Optimal matproduksjon basert på Big Data

Bakgrunn

Industrien er fremdeles i stor grad basert på tradisjon og håndverk. Råvarekvalitet vurderes ofte av erfarne nøkkelpersoner, og prosessene styres av fingerspissfølelsen til operatørene.

Dette er verdifull kompetanse, men for en moderne industri med krav til effektivitet og kvalitet skaper det avhengighet av enkeltpersoner og lite objektivitet.

Det er derfor et behov for økt digitalisering, gjennom kombinasjonen av måleteknologi, automatisering og systemer for dataanalyse og prosesstyring.

De fleste næringsmiddelbedrifter logger og lagrer svært mye data gjennom produksjonen, men disse blir i liten grad brukt til å optimalisere og styre prosessen slik det gjøres i for eksempel kjemisk industri. Det gir økt kunnskap om prosessen, og vi kan flytte fokus fra ferdigvarekontroll til kontinuerlig måling av råvarer og prosess.

På grunnlag av dette kan man utforme et styringssystem som automatisk justerer prosessen mot riktig kvalitet på sluttproduktet. Dette er imidlertid ikke en triviell oppgave for næringsmiddelindustrien. Råvarenes kvalitet er som regel ikke entydig definert, og det er ofte usikkert hvilke parametere som er viktige og hvordan de skal måles. Analyse av så komplekse systemer krever skreddersydd og robust metodikk, og det trengs en betydelig tverrfaglig kompetanse for å forstå hvordan data og modeller best kan brukes til å styre prosessene. 

De tre norske forskningsinstituttene Nofima, Tel Tek og Sintef har til sammen høy kompetanse på dataanalyse, matkjemi, målesystemer og prosesstyring.

I OPTIMAT-prosjektet vil vi modernisere bedriftenes produksjon og samtidig demonstrere for resten av bransjen det store potensialet som ligger i Big Data Analytics.