Reportajes

Cuando el Big Data se encuentra con la industria cervecera

 

En diciembre, Deschutes Brewery, la décima cervecera artesanal más grande de Estados Unidos, anunció planes para despedir al 10% de su plantilla. La disminución en las ventas y el volumen fueron citados como la razón, un estribillo familiar cuando el mercado de la cerveza artesanal llega a un punto de saturación. Para la mayoría de los cerveceros, un despido significaría también una reducción en la distribución y la producción a nivel empresa. Pero esto no pasará en Deschutes, gracias a una decisión tomada hace poco menos de cuatro años con el objetivo de incorporar sensores conectados a Internet en el proceso de elaboración de la cerveza.

La fabricación de cerveza, por supuesto, sigue siendo una industria muy centrada en el ser humano y, aunque no lo parezca, artesanal. Tradicionalmente, los trabajadores han probado y analizado manualmente las cervezas durante la producción para determinar cuándo se debe mover la cerveza de una de las nueve fases de elaboración a otra, un proceso llamado cambio de fase. La transferencia de un paso a otro demasiado pronto o demasiado tarde afecta la calidad del producto final. Al igual que muchas fábricas de cerveza, Deschutes, con sede en Oregon, mantuvo los registros de esas muestras y análisis con el objetivo de más tarde analizarlo a través de softwares y usar sus datos para predecir los tiempos de transición durante la producción. ¿Lo que descubrieron? que estos resultados ayudaron a agilizar el proceso de elaboración y ayudaron a la empresa a hacer más con menos.

«Ya no tenemos que contar con personal para poder operar 24/7. Normalmente tendríamos que hacer un sacrificio en calidad o pérdida de capacidad. Esta es una oportunidad para decir que tenemos una gran confianza en este modelo”, explica el maestro cervecero de la compañía. Con la reducción de número de trabajadores, ahora Deschutes está buscando nuevas formas de aprovechar sus herramientas de procesamiento de datos. Se están explorando las prácticas habituales, como el análisis predictivo que alerta cuando el equipo está a punto de romperse, pero la compañía también está pensando en posibilidades más específicas de la industria como la manera en la que medir el sabor de la cerveza. ¿Será éste el principio del fin?