Strumentazione industriale + Alimentare e Beverage

I recenti sviluppi nella Tecnologia Ultrasonora SDT la rendono la prima linea di difesa contro i costosi fermi impianto non pianificati, consentendo di passare facilmente dalla manutenzione a guasto/tempo, alla manutenzione predittiva/proattiva, a parità di forza lavoro, diminuendo costi e sprechi. Perché l'Ultrasuono? Ambiti di applicazione. Condition Monitoring e Risparmio Energetico tramite ultrasuoni

In una dimostrazione live, sono state mostrate la strumentazione di misura per la massima affidabilità ed efficienza del processo. Sono presentate le diverse caratteristiche dei sensori: design igienico certificato, resistono alle alte temperature e ai processi di pulizia aggressivi.

La corretta strumentazione può supportare la produzione garantendone la sicurezza, ottimizzando i progetti, riducendo i costi operativi di approvvigionamento e facendo raggiungere la piena operatività ovunque nel mondo. Il caso per un efficiente processo nell'industria alimentare è importante anche una efficiente distribuzione della catena delle materie prime.

La tecnologia a micro-onde per trasparenza è un analizzatore da processo che permette di misurare il contenuto in acqua dei latticini e può essere utilizzata anche per la misura di concentrazione o umidità in altri prodotti sia solidi sia liquidi, la tecnologia a micro-onde è una strumentazione industriale che può essere utilizzata per la sicurezza nell'industria alimentare. L'analizzatore è progettato per soddisfare le necessità applicative in diversi settori industriali (come alimentare, chimico, petrolchimico e siderurgico), dove una misurazione di densità, umidità e concentrazione in linea, permette di ottimizzare e/o monitorare la produzione del prodotto analizzato.

- Il consumatore e gli attori del food and beverage - Creazione di un codice QR con tecnologia blockchain - Utilizzo di una piattaforma web (linguaggio .net) per generare il codice QR - Tecnologie IOT e IOE per la raccolta dati - Utilizzo del modulo GIS e di immagini satellitari, machine learning - Risultati e conclusioni