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S'inscrire1 juin 2024
Athenian Brewery Heineken
Stefanovikeio
La production de bière de qualité supérieure est confrontée à de nombreux défis, notamment le changement climatique, les chocs d'approvisionnement et les normes de qualité strictes. Un aspect critique est la gestion post-récolte de l'orge, un ingrédient clé du brassage. Pour relever ces défis, une importante société de maltage et de brassage d'Europe du Sud-Est s'est associée à Centaur pour déployer sa solution Internet-of-Crops®. Le client, la brasserie athénienne Heineken, se consacre à la production durable de bière de haute qualité pour répondre à une demande croissante. Elle a reconnu la nécessité d'optimiser la gestion post-récolte de l'orge afin de maintenir sa qualité et d'éviter le gaspillage alimentaire.
La production, le stockage et la gestion post-récolte de l'orge présentent plusieurs défis pour l'industrie de la malterie et de la bière. Pour relever ces défis, le client a mis en œuvre la solution Internet-of-Crops® de Centaur, en s'appuyant sur les technologies suivantes : 1. Capteurs intelligents de surveillance des grains, installés dans les silos d'orge de brasserie. 2. L'analyse de la qualité du jumeau numérique, qui guide les décisions des gestionnaires de céréales. 3. Surveillance des traitements antiparasitaires, suivi précis des traitements antiparasitaires pour éliminer les infestations.
Centaur construit une plateforme logicielle et de capteurs pour transformer la chaîne d'approvisionnement actuelle en grains et céréales en vrac en une chaîne de qualité post-récolte fiable et de bout en bout. Grâce à sa solution de surveillance, Centaur offre visibilité, contrôle de la qualité, traçabilité et durabilité à toutes les étapes de la chaîne d'approvisionnement. Pour ce faire, elle crée automatiquement une simulation numérique (un "jumeau numérique") des conditions à l'intérieur et à l'extérieur du stockage des céréales. Pour ce faire, la plateforme de l'Internet des cultures récupère toutes les informations numériques disponibles, telles que les données météorologiques et climatiques sur les conditions extérieures, ainsi que les conditions internes identifiées par des capteurs (par exemple, les profils de gaz, la température, les niveaux d'humidité) et les intègre dans un modèle numérique de pointe sur la façon dont les céréales se comportent lorsqu'elles sont soumises à l'une ou l'autre de ces conditions. Le résultat est un outil de prédiction de pointe des problèmes probables, permettant de prendre des mesures correctives à l'avance.
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