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Registrati1 giugno 2024
Athenian Brewery Heineken
Stefanovikeio
La produzione di birra di alta qualità deve affrontare numerose sfide, tra cui i cambiamenti climatici, gli shock di approvvigionamento e i severi standard di qualità. Un aspetto critico è la gestione post-raccolta dell'orzo, un ingrediente fondamentale per la produzione della birra. Per affrontare queste sfide, un'azienda leader nel settore del malto e della birra nell'Europa sudorientale ha collaborato con Centaur per implementare la sua soluzione Internet-of-Crops®. Il cliente, il birrificio ateniese Heineken, si dedica alla produzione sostenibile di birra di alta qualità, per soddisfare una domanda crescente. Ha riconosciuto la necessità di ottimizzare la gestione post-raccolta dell'orzo per mantenerne la qualità e prevenire gli sprechi alimentari.
La produzione, lo stoccaggio e la gestione post-raccolta dell'orzo presentano diverse sfide per l'industria del malto e della birra. Per affrontare queste sfide, il cliente ha implementato la soluzione Internet-of-Crops® di Centaur, sfruttando le seguenti tecnologie: 1. Sensori intelligenti per il monitoraggio dei cereali, installati nei silos di orzo da malto. 2. Digital Twin Quality Analytics, che guida le decisioni dei gestori dei cereali. 3. Monitoraggio dei trattamenti antiparassitari, monitoraggio preciso dei trattamenti antiparassitari per eliminare le infestazioni.
Centaur costruisce una piattaforma basata su software e sensori per trasformare l'odierna catena di approvvigionamento di grano e cereali sfusi in una catena di qualità post-raccolta end-to-end affidabile. Con la sua soluzione di monitoraggio, Centaur offre visibilità, controllo della qualità, tracciabilità e sostenibilità lungo tutte le fasi della catena di approvvigionamento. Ciò si ottiene creando automaticamente una simulazione digitale (un "gemello digitale") delle condizioni sia all'interno che all'esterno dello stoccaggio dei cereali. Per ottenere questo risultato, la piattaforma Internet-of-Crops raccoglie tutte le informazioni digitali disponibili, come i dati meteorologici e climatici sulle condizioni esterne, oltre alle condizioni interne identificate dai sensori (ad esempio, profili di gas, temperatura, livelli di umidità) e inserisce tutto questo in un modello digitale all'avanguardia di come si comporta il grano quando è soggetto a una qualsiasi di queste condizioni. Il risultato è uno strumento di previsione all'avanguardia dei probabili problemi, che consente di intervenire in anticipo.
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