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Registar1 de junho de 2024
Athenian Brewery Heineken
Stefanovikeio
A produção de cerveja de alta qualidade está a enfrentar inúmeros desafios, incluindo alterações climáticas, choques de abastecimento e normas de qualidade rigorosas. Um aspeto crítico é a gestão pós-colheita da cevada, um ingrediente fundamental na produção de cerveja. Para enfrentar estes desafios, uma empresa líder no fabrico de malte e cerveja no sudeste da Europa estabeleceu uma parceria com a Centaur para implementar a sua solução Internet-of-Crops®. O cliente, a cervejeira ateniense Heineken, dedica-se à produção sustentável de cerveja de alta qualidade, para satisfazer uma procura crescente. Reconheceram a necessidade de otimizar a gestão pós-colheita da cevada para manter a sua qualidade e evitar o desperdício de alimentos.
A produção, o armazenamento e a gestão pós-colheita da cevada apresentam vários desafios para a indústria do malte e da cerveja. Para enfrentar esses desafios, o cliente implementou a solução Internet-of-Crops® da Centaur, aproveitando as seguintes tecnologias: 1. Sensores inteligentes de monitorização de grãos, instalados em silos de cevada para malte. 2. Digital Twin Quality Analytics, que orienta as decisões dos gestores de cereais. 3. Monitorização do tratamento de pragas, acompanhamento preciso dos tratamentos de pragas para eliminar infestações.
A Centaur constrói uma plataforma baseada em software e sensores para transformar a actual cadeia de abastecimento de cereais e cereais a granel numa cadeia de qualidade de confiança, de ponta a ponta, pós-colheita. Com a sua solução de monitorização, a Centaur oferece visibilidade, controlo de qualidade, rastreabilidade e sustentabilidade ao longo de todas as fases da cadeia de abastecimento. Isto é conseguido através da criação automática de uma simulação digital (um "gémeo digital") das condições tanto dentro como fora da armazenagem de cereais. Para o conseguir, a plataforma da Internet das colheitas recolhe toda a informação digital disponível, como dados meteorológicos e climáticos sobre condições externas, mais condições internas identificadas por sensores (por exemplo, perfis de gás, temperatura, níveis de humidade) e introduz tudo isto num modelo digital de última geração sobre o desempenho dos grãos quando sujeitos a toda e qualquer destas condições. O resultado é uma ferramenta de previsão do estado da arte de problemas prováveis, permitindo uma acção correctiva com antecedência.
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