Working Smarter by IoT & Digital Transformation

AB InBev ứng dụng Machine Learning giảm chi phí sản xuất và cải thiện chất lượng bia

0 73

Giới thiệu

Điều gì đi vào tinh chế hương vị của bia ? Đó chính là Lúa mạch, hoa bia, gạo, men, nước – và Machine Learning (ML).

Anheuser-Busch InBev (AB InBev) tạo ra một số thương hiệu bia lâu đời nhất và nổi tiếng nhất thế giới – bao gồm Budweiser, Corona và Stella Artois. Tập đoàn toàn cầu này tập trung vào  tất cả về việc nắm lấy tương lai và đổi mới liên tục để duy trì tính cạnh tranh.

5 cách Machine learning có thể cải thiện sản xuất cho bạn

Đó là cách AB InBev hợp tác với Pluto7, nhà cung cấp giải pháp công nghệ sử dụng dịch vụ Google Cloud Platform (GCP) để cải thiện hoạt động tại các nhà sản xuất và các công ty khác.

“Dự án này chưa bao giờ có thể thành công đến thế nếu không có sự hợp tác và mối quan hệ phi thường với Pluto7 và Google. Từ ngày đầu tiên, chúng tôi cảm thấy như chúng tôi là một đội, và tình bạn đã phát triển, từ mô hình ban đầu trong Makeathon, đến những cải tiến 60% chúng tôi đã thấy mỗi lần chạy. “- Adam Spunberg, Giám đốc toàn cầu, AB InBev Tech Explore

Làm việc với Pluto7, nhóm AB InBev đã đánh giá sáu tháng dữ liệu sản xuất từ ​​nhà máy bia Newark, New Jersey. Dữ liệu được đưa vào một công cụ TensorFlow ML chạy qua Google Cloud Platform.

“Chúng tôi đã nghiên cứu các biến số tác động tiềm năng và kết hợp chúng không ngừng với dữ liệu trước đó từ quy trình lọc của nhà máy bia, tận dụng tốc độ siêu thanh của Công cụ học tập đám mây và khả năng phân tích ở tốc độ nhanh và toàn diện”, Adam Spunberg, Global Director, Tech Explore, nhóm công nghệ nội bộ AB InBev và là một phần của Chương trình Cung ứng Công nghệ của công ty.

“Thông qua quá trình đó, chúng tôi đã mài giũa hơn 50 thông số cụ thể thể hiện khả năng dự đoán tiềm năng và chúng tôi tận dụng các hệ số cao nhất trong số đó để cách mạng hóa hệ thống của chúng tôi.”

Thành công mà AB InBev đã đạt được với sự giúp đỡ của Pluto7 và công nghệ Google cũng đang thu hút sự chú ý của người khác. AB InBev gần đây đã được giới thiệu tại hội nghị Google Cloud Next 2018 ở San Francisco và được chọn là Công ty vào chung kết cho giải thưởng Đột phá chuỗi cung ứng của năm tại hội nghị SCM World 2019 của Gartner.

Tối ưu hóa quá trình lọc bia

Ưu tiên hàng đầu tại AB InBev là tối ưu hóa Bộ lọc K hoạt động ở cuối quá trình sản xuất bia, ngay trước khi đóng gói. Quá trình lọc loại bỏ bất kỳ loại men, protein hoặc các yếu tố khác còn lại để đạt được hương vị bia ngon nhất, thơm nhất và đáp ứng mức độ bọt theo yêu cầu của thương hiệu.

Kết quả hình ảnh cho beer making process machine learning

Lọc bia là một quá trình phức tạp với nhiều biến số không thể đoán trước, chẳng hạn như độ đục của chất lỏng đi vào và đi ra khỏi bộ lọc cũng như điều chỉnh áp suất trong và trên bộ lọc. Công nghệ lâu đời để thao tác các biến chỉ có khả năng logic cơ bản, sử dụng đồng hồ đo để theo dõi và phản ứng với các điều kiện bất lợi, chẳng hạn như thay đổi áp suất.

Khi có thêm ML và trí tuệ nhân tạo (AI), công ty có thể tận dụng một bộ dữ liệu lớn hơn nhiều để dự đoán tốt hơn và ngăn ngừa các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình lọc. Do đó, một quy trình lọc hỗ trợ ML có thể mang lại hương vị bia tuyệt vời với hiệu quả chi phí đáng kể.  Khi Nhận thức được tiềm năng này, AB InBev đã tìm kiếm một đối tác và nhà cung cấp tốt nhất cho phép công ty triển khai ML nhanh chóng và hiệu quả đó là Pluto7.

Makeathon kéo dài một tháng

Nhóm Khám phá Công nghệ AB InBev đã tích cực khám phá cách AI và ML có thể giải quyết một số thách thức kinh doanh hàng đầu, đang diễn ra của công ty. Vào cuối năm 2017, vườn ươm đã tổ chức một Makeathon, mời các nhà cung cấp giải pháp ML và AI tham gia.

Trong suốt một tháng dài, 14 nhà cung cấp giải pháp đã phát triển Proofs of Concept (POCs) nhằm giải quyết những thách thức mà AB InBev cần giải quyết. Mỗi nhà cung cấp công nghệ được khuyến khích phát triển một giải pháp cho 1 trong số 12 trường hợp sử dụng thể hiện tốt nhất khả năng của họ.

Tech Explore hợp tác với Google cho sự kiện này cho biết, Trong Makeathon, nhiều đối tác GCP đã phát triển các giải pháp cho thách thức Bộ lọc K, biết rằng đó là một trong ba ưu tiên được xác định tại AB InBev. Phát triển chatbot và Video Analytics là hai cái khác nhau.

“Giá trị của việc hợp tác và hợp tác với Pluto7 là chúng có thể mở rộng được với Nền tảng đám mây của Google – vì vậy những kiến ​​thức chúng ta có được từ Newark, chúng ta có thể mở rộng quy mô của các nhà máy bia ở 126 quốc gia. Trí thông minh nhân tạo của Pluto7 và Google Cloud Platform là một một phần của tầm nhìn rộng hơn này để biến đổi cách chúng ta sản xuất bia và cung cấp nó nhanh hơn với chất lượng cao hơn cho khách hàng của chúng tôi. ” – Benjamin Lavoie, Giám đốc Công nghệ Toàn cầu, AB InBev

Hiện tại, AB InBev đang hợp tác với Pluto7 để xác định cách tốt nhất để mở rộng giải pháp cho nhiều địa điểm sản xuất bia. Theo thời gian, kế hoạch là triển khai giải pháp tại 12 nhà máy bia AB InBev ở Hoa Kỳ và tại tất cả Bộ lọc K và các hệ thống lọc tương tự trên toàn cầu.

“AB InBev đang suy nghĩ một hoặc hai năm trước ngành công nghiệp của mình. Họ nghiêm túc trong việc khám phá cách công nghệ có thể cải thiện quy trình sản xuất theo những cách chưa từng có trước đây.”

Khả năng vô tận của Machine Learning

Theo nhiều cách, sản xuất bia phụ thuộc vào các quy trình sản xuất truyền thống. Nhưng AB InBev mở cửa để làm mọi thứ rung chuyển. “AB InBev đang suy nghĩ một hoặc hai năm trước ngành công nghiệp của mình”, Manjunath Devadas, Nhà sáng lập & CEO, Pluto7 nói. “Họ nghiêm túc trong việc khám phá cách công nghệ có thể cải thiện quy trình sản xuất theo những cách chưa từng có trước đây”.

“Dựa trên sự thành công trong dự án K Filter, chúng tôi đã xác định thêm một số cơ hội AI ML phù hợp hoàn hảo cho mối quan hệ hợp tác này”, Adam nói thêm.

Xem thêm :

5 cách Machine learning có thể cải thiện sản xuất cho bạn

Đăng ký để nhận ebook
Đăng ký để nhận ebook "Những điều cơ bản cần biết về Smart Factory và công nghệ IoT" từ chúng tôi.
Đăng ký để được nhận ebook "Những điều cơ bản cần biết về Smart Factory và công nghệ IoT".

Để lại bình luận

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố.