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Gli analytics supportano il processo di produzione del formaggio
Grazie agli analytics, l’aumento previsto della resa del formaggio è del 7%
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Gli analytics supportano il processo di produzione del formaggio

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- Notilyze dashboard produzione formaggio - Notilyze analytics - Notilyze caseificazione

Nel corso del Sas Hackathon, un evento globale che riunisce appassionati di dati provenienti da regioni, ambienti e livelli di competenza diversi, il team dell’azienda olandese di analisi Notilyze è riuscito a progettare una dashboard che visualizza e analizza il difficile processo biologico di produzione del formaggio.

L’innovativa soluzione riesce a esplorare tutti i componenti del processo di caseificazione, a costruire modelli per prevedere la resa in base a questi componenti e a sviluppare un’Api che suggerisce aggiustamenti al processo in base al tipo di formaggio, alle impostazioni di controllo attuali e ai dati effettivamente osservati. I quattro fattori principali esaminati dal team di Notilyze che possono influenzare la qualità e la resa del formaggio sono il sale, il grasso, l’umidità e il pH. Per un caseificio che produce 100 milioni di kg di formaggio all’anno, qualsiasi squilibrio di questi ingredienti può essere costoso, sia per i profitti sia per l’ambiente.

È necessario riconoscere le tendenze il prima possibile e apportare modifiche per assicurarsi che gli ingredienti siano ottimizzati l’uno per l’altro – spiega Colin Nugteren del team di Notilyzei cheese technologist sono rimasti davvero sorpresi dalla quantità di insight contenuta nei dati e da quanto siamo stati in grado di raccogliere, in poche settimane, da un gran numero di dati, imparando così tanto sulla produzione del formaggio senza avere un background caseario”.

A quasi un anno di distanza, l’aumento previsto della resa è del 7%, che corrisponderebbe a circa 7 milioni di kg di formaggio all’anno prodotti in più al netto di una riduzione dei rifiuti alimentari nel processo di produzione. La lavorazione, tuttavia, è ancora in corso: il formaggio migliora con l’età e lo stesso deve avvenire per i modelli analitici, che richiedono un work in progress continuo.

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