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      VDMA和管理咨询公司麦肯锡(McKinsey & company)联合开展了一项研究,调查机械工程领域的产品和服务组合数字化进步了多少,通过研究发现未来还是很有希望的。

      他们指出,数字平台和增值服务的营收份额仅占欧洲机械工程总营收(约8500亿欧元)的0.7%(约60亿欧元)。

      饮料行业也呈现出类似的趋势,数字化、区块链解决方案、人工智能和机器人技术等优势正在稳步实施。西门子对食品和饮料行业的一项研究预计,未来五年,数字化投资将达到5670亿美元。但是饮料行业可以在哪里使用这些新的数字化工具呢?它的流程和产品如何为未来重新格式化?该行业的许多领域都可以成为这一数字飞跃的可靠选择:

      饮料和流质食品的生产

      饮料机械的建设

      联系用户及售后服务

      融资理念和金融服务

      在饮料制造商和客户之间建立联系

      有几种数字化工具特别适合饮料行业,以数字孪生为例。通过对饮料机进行数字模拟,并将其数据集成到软件工具中,可以在机器制造之前实时测试其功能。数字孪生还帮助正在进行的机器操作,避免停机时间。此外,过程数据可以与他人共享——甚至可以与公司以外的人共享。维修前,厂家可以模拟真实的生产情况,根据实际机器负荷调整维修间隔。然而,提供数据的公司始终控制着其数据的使用。

      克朗斯是目前使用数字孪生解决方案的公司之一。该包装机制造商通过数字孪生程序模拟和计算三臂机器人在包装过程中的定位性能。这允许在正在进行的操作中进行状态诊断改进,即使没有访问物理设备。

食品饮料展会.png

      区块链技术

      连接形成了另一种有助于饮料行业发展的数字技术区块链背后的基本原理。该软件系统通过一种防伪造的方法(分布式分类帐)将不可变列表中的数据组合在一起,可以理解整个产品供应链。现在已经在使用区块链解决方案,特别是用于验证产品的真伪。业内专家预测,到2024年,通过改善供应链可追溯性、减少所需时间和简化召回流程,这将节省310亿美元。

      区块链技术对粗麦芽特别有用。比利时啤酒集团百威英博(AB InBev)最近向法国的Leffe啤酒消费者报告称,从2021年起,他们可以使用二维码来发现麦芽的来源和制造过程。该项目最初的目的是将法国北部的谷物农民与比利时安特卫普的malthouses,以及比利时鲁汶的Stella Artois啤酒厂联系起来。百威英博预计,该技术不仅将惠及消费者,还将惠及农业及其对环境的影响。

      区块链解决方案也将很快为日本传统米酒清酒提供全面的产品信息。为了清酒,区块链的分布式账本技术将收集有关配料、酿造过程和控制措施的信息到供应链中。这个项目的顾问预计这会导致产品的价格更高。

饮料展会.png

      人工智能

      人工智能(AI)也可以在食品饮料行业数字解决方案的持续发展中发挥令人印象深刻的作用。Fraunhofer工业工程研究所IAO对超过309家公司进行的跨行业研究显示,75%的受访公司目前正在从事人工智能,16%的公司已经在使用人工智能。

      例如,人工智能已经为威士忌生产创造了7000万份配方。瑞典威士忌酿酒厂Mackmyra利用这一技术来实现配方生成的自动化。该酒厂通过数据云将机器学习模型和计算算法结合起来,计算出新的配方成分组合。因此,该公司希望为消费者提供创新的威士忌口味。事实上,基于这些计算的第一款威士忌已经问世:它被美国蒸馏研究所授予了“金奖”。

      人工智能还可以帮助防止食物浪费。目前,一个受资助的项目利用人工智能来研究减少食物浪费高达90%的方法。这里有两个供应链点至关重要:大型限度地减少生产过剩和避免浪费。这可以更准确地预测消费者的需求,并使生产基础设施能够迅速对波动的需求和原材料质量的差异作出反应。

食品展会.png

      机器人——清洁工厂

      机器人技术、数字双胞胎技术和人工智能技术已经被结合在室内和室外的智能清洁机器人中。弗劳恩霍夫研究所的一个研究小组过程工程和包装IVV在德累斯顿开发了两种类型的模块化的清洁机器人:一个驱动器通过生产工厂通过传送带和清理里面的,第二个清洁地板,天花板和墙壁的房间,以及生产机器的外壳。带有喷气清洁器的可伸缩机械臂也可以达到较高的区域。这个移动的、模块化的设备可以自动通过生产大厅。安装的传感器确定污垢的水平和适应清洗参数,如压力和清洗泡沫的数量。

      自学习人工智能系统也可以做到这一点:它可以选择适当的清洗参数,并指定流程步骤。过程数据通过虚拟孪生仿真显示。然后,污垢的水平被传送到植物的3D模型中。根据清洗装置与问题表面的距离,喷涂压力可以根据需要进行调整。

德国展会.png

      智能工厂

      网络化、自适应和实时生产仿真离我们不远了。此外,好处也是可以量化的。但有一件事不应该被忘记:人们需要能够解释和处理数据。在这个过程中,数据科学家扮演着领域专家的角色,开发数据的使用。一个由Bitburger啤酒厂集团领导的项目,Bitburg,与慕尼黑的奥古斯丁啤酒厂,目前正在开发一种基于数据的方法来预测麦芽加工能力,洗涤时间和酵母加工产量。

      然而,考虑到所有的事情,方法的问题仍然与行业相关:对于数字项目,行业协会VDMA建议机械工程师从可管理的项目规模开始,以获得初始经验。

德国国际展会.png

      这些趋势一定会让我们在慕尼黑再次见证德国科隆食品展drinktec 2022(2022年9月12日至16日)的盛况。对于许多行业合作伙伴,机器和解决方案供应商以及饮料生产和物流用户,将为未来的技术提供新的选择。在进一步发展数字化的创造性过程中,所有行业参与者都可以从这些创新中受益。

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饮料行业四个数字解决方案
点击数:64
来源:drinktec
2021-04-06 16:10

      VDMA和管理咨询公司麦肯锡(McKinsey & company)联合开展了一项研究,调查机械工程领域的产品和服务组合数字化进步了多少,通过研究发现未来还是很有希望的。

      他们指出,数字平台和增值服务的营收份额仅占欧洲机械工程总营收(约8500亿欧元)的0.7%(约60亿欧元)。

      饮料行业也呈现出类似的趋势,数字化、区块链解决方案、人工智能和机器人技术等优势正在稳步实施。西门子对食品和饮料行业的一项研究预计,未来五年,数字化投资将达到5670亿美元。但是饮料行业可以在哪里使用这些新的数字化工具呢?它的流程和产品如何为未来重新格式化?该行业的许多领域都可以成为这一数字飞跃的可靠选择:

      饮料和流质食品的生产

      饮料机械的建设

      联系用户及售后服务

      融资理念和金融服务

      在饮料制造商和客户之间建立联系

      有几种数字化工具特别适合饮料行业,以数字孪生为例。通过对饮料机进行数字模拟,并将其数据集成到软件工具中,可以在机器制造之前实时测试其功能。数字孪生还帮助正在进行的机器操作,避免停机时间。此外,过程数据可以与他人共享——甚至可以与公司以外的人共享。维修前,厂家可以模拟真实的生产情况,根据实际机器负荷调整维修间隔。然而,提供数据的公司始终控制着其数据的使用。

      克朗斯是目前使用数字孪生解决方案的公司之一。该包装机制造商通过数字孪生程序模拟和计算三臂机器人在包装过程中的定位性能。这允许在正在进行的操作中进行状态诊断改进,即使没有访问物理设备。

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      区块链技术

      连接形成了另一种有助于饮料行业发展的数字技术区块链背后的基本原理。该软件系统通过一种防伪造的方法(分布式分类帐)将不可变列表中的数据组合在一起,可以理解整个产品供应链。现在已经在使用区块链解决方案,特别是用于验证产品的真伪。业内专家预测,到2024年,通过改善供应链可追溯性、减少所需时间和简化召回流程,这将节省310亿美元。

      区块链技术对粗麦芽特别有用。比利时啤酒集团百威英博(AB InBev)最近向法国的Leffe啤酒消费者报告称,从2021年起,他们可以使用二维码来发现麦芽的来源和制造过程。该项目最初的目的是将法国北部的谷物农民与比利时安特卫普的malthouses,以及比利时鲁汶的Stella Artois啤酒厂联系起来。百威英博预计,该技术不仅将惠及消费者,还将惠及农业及其对环境的影响。

      区块链解决方案也将很快为日本传统米酒清酒提供全面的产品信息。为了清酒,区块链的分布式账本技术将收集有关配料、酿造过程和控制措施的信息到供应链中。这个项目的顾问预计这会导致产品的价格更高。

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      人工智能

      人工智能(AI)也可以在食品饮料行业数字解决方案的持续发展中发挥令人印象深刻的作用。Fraunhofer工业工程研究所IAO对超过309家公司进行的跨行业研究显示,75%的受访公司目前正在从事人工智能,16%的公司已经在使用人工智能。

      例如,人工智能已经为威士忌生产创造了7000万份配方。瑞典威士忌酿酒厂Mackmyra利用这一技术来实现配方生成的自动化。该酒厂通过数据云将机器学习模型和计算算法结合起来,计算出新的配方成分组合。因此,该公司希望为消费者提供创新的威士忌口味。事实上,基于这些计算的第一款威士忌已经问世:它被美国蒸馏研究所授予了“金奖”。

      人工智能还可以帮助防止食物浪费。目前,一个受资助的项目利用人工智能来研究减少食物浪费高达90%的方法。这里有两个供应链点至关重要:大型限度地减少生产过剩和避免浪费。这可以更准确地预测消费者的需求,并使生产基础设施能够迅速对波动的需求和原材料质量的差异作出反应。

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      机器人——清洁工厂

      机器人技术、数字双胞胎技术和人工智能技术已经被结合在室内和室外的智能清洁机器人中。弗劳恩霍夫研究所的一个研究小组过程工程和包装IVV在德累斯顿开发了两种类型的模块化的清洁机器人:一个驱动器通过生产工厂通过传送带和清理里面的,第二个清洁地板,天花板和墙壁的房间,以及生产机器的外壳。带有喷气清洁器的可伸缩机械臂也可以达到较高的区域。这个移动的、模块化的设备可以自动通过生产大厅。安装的传感器确定污垢的水平和适应清洗参数,如压力和清洗泡沫的数量。

      自学习人工智能系统也可以做到这一点:它可以选择适当的清洗参数,并指定流程步骤。过程数据通过虚拟孪生仿真显示。然后,污垢的水平被传送到植物的3D模型中。根据清洗装置与问题表面的距离,喷涂压力可以根据需要进行调整。

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      智能工厂

      网络化、自适应和实时生产仿真离我们不远了。此外,好处也是可以量化的。但有一件事不应该被忘记:人们需要能够解释和处理数据。在这个过程中,数据科学家扮演着领域专家的角色,开发数据的使用。一个由Bitburger啤酒厂集团领导的项目,Bitburg,与慕尼黑的奥古斯丁啤酒厂,目前正在开发一种基于数据的方法来预测麦芽加工能力,洗涤时间和酵母加工产量。

      然而,考虑到所有的事情,方法的问题仍然与行业相关:对于数字项目,行业协会VDMA建议机械工程师从可管理的项目规模开始,以获得初始经验。

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      这些趋势一定会让我们在慕尼黑再次见证德国科隆食品展drinktec 2022(2022年9月12日至16日)的盛况。对于许多行业合作伙伴,机器和解决方案供应商以及饮料生产和物流用户,将为未来的技术提供新的选择。在进一步发展数字化的创造性过程中,所有行业参与者都可以从这些创新中受益。

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