖化效率。具有影響力的其他趨勢包括永續發展的釀造工作,卻在製程時使用大量的水量和熱量,還希望可以成為良好的企業公民。

對此領域更深入的見解可能會有重大影響。請思考其中的意義。您是否知道您的CIP (定位洗滌法)程序會用掉多少水量和熱量?透過分析時間、溫度和流量資料,可以減少沖洗和滅菌的時間與溫度,並且可以在不影響品質的情況下大幅減少使用的水量和熱量。

影片:Sleeman啤酒廠在2週內將產能增加了50%。觀看這部影片即可瞭解他們幕後的作業。

結論

業界仍在持續探索製程分析的用途。目前更高糖化效率的願景已實現。單就骨牌效應來看,即使製程中的任何步驟只節省五分鐘,都會影響到全年度各個批次和每次的釀造。

因為這是許多釀酒商的未知領域,所以和適當的合作夥伴合作非常重要。請考慮可提供從感測器到軟體層以及分析的套裝解決方案。另外,當然也要考慮釀造及其他製程密集型產業的豐富專業知識。

現在的自動化釀酒廠在我們的持續檢視和分析之下,總是會發現全新的領域。但是我們想要聽聽您的意見!請讓我們瞭解您最大的挑戰,讓我們可以研究對您作業最重要的解決方案。

Greg Hood
張貼 2019-5月-10 張貼者 Greg Hood, Brewing Solutions & Applications Business Development Manager, Rockwell Automation
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