Meteen naar de inhoud

Datagestuurd mouten helpt Holland Malt bij het verkleinen van haar ecologische voetafdruk

Door de oven slechts 1 procent minder heet te zetten, kan Holland Malt al genoeg elektriciteit besparen om een klein dorp een jaar lang van stroom te voorzien. Datascience en modellering helpen de mouterij bij het verkleinen van haar ecologische voetafdruk.
HollandMalt mouttorens

IN HET KORT

Dit is de kop

Data Science ondersteunt technologie-experts bij een objectieve, datagestuurde kwantificering van de factoren die van invloed zijn op hun productieproces.

Dit is de kop

Door controle op het productieproces kan energie worden bespaard, wat de kosten vermindert en ook de ecologische voetafdruk ten goede komt.

Dit is de kop

Droge runs van het model laten veelbelovende resultaten zien, waardoor warmtewisseling experimenten mogelijk worden om het doel van energiebesparing te bereiken.

Zonder mout geen bier. Dit hoofdingrediënt wordt gemaakt van graan zoals gerst. Wanneer het graan aankomt in de mouterij, wordt het eerst gereinigd om stof en andere vreemde stoffen te verwijderen. Daarna wordt het een dag lang met water overgoten om het vochtgehalte op te trekken tot 40-45 procent. Dit weken brengt de kieming in het graan op gang, waardoor de celwanden worden afgebroken en enzymen worden ontwikkeld die het zetmeel omzetten in de suikers die nodig zijn om de alcohol te vormen. Na vijf dagen wordt het groene mout overgebracht naar de eest, waar het wordt gedroogd om het vochtgehalte terug te brengen tot minder dan 5 procent. Dit stopt het ontkiemen en bereidt het mout voor op het brouwen.

“Een eest is een heel grote oven”, verklaart Martijn van Iersel, manager kwaliteit en technologie bij de in Lieshout gevestigde mouterij Holland Malt. “De groene mout wordt over de vloer uitgespreid, waarna grote ventilatoren er warme, droge lucht overheen blazen. De passerende lucht koelt af en neemt een deel van het vocht uit de korrels op. Voor elke batch hebben we 20 tot 22 uur om het droogproces te voltooien en de mout op tijd klaar te krijgen voor transport naar de klant, de brouwerij.”

Een van de grootste klanten van Holland Malt is moederbedrijf Swinkels Family Brewers, ook gevestigd in Lieshout en bekend van het merk Bavaria. “Als je alle processen in een mouterij vergelijkt, is het eesten het meest energieverslindend”, zegt Pieter Meeuws, business intelligence & reporting-analist bij Swinkels. “Omdat we maatschappelijk verantwoord ondernemen hoog in het vaandel hebben, besloten we te kijken of we konden voortbouwen op onze groeiende datascience-competentie en de elektriciteitsrekening konden verlagen met behulp van een datagedreven aanpak. Een reductie van 1 procent zou al genoeg energie besparen om een klein dorp als Lieshout een jaar lang van stroom te voorzien.”

“Omdat we maatschappelijk verantwoord ondernemen hoog in het vaandel hebben, besloten we te kijken of we konden voortbouwen op onze groeiende datascience-competentie en de elektriciteitsrekening konden verlagen met behulp van een datagedreven aanpak. Een reductie van 1 procent zou al genoeg energie besparen om een klein dorp als Lieshout een jaar lang van stroom te voorzien.”

Pieter Meeuws, business intelligence & reporting-analist bij Swinkels

Aan de knoppen draaien

Voortbordurend op hun bestaande relatie wendde Swinkels zich tot de datascience-consultants van Bright Cape voor hulp. “We hebben met hen een project gedaan in Ethiopië”, geeft Meeuws een voorbeeld van hun eerdere samenwerking. “Nadat we daar een greenfield brouwerij hadden opgezet, hebben zij ons geholpen een succesvolle datagedreven marketingcampagne te voeren om ons nieuwe bier zo goed mogelijk te promoten. Toen we namens Holland Malt contact met hen opnamen, hebben ze ons opnieuw ondersteund met hun datascience-expertise.” Voor Bright Cape, gevestigd in Amsterdam en Eindhoven, sluit het Holland Malt-project mooi aan op zijn aandachtsgebieden. “Wij ontwikkelen geavanceerde datascience-oplossingen, die gaan van exploratie tot gebruikerservaring”, licht senior datascientist Daphne van Leeuwen toe. “We zijn vooral actief in finance, logistiek en productie, met een toenemende focus op duurzaamheid.” Het project sluit ook aan bij de efficiëntie- en duurzaamheidsdoelstellingen van het High Tech Software Cluster, dat Bright Cape en andere softwarespecialisten samenbrengt om de Nederlandse softwarekrachten te bundelen, te promoten en toe te passen op een wereldwijd podium.

Doel van het project was om een partij mout binnen het vereiste tijdsbestek van 20 tot 22 uur te eesten en daarbij dezelfde hoge kwaliteit te leveren met een zo laag mogelijk energieverbruik. “Door de verschillende korrelgroottes en -vormen hebben verschillende gersttypes verschillende vochtgehaltes en dus verschillende droogtijden. Ook de omstandigheden buiten de oven spelen een belangrijke rol. Bij een lage luchtvochtigheid, bijvoorbeeld in de winter, kunnen sommige batches al na 15 uur klaar zijn”,

weet Van Iersel. “Tot voor kort zetten we de ventilatoren op vol vermogen, ongeacht de omstandigheden. Als we ze echter iets lager zouden zetten, zodat dezelfde partij 20 uur nodig heeft om te drogen, blijven we nog steeds binnen de gestelde grenzen en hebben we minder energie verbruikt.

Holland Malt had al veel impactvariabelen direct beschikbaar, zoals de luchtvochtigheid en de temperatuur in de eest, de vorm en grootte van de gerst en de laagdikte van de groene mout”, haakt Van Leeuwen in. “We hebben die gegevens verwerkt, gecombineerd met externe factoren zoals de buitenluchtvochtigheid en -temperatuur en alles in een model gestopt dat, gegeven een reeks randvoorwaarden, zo nauwkeurig mogelijk voorspelt hoe lang het duurt om een batch te voltooien. Holland Malt kan deze voorspelling gebruiken om aan de knoppen van de oven te draaien, waardoor ze nieuwe gegevens krijgen waarmee ze het model kunnen verbeteren en een nog betere voorspelling krijgen.

Holland Malt is nu bezig met uitgebreide proeven. Van Iersel: “We zien een aantal veelbelovende resultaten, die bevestigen dat het model de droogtijd inderdaad correct kan voorspellen. We naderen het punt waarop we, onder de juiste omstandigheden, de verwarming een tandje lager kunnen zetten en daadwerkelijk energie kunnen gaan besparen. Op dit moment zijn we nog handmatig aan het tweaken. Uiteindelijk gaan we natuurlijk voor een zelfcorrigerend model.

Drooglopen

Het project begon in februari vorig jaar en eindigde in januari van dit jaar. Holland Malt is nu bezig met uitgebreide proeven. Van Iersel: “We zien een aantal veelbelovende resultaten, die bevestigen dat het model de droogtijd inderdaad correct kan voorspellen. We naderen het punt waarop we, onder de juiste omstandigheden, de verwarming een tandje lager kunnen zetten en daadwerkelijk energie kunnen gaan besparen. Op dit moment zijn we nog handmatig aan het tweaken. Uiteindelijk gaan we natuurlijk voor een zelfcorrigerend model.”

“We kijken ook of we meerdere ovens tegelijk kunnen optimaliseren”, voegt Meeuws toe. “Holland Malt heeft er vier en we onderzoeken of we ze zo achter elkaar kunnen zetten dat we hun restwarmte efficiënter kunnen hergebruiken. Het gaat erom hoe we het model zo goed mogelijk kunnen benutten, hoe we er het beste van kunnen profiteren dat we meer grip hebben op het proces.”

Het project heeft Van Iersel de ogen geopend voor de mogelijkheden van datascience en modelleren. “Het is echt opmerkelijk wat je kunt bereiken”, vindt hij. Voor Meeuws was het een bevestiging dat je nooit genoeg data kunt hebben: “Holland Malt legde al veel vast, maar het project liet ons zien dat we nog wat blinde vlekken hadden. Dus verzamel zo veel mogelijk procesdata, ook als je nog niet weet waar je het voor nodig gaat hebben.”

TIPS

Dit is de kop

Een succesvolle implementatie van datawetenschap staat of valt met de acceptatie door de bedrijfswereld; daarom is het van cruciaal belang dat technologen en besluitvormers van begin tot eind bij het proces worden betrokken.

Dit is de kop

Begin klein, lever goed – het is belangrijk om uw use case in het begin zorgvuldig af te bakenen en uitvoerig af te stemmen met de deskundigen om hun behoeften te begrijpen.

Bright cape

Bright cape

Bright Cape maakt data toegankelijk voor iedereen. En dan niet alleen inzicht, maar een praktisch toepasbare oplossing die direct waarde toevoegt. Bright Cape zorgt voor inzicht en de oplossing. Dit doen we altijd samen met onze klant als één team.

Bekijk Bedrijf
Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang updates.