Deschutes Brewery внедрила технологию машинного обучения

21 апреля 2017 года компания OSIsoft сообщила о проекте внедрения технологий расширенной аналитики и машинного обучения в пивоваренной компании Deschutes Brewery.

Задачи проекта

Компании Deschutes Brewery требовалась дополнительная оптимизация процессов пивоварения для снижения себестоимости продукции.

Офис Deschutes Brewery, (2014)

Альтернатива высокотехнологичному подходу представлялась затратной: оснащение пивзавода дополнительными измерителями плотности ~ $750 тыс., модернизация оборудования — еще более дорогостоящая перспектива. Пивоварня решила использовать алгоритм машинного обучения для обработки операционных данных.TAdviser выпустил новую Карту «Цифровизация ритейла»: 280 разработчиков и поставщиков услуг 15.1 т

Использование расширенной аналитики и машинного обучения для прогнозирования перехода процесса брожения на следующую стадию стало решением.

Ход проекта

Компания-заказчик присоединилась к программе Red Carpet Incubation^[1] для дополнительной оптимизации технологии пивоварения посредством программных продуктов PI System, Cortana Intelligence и PI Integrator for Microsoft Azure.

Итог проекта

Внедрение инфраструктуры данных PI System помогло сократить процесс брожения на сутки и отложить капитальную модернизацию производства стоимостью $8 млн.

Операционные данные хранятся в PI System и подготавливаются для обработки в Cortana Intelligence Suite при помощи компонента PI Integrator for Microsoft Azure. После внедрения PI Integrator for Microsoft Azure технологи Deschutes Brewery оперативно узнают о начале следующей стадии брожения, не теряя время (сокращение времени доходит до 72 часов) и не рискуя качеством продукта.

Благодаря PI System мы стали лучше понимать процесс пивоварения в целом и эффективнее его контролировать, добились нужных вкусовых и ароматических характеристик пива. Участвуя в Red Carpet Incubation мы смогли внедрить расширенную аналитику с помощью решений Cortana Intelligence и PI Integrator for Microsoft Azure. Теперь мы точно знаем, когда происходит переход от одной стадии технологического процесса к другой, выявили возможности оптимизации производства. Брайан Февре (Brian Faivre), технолог компании Deschutes Brewery

Примечания