Slim inzetten van AI levert 30% meer enzymen op voor bakkers

Het inzetten van datawetenschap en artificiële intelligentie vertaalt zich in een aanzienlijke kostenbesparing en een kleinere ecologische voetafdruk. Het is in deze context een primeur voor de internationale speler.

Bovendien zet het de deur open voor verder onderzoek naar het gebruik van AI in R&D en de productie bij Puratos.

2 maanden alle parameters opvolgen

Dataroots ging aan de slag met een grote verscheidenheid aan analytische en datasciencemethodes in een Microsoft Azure-omgeving. Twee maanden lang werd een grondige data-extractie en -analyse gemaakt van alle beschikbare parameters. Zo kwam het tot de uiteindelijke gewenste optimalisatie.

Hieruit werden vijf mogelijke manieren gedistilleerd om de productie te verhogen. Van deze vijf bleken twee methodes uiteindelijk het meest interessant om te testen. Hierbij werden op basis van algoritmen bepaalde variabelen in de productie van enzymen aangepast.

“De context waarin deze enzymen worden geproduceerd is erg complex”, getuigt Benjamin Bado, data manager bij Puratos.

“De Puratos-enzymen worden geproduceerd door middel van fermentatieprocessen onderhevig aan honderden parameters die de fermentatie beïnvloeden.”

“Daarnaast spelen tijd en geld ook een rol. De kosten voor de grondstoffen om één lot te produceren, lopen op tot bedragen van zes cijfers. Omdat elke labtest ook een aantal weken duurt, was het cruciaal om gericht in te grijpen en niet in het wildeweg te experimenteren.”

Betere resultaten dan verwacht

In de laatste maand van het project kreeg Puratos een duidelijk zicht op de resultaten. Dankzij het aanpassen van de juiste variabelen in het productieproces steeg de enzymenproductiviteit met dertig procent.

Hiermee oversteeg het project ruimschoots de initiële verwachtingen.

“Deze 30% betekent niet alleen een significante reductie van onze kosten, maar ook van de ecologische impact van onze productie”, zegt Benjamin.

Het is een primeur op wereldschaal voor de Puratos-groep en het bewijs van onze uitstekende samenwerking met Dataroots. Bovenop de twee inhouse consultants konden we steeds een beroep doen op de expertise van het volledige team achter hen.”

Gil Henry, senior machine learning engineer van Dataroots en consultant bij Puratos is erg trots:

“Het was een stevige uitdaging maar dit resultaat geeft des te meer voldoening”, zegt Gil. “De uniciteit van dit project dwong ons tot een aanpak met onconventionele AI-methodes die verder ging dan een state-of-the-art oplossing.

Het toont aan dat we met Dataroots de nodige expertise in huis hebben om ook dit soort complexe situaties de baas te kunnen.”

Ook toepasbaar op andere enzymen

Dataroots en Puratos werken al sinds eind 2019 samen om artificiële intelligentie in te zetten in de bedrijfsprocessen, voornamelijk voor commerciële toepassingen.

Zo kwam ook het project rond enzymen tot stand. Vanuit een aantal workshops werden projecten opgestart om data uit de wereldwijde vestigingen van Puratos te valoriseren.

Hiervoor ontwikkelde Dataroots een data lake waarin alle data van alle vestigingen van het bedrijf worden gestructureerd. Dit zorgt ervoor dat Puratos snel en eenvoudig toepassingen kan ontwikkelen met zijn beschikbare data.

Benjamin Bado blikt enthousiast vooruit: “Dankzij het data lake en de resultaten van het enzymenproject hebben we een stevig data science-fundament opgebouwd om verder te investeren in AI-toepassingen."

"Zo gaan we meteen aan de slag om dit succes op te schalen naar andere enzymen. Later zullen we ook naar andere takken in onze R&D-afdeling en het ganse bedrijf kijken. We geloven steevast dat we hierdoor nog grote stappen zullen zetten op vlak van kostenbesparingen en milieu-impact.”