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Registrieren1. Juni 2024
Athenian Brewery Heineken
Stefanovikeio
Die Herstellung von Qualitätsbier steht vor zahlreichen Herausforderungen, darunter der Klimawandel, Versorgungsengpässe und strenge Qualitätsstandards. Ein kritischer Aspekt ist das Nachernte-Management von Gerste, einer wichtigen Zutat für das Bierbrauen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, hat sich ein führendes Mälzerei- und Brauereiunternehmen in Südosteuropa mit Centaur zusammengetan, um deren Internet-of-Crops®-Lösung einzusetzen. Der Kunde, die Athener Brauerei Heineken, hat sich der nachhaltigen Produktion von hochwertigem Bier verschrieben, um die wachsende Nachfrage zu decken. Das Unternehmen erkannte die Notwendigkeit, das Nacherntemanagement von Gerste zu optimieren, um deren Qualität zu erhalten und Lebensmittelverschwendung zu vermeiden.
Die Produktion, Lagerung und Nachernteverwaltung von Gerste stellt die Malz- und Bierindustrie vor mehrere Herausforderungen. Um diese Herausforderungen zu meistern, implementierte der Kunde die Internet-of-Crops®-Lösung von Centaur und nutzte dabei die folgenden Technologien: 1. Intelligente Getreideüberwachungssensoren, die in Silos für Braugerste installiert werden. 2. Digital Twin Quality Analytics, die die Entscheidungen der Getreidemanager steuern. 3. Überwachung von Schädlingsbehandlungen, präzise Verfolgung von Schädlingsbehandlungen zur Beseitigung von Schädlingsbefall.
Centaur entwickelt eine software- und sensorbasierte Plattform, um die heutige Lieferkette für Getreide und Schüttgut in eine vertrauenswürdige, durchgängige Qualitätskette nach der Ernte zu verwandeln. Mit seiner Überwachungslösung bietet Centaur Transparenz, Qualitätskontrolle, Rückverfolgbarkeit und Nachhaltigkeit entlang aller Stufen der Lieferkette. Dies wird erreicht, indem automatisch eine digitale Simulation (ein "digitaler Zwilling") der Bedingungen innerhalb und außerhalb des Getreidelagers erstellt wird. Um dies zu erreichen, zieht die Internet-of-Crops-Plattform alle verfügbaren digitalen Informationen wie Wetter- und Klimadaten zu den äußeren Bedingungen sowie die von Sensoren ermittelten inneren Bedingungen (z. B. Gasprofile, Temperatur, Feuchtigkeitsgehalt) heran und gibt all diese Daten in ein hochmodernes digitales Modell ein, das zeigt, wie sich Getreide unter all diesen Bedingungen verhält. Das Ergebnis ist ein hochmodernes Vorhersageinstrument für wahrscheinliche Probleme, das Abhilfemaßnahmen im Voraus ermöglicht.
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