Pattern Recognition

Contrôle qualité critique

Brasseurs, distillateurs, vignerons

Dans l’industrie brassicole, la teneur en alcool d’une boisson est un paramètre de qualité critique qui est régulièrement analysé.

L’analyse des données peut être utilisée pour déterminer si les nouvelles méthodes d’analyse de la qualité (moins coûteuses et moins longues) sont aussi efficaces que les méthodes traditionnelles. Dans un cas, l’utilisation de modèles de régression OPLS (Orthogonal Partial Leasts) multivariés pour vérifier la teneur en alcool et la couleur a montré que cette méthode était capable d’obtenir des erreurs de prédiction comparables à celles des méthodes de référence.

Avantages pour l'entreprise

La mesure du paramètre de qualité peut prendre beaucoup de temps (et se produit à un stade avancé du processus de production) de manière traditionnelle. L’utilisation d’un modèle d’apprentissage automatique pour les mesures de qualité permet au processus de production de se poursuivre sans entrave.

Faisabilité

Haut

Type d'expertise/domaine IA

Moindres carrés partiels orthogonaux

 

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