Et oui, même pour produire de la bière, il est indispensable de disposer de bonnes données. C'est en tout cas ce qu'a bien compris la Brasserie Deschutes et je vous propose de voir pourquoi dans ce nouvel article de blog.
Tout d'abord, découvrons qui est Deschutes. C'est une Brasserie artisanale fondée en 1988 à Blend, dans l'Oregon. Elle est une des brasseries les plus respectées et populaires aux États-Unis. Parmi leurs bières les plus célèbres, on peut citer la "Black Butte Porter", la "Mirror Pond Pale Ale" et la "Fresh Squeezed IPA". La brasserie a remporté de nombreux prix pour la qualité de ses bières et est reconnue pour son engagement envers la durabilité et la qualité des ingrédients. La Brasserie Deschutes est également connue pour son engagement envers la communauté et l'environnement. Elle soutient diverses œuvres de bienfaisance et initiatives locales, et elle a mis en place des pratiques de brassage durable pour réduire son impact environnemental.
Pourtant, en 2015, la Brasserie Deschutes a rencontré un réel problème durant la conception de sa bière. Régulièrement, elle voyait les températures monter en flèche pendant la phase de refroidissement du processus de brassage. Une anomalie qui allait considérablement réduire son potentiel de capacité et affecter la qualité et la saveur de ses bières.
Heureusement, la Brasserie Deschutes a découvert AVEVA PI System !
La nouvelle classe de fermenteurs était grande, pouvant contenir 31 000 gallons et sept lots de bière à remplir. Le chargement d'un seul de ces lots dans le fermenteur prend deux heures, et les fermenteurs étaient équipés de trois jauges de température – une juste au-dessus du cône inférieur, une au milieu et une en haut – pour contrôler trois zones de température indépendantes.
Pendant la phase de refroidissement du brassage, les brasseurs diminuent la température de + 16°C à -35°C. À mesure que la température baisse, la levure s'agglutine au fond du fermenteur. Les brasseurs extraient souvent cette levure pour la réutiliser dans de futurs lots. Cependant, lorsque Deschutes a retiré la levure des nouveaux fermenteurs, la température a grimpé dans la zone de température supérieure. Ce pic a augmenté le temps de refroidissement de chaque fermenteur, ce qui a augmenté le temps de brassage global et réduit la capacité.
Deschutes a alors imaginé des améliorations majeures et l'entreprise a utilisé les données opérationnelles collectées par AVEVA PI System pour raccourcir la phase de refroidissement tout en préservant la qualité de la bière.
Deschutes a adopté une approche itérative du problème, en apportant une modification puis en lisant les données pour voir comment cela affectait le refroidissement. Les brasseurs ont commencé par ajouter une vanne d’air au sommet du réservoir et par ajuster la tuyauterie traversée par l’agent de refroidissement (glycol). Ces changements mécaniques ont amélioré le temps de refroidissement, mais la température de la zone supérieure continuait de grimper.
Deschutes avait besoin de plus de compréhension. Les brasseurs ont ajouté un quatrième capteur de température au cône inférieur du fermenteur, une zone qui n'était pas surveillée auparavant. Deschutes a utilisé ce quatrième capteur pour contrôler le refroidissement dans le cône inférieur des fermenteurs.
Grâce à cette meilleure visibilité et à ce contrôle accrus, l’entreprise a éliminé les pics de température indésirables. Comme l'explique Brian Faivre, maître brasseur des opérations, l'entreprise « constatait des temps de refroidissement de fermentation cohérents et reproductibles avec un gain de temps d'environ 60 % dans certains cas. Nous avons pu reporter le projet d'investissement inutile de 8 millions de dollars tout en garantissant la plus haute qualité dans toutes nos marques ».
Apprentissage automatique et analyse prédictive pour la fermentation
Les brasseries artisanales lancent fréquemment de nouvelles bières pour maintenir l’intérêt des clients. Le processus de fermentation pour chacune de ces bières est différent. Ce processus comprend jusqu'à neuf phases distinctes, et différentes bières passent d'une phase à l'autre à des moments différents. En règle générale, Deschutes obtient des relevés et des analyses manuels réguliers pour savoir quand déplacer une bière d'une phase à la suivante.
Nous avons pu reporter le projet d'investissement inutile de 8 millions de dollars tout en garantissant la plus haute qualité dans toutes nos marques.
Deschutes s'est demandé s'il pouvait utiliser les données d’AVEVA PI System et l'apprentissage automatique pour prédire le moment où les transitions se produisaient afin de minimiser le besoin de relevés manuels.
En quelques semaines, Deschutes a créé des modèles d'actifs dans le AVEVA PI System pour les 50 fermenteurs, ce qui a permis de contextualiser les données des capteurs. L'entreprise a ensuite intégré AVEVA PI System à Microsoft Azure pour compiler les données, les contextes et les événements dans un format pouvant être intégré à la suite Cortana Intelligence de Microsoft.
Gagner du temps en lissant les transitions
Deschutes s'est concentré sur la prévision d'une transition de phase de la fermentation à la levée libre – pour ses différentes bières. Pour la transition de la fermentation à la levée libre, l'entreprise a suivi le degré apparent de fermentation (ADF), ou le pourcentage de bière qui avait fermenté. En utilisant l’apprentissage automatique pour mettre à jour les prévisions après chaque relevé manuel, l’entreprise a pu prédire le passage de la fermentation à la levée libre pour n’importe quelle bière. Les tendances prédites ont ensuite été réintégrées dans AVEVA PI System, ce qui a permis aux utilisateurs d'exploiter les informations dans leurs outils de visualisation existants.
Dans les 24 heures suivant le début de la fermentation, nous pouvons avoir une prédiction assez précise de l'endroit où elle va aboutir. Ces prédictions peuvent non seulement permettre de gagner du temps en passant simplement à l'étape suivante de la fermentation mais elles peuvent également nous faire gagner du temps dans les futures étapes de la fermentation. Ces étapes se déroulent plus facilement si vous quittez l'étape précédente au bon moment.
Résultat, la mise en œuvre des prévisions concernant le moment où différentes bières passent de la fermentation à la montée libre a permis à Deschutes d'économiser jusqu'à 72 heures de temps de production pour chaque fermenteur. A l'avenir, Deschutes souhaite automatiser entièrement les prévisions pour chaque bière et chaque transition de phase, ou, comme l'a dit Alexander, « arriver au point où le système dit simplement : « Passons à l'étape suivante. C'est l'heure."
Résumé du projet
Objectifs
- Rendre le refroidissement de la fermentation cohérent et renouvelable
- Réduire le besoin de relevés manuels pendant les phases de transition de la fermentation de la bière
Défis
- Pendant la phase de refroidissement du processus de brassage, les températures montaient en flèche dans les fermenteurs
- Il était difficile de prédire quand les bières devraient passer d'une phase de fermentation à la suivante
Résultats après implémentation du logiciel AVEVA PI System
- Deschutes a réduit le temps de production jusqu'à 72 heures par lot
- Deschutes a augmenté sa capacité et reporté 8 millions de dollars de capital de R&D
- La brasserie comprend la personnalité brassicole de chaque bière grâce à l'apprentissage automatique
|
Rapport Verdantix : Comprendre comment choisir la bonne solution de gestion des données ? Découvrez l'importance fondamentale d'une bonne gestion des données et les capacités de 20 fournisseurs proposant des solutions spécifiques à l'industrie. |
Lire également
- Vos données industrielles en libre-service avec le nouveau service de visualisation Cloud AVEVA™ Connect
- Mesurer et réduire les émissions de gaz à effet de serre dans l'industrie. L'importance des scopes 1, 2 et 3
- UC Davis utilise AVEVA PI System pour atteindre le zéro émission nette d'ici 2025
- Comment les logiciels AVEVA aident l'industrie de l'énergie à tirer le meilleur parti de ses données ?
