24 จำนวนผู้เข้าชม |
การนำ IoT มาใช้ในกระบวนการผลิตเบียร์
การตัดสินใจของฉันที่จะนำอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) มาใช้ในการผลิตเบียร์ เกิดจากความต้องการระบบอัตโนมัติในสองด้านพื้นฐานของกระบวนการ นั่นคือ ความสม่ำเสมอและความแม่นยำ เมื่อตระหนักถึงผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญที่แม้แต่ความผันผวนเล็กน้อยของอุณหภูมิหรือค่าความถ่วงจำเพาะอาจมีต่อผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย ฉันจึงมองหาโซลูชัน IoT เพื่อตรวจสอบและควบคุมพารามิเตอร์ที่สำคัญเหล่านี้และพารามิเตอร์อื่นๆ หลังจากการทดลองกับอุปกรณ์ต่างๆ รวมถึงอุปกรณ์ที่นับฟองจากแอร์ล็อค (ซึ่งพิสูจน์แล้วว่าไม่แม่นยำเนื่องจากการรั่วไหลที่อาจเกิดขึ้น) ฉันพบว่า Tilt มีประสิทธิภาพมากที่สุด
ไฮโดรมิเตอร์ Tilt เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับชุมชนผู้ผลิตเบียร์ในบ้าน มอบประสบการณ์ที่ราบรื่นในการตรวจสอบค่าความถ่วงจำเพาะและอุณหภูมิของเบียร์ สามารถใช้งานร่วมกับอุปกรณ์ได้หลากหลาย รวมถึง Apple iPhone/iPad สมาร์ทโฟน/แท็บเล็ต Android และ Tilt Pi โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Bluetooth 4.0+ เพื่อส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ไปยังปลายนิ้วของผู้ผลิตเบียร์โดยตรง (ดูรูปที่ 1)
ข้อดีที่โดดเด่นที่สุดประการหนึ่งคือช่วยอำนวยความสะดวกในกระบวนการผลิตเบียร์โดยไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงบ่อยครั้ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งความสามารถในการตรวจสอบการหมักจากระยะไกล สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยรับรองความสมบูรณ์ของเบียร์ แต่ยังช่วยปรับปรุงขั้นตอนการทำงานของการผลิตเบียร์ ทำให้มีความสม่ำเสมอและจัดการได้ง่ายขึ้น
ฉันตระหนักดีว่าอุปกรณ์ IoT เช่น Tilt มีศักยภาพที่จะปฏิวัติประสบการณ์การผลิตเบียร์ของฉัน แต่ฉันรู้ว่าฉันสามารถปรับปรุงและขยายประโยชน์ของ Tilt ต่อไปได้อีก ตัวอย่างเช่น ฉันได้พัฒนาระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติที่แจ้งให้ฉันทราบถึงความเบี่ยงเบนของอุณหภูมิหรือค่าความถ่วงจำเพาะ ช่วยให้สามารถแทรกแซงได้อย่างรวดเร็ว อุปกรณ์ IoT มีความสามารถที่ยอดเยี่ยมในการสร้างข้อมูลที่มีค่า ซึ่งทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับระบบอัตโนมัติของฉัน และให้ข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าสำหรับการคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตและการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ
การปรับอุปกรณ์ Tilt 2 Pro เพื่อการผลิตเบียร์ที่ดีขึ้น
ช่วงเวลาสำคัญสำหรับฉันในฐานะผู้ผลิตเบียร์คือการหาวิธีที่จะทำให้อุปกรณ์ Tilt 2 Pro ส่งข้อมูลไปยัง Microsoft Dataverse โดยตรงโดยใช้ Power Automate ด้วยการปรับแต่งเล็กน้อยแทนการเขียนโค้ดจำนวนมาก การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ง่ายต่อการรับข้อมูลทั้งหมดไปยังที่ที่ฉันสามารถวิเคราะห์ได้อย่างละเอียดและดำเนินการได้อย่างรวดเร็วหากจำเป็น ด้วยการตั้งค่านี้ ฉันสามารถใช้เวลามากขึ้นในการสร้างสรรค์การผลิตเบียร์ โดยรู้ว่าด้านเทคโนโลยีอยู่ภายใต้การควบคุม
แม้ว่าฉันจะมีความรู้เกี่ยวกับการเขียนโค้ดอยู่บ้าง เครื่องมือที่ฉันใช้สร้างขึ้นสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี แต่ยังคงต้องการระบบอัตโนมัติ
Power Automate เป็นเครื่องมือที่ช่วยคุณทำงานและกระบวนการต่างๆ แบบอัตโนมัติโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดจำนวนมาก มันเหมือนกับการมีผู้ช่วยดิจิทัลที่สามารถจัดการงานที่ซ้ำซากจำเจให้คุณได้ ทำให้คุณมีเวลาสำหรับสิ่งที่สำคัญกว่า เช่น การปรับปรุงสูตรเบียร์ของคุณให้สมบูรณ์แบบ ในทางกลับกัน Dataverse เป็นบริการฐานข้อมูลที่ใช้งานง่าย ออกแบบมาเพื่อช่วยคุณสร้างและจัดการโซลูชันข้อมูลที่แข็งแกร่งโดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะทางเทคนิคขั้นสูง ลองนึกถึงมันในฐานะตู้เก็บเอกสารเสมือนจริงสำหรับข้อมูลทั้งหมดของคุณ ทำให้ง่ายต่อการจัดระเบียบ วิเคราะห์ และใช้ในโครงการของคุณ
โดยปกติ ระบบ Tilt จะใช้แอป Google ในการจัดการรายงานและข้อมูล แต่มันมีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะให้คุณเชื่อมต่อกับระบบอื่น หรือแม้แต่สร้างโซลูชันของคุณเอง หากคุณเข้าใจธรรมชาติของการทำงานของ Tilt
มีสองวิธีในการปรับแต่งนี้ วิธีแรกเกี่ยวข้องกับการปรับแต่งสคริปต์แอป Google ที่ Tilt จัดหาให้โดยการเพิ่มฟังก์ชัน ฟังก์ชันนี้จะตั้งค่า Power Automate Flow ซึ่งจะดูแลการนำข้อมูลไปยังฐานข้อมูลอื่น เช่น Dataverse เนื่องจากฉันไม่รู้วิธีเขียนสคริปต์แอป Google ฉันจึงใช้ ChatGPT เพื่อช่วยฉันสร้างโค้ดที่ต้องการ เมื่อฉันได้โค้ดมา ฉันก็แค่คัดลอกและวาง ทดสอบใช้งาน และมันก็ทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบ (ดูรูปที่ 2)
วิธีที่สองคือข้ามสคริปต์แอป Google และใช้ความสามารถของ Tilt ในการเชื่อมต่อกับแอปอื่นๆ เพียงแค่วาง URL ของ Power Automate Flow คุณก็จะได้ผลลัพธ์เดียวกันโดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดใดๆ (ดูรูปที่ 3)
Power Automate เองเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ที่ช่วยให้คุณสร้างกระบวนการอัตโนมัติโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดจำนวนมาก มันเริ่มต้นด้วยการรับข้อมูลจากอุปกรณ์ Tilt เช่น ชื่อของเบียร์ ค่าความถ่วงจำเพาะ (SG) วันที่ผลิต อุณหภูมิการหมัก และบันทึกเพิ่มเติมใดๆ จากนั้น คุณตั้งค่ากฎเพื่อตัดสินใจว่าเมื่อใดที่จะส่งการแจ้งเตือน: ตัวอย่างเช่น หาก SG ลดลงต่ำเกินไป หากอุณหภูมิร้อนหรือเย็นเกินไป หรือหาก SG ยังคงเดิมเป็นเวลานานเกินไป การตั้งค่านี้มีความยืดหยุ่นมาก ช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งสิ่งต่างๆ เช่น การเชื่อมต่อกับอุปกรณ์อัจฉริยะอื่นๆ เพื่อปรับอุณหภูมิโดยอัตโนมัติ หรือกวนเบียร์เพื่อช่วยให้ยีสต์ทำงาน มีความเป็นไปได้มากมาย ช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งวิธีการตรวจสอบและควบคุมสิ่งต่างๆ ตามความต้องการในการผลิตเบียร์ของคุณ ดูรูปที่ 4 สำหรับตัวอย่างส่วนติดต่อผู้ใช้ (UI) ของ Power Automate
การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตเบียร์
การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องมีการตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจน ML มีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการผลิตเบียร์ของเรา แม้กระทั่งสำหรับผู้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี โดยพื้นฐานแล้ว มันเหมือนกับการสอนคอมพิวเตอร์ให้จดจำรูปแบบและตัดสินใจตามรูปแบบเหล่านั้น เมื่อเราผลิตเบียร์ ปัจจัยต่างๆ เช่น อุณหภูมิ ชนิดของยีสต์ ระดับน้ำตาล และระยะเวลาที่เราหมัก ล้วนส่งผลต่อผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย การใช้ ML ช่วยให้เราเข้าใจและปรับปรุงกระบวนการนี้ได้อย่างมาก
คุณเริ่มต้นด้วยการเชื่อมต่ออุปกรณ์การผลิตเบียร์ของคุณกับอุปกรณ์อัจฉริยะที่รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับทุกสิ่งที่เกิดขึ้นระหว่างการบด การล้าง การหมัก การบ่ม และการปรับสภาพ จากนั้น ML จะวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อคาดการณ์ว่าเบียร์ของคุณจะออกมาเป็นอย่างไร และช่วยให้คุณปรับเปลี่ยนได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถผลิตเบียร์ได้อย่างสม่ำเสมอมากขึ้น และพัฒนาความเข้าใจเกี่ยวกับกระบวนการผลิตเบียร์แต่ละขั้นตอนโดยการเปลี่ยนแปลงตัวแปรทีละตัว และอนุญาตให้ ML คาดการณ์ว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่อคุณภาพของเบียร์ขั้นสุดท้ายอย่างไร
ตัวอย่างเช่น ML สามารถช่วยระบุสภาวะที่เหมาะสมที่สุดสำหรับยีสต์ในการเปลี่ยนน้ำตาลเป็นแอลกอฮอล์ที่อุณหภูมิหรือช่วง pH ที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งสามารถลดระยะเวลาของวงจรการหมัก และลดพลังงานและน้ำที่ใช้โดยรวม
หลังจากระบุเงื่อนไขที่ดีที่สุดแล้ว ฉันสามารถรวมเข้ากับกระบวนการผลิตเบียร์ได้ แบบจำลอง ML จะปรับปรุงการคาดการณ์อย่างต่อเนื่องด้วยข้อมูลใหม่ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง (ดูรูปที่ 5) เมื่อได้รับการฝึกฝนสำเร็จแล้ว แบบจำลองสามารถนำมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าคุณภาพของเบียร์มีความสม่ำเสมอ แทนที่จะต้องพึ่งพาการปรับเปลี่ยนด้วยตนเองตลอดกระบวนการผลิตเบียร์สำหรับรูปแบบเฉพาะ จากนั้นสามารถขยายไปยังรูปแบบเบียร์อื่นๆ และนำไปใช้กับสถานที่ผลิตเบียร์ต่างๆ ที่มีพารามิเตอร์ระบบการผลิตเบียร์ที่แตกต่างกัน
ข้อสำคัญคือ ในการทำให้สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นได้ เราต้องการข้อมูลที่ดี และมีจำนวนมาก ยิ่งเรามีรายละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการผลิตเบียร์และสิ่งที่เราได้รับในท้ายที่สุด ML ก็จะยิ่งช่วยให้เราผลิตเบียร์ได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
บทเรียนที่ได้รับ
การเดินทางครั้งนี้ในการผสานรวมเทคโนโลยีเข้ากับกระบวนการผลิตเบียร์เต็มไปด้วยการเรียนรู้และการค้นพบ บทเรียนที่สำคัญที่สุดคือความสำคัญของความสมดุล: การสร้างสมดุลระหว่างประเพณีกับนวัตกรรม ศิลปะกับวิทยาศาสตร์ และสัญชาตญาณกับข้อมูล การนำ IoT และปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ไม่ได้เข้ามาแทนที่จิตวิญญาณของช่างฝีมือในการผลิตเบียร์ แต่เป็นการเสริมสร้าง ทำให้มีความแม่นยำและความสม่ำเสมอมากขึ้น
บทเรียนสำคัญอีกประการหนึ่งคือคุณค่าของการปรับตัว ในสาขาที่มีพลวัตเช่นการผลิตเบียร์ การเปิดรับวิธีการและเทคโนโลยีใหม่ๆ สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดและคุ้มค่า สุดท้าย การเดินทางครั้งนี้ได้ยืนยันถึงความสำคัญของชุมชน การแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก ความท้าทาย และความสำเร็จกับเพื่อนผู้ผลิตเบียร์ได้เพิ่มพูนประสบการณ์ของฉัน และมีส่วนช่วยในการพัฒนาฝีมือโดยรวม
ในขณะที่ฉันยังคงสำรวจจุดตัดของการผลิตเบียร์และเทคโนโลยี ฉันรู้สึกตื่นเต้นกับความเป็นไปได้ในอนาคต การผสมผสานของ IoT และ AI กับเทคนิคการผลิตเบียร์แบบดั้งเดิมไม่เพียงแต่ช่วยยกระดับคุณภาพของเบียร์ แต่ยังปูทางไปสู่ นวัตกรรมที่ยังไม่เคยมีมาก่อน
Cr. Zymurgy Jul/Aug 2024
