Intelligent-FRY

Waarom dit project?

Voedingsbedrijven opereren veelal in een omgeving waarin het draait rond hoge volumes en lage marges. In deze setting kunnen zelfs beperkte verbeteringen in procesefficiëntie leiden tot substantiële winsten. Het optimaliseren van processen en proceslijnen is dan ook belangrijk. Dit stoelt bij voedingsbedrijven voor een belangrijk deel op ervaring en kennis die opgebouwd werd/wordt via ‘trial-and-error’, aangevuld met optimaliseringsexperimenten waarin typisch factor per factor gewerkt wordt. Bovendien dienen de proceslijnen telkens zo goed mogelijk afgestemd te worden op de karakteristieken van grondstoffen die van nature een variatie kennen. 
Deze klassieke aanpak botst op zijn limieten omdat bij de huidige procesoptimalisering met meerdere aspecten tegelijkertijd rekening dient te worden gehouden:

• Het aantal producten (‘referenties’) neemt toe, samen met de striktere kwaliteitsspecificaties waaraan moet voldaan worden (zie bijvoorbeeld private label producten die zich voldoende moeten weten te onderscheiden)
• Het aantal ‘confrontaties’ met variaties in grondstoffen neemt toe door de snelheid waarmee jaarrond loten worden verwerkt (zie bijvoorbeeld de toename in ras-diversiteit in de aardappelverwerking)
• Er moet beantwoord worden aan duurzaamheidscriteria bij de procesuitvoering: water- en energiereductie doelstellingen, het verminderen van afval- en nevenstromen, het milderen van milieu-impact
• Er moet beantwoord worden aan strengere voedselveiligheidsvereisten (bv procescontaminanten)

Het feit dat deze uitdagingen afhangen van verschillende variërende factoren die elkaar onderling kunnen beïnvloeden, vormt een bijkomende moeilijkheid om processen te optimaliseren.  

‘Intelligent-FRY’ gaat deze uitdaging aan door onderzoek te verrichten dat tot een doorbraak moet leiden in het optimaliseren van meertrapsproductieprocessen in de agrovoedingsindustrie  Het productieproces van voorgebakken diepvriesfriet fungeert hierbij als model. In het onderzoek is een sleutelrol weggelegd voor de kersverse Belgian Fries pilot, welke toelaat om pilootexperimenten uit te voeren met een industriële relevantie .  

Om de complexe experimentele uitdagingen te kunnen aangaan dienen innovatieve ‘Design-of-Experiments’ (DoE) strategieën te worden ontwikkeld en toegepast. Zo kan er op een efficiënte manier inzicht bekomen worden in de  fysicochemische processen die optreden in de aardappel en het proceswater bij de verwerking van aardappelen tot friet. Deze inzichten, samen met nieuwe statistische datamodellerings- en optimaliseringstechnieken maken het mogelijk om een expertsysteem te ontwikkelen dat moet toelaten om het meertrapsproces te optimaliseren in functie van een variabele grondstof. Het project levert bedrijven zo kennis en tools waarmee ze op een wetenschappelijk-ondersteunde en een tijds- en kosteneffectieve manier hun capaciteit tot (sub)procesoptimalisering van hun proceslijnen op een hoger niveau kunnen brengen.
Het project opent perspectieven voor toepassingen op meertrapsprocessen van andere levensmiddelen. 

Onderzoeksaanpak en verwachte resultaten

In eerste instantie is het belangrijk om beter inzicht te verwerven in de impact van het meertrapsproductieproces van industrieel diepgevroren voorgebakken frieten op de kwaliteit van de consumeerbare Belgische frieten en de vereisten inzake waterbeheer, als functie van de variabele kenmerken van de inkomende aardappel. Dit inzicht zal worden verschaft door grondig onderzoek naar de fysisch-chemische impact van elke industriële verwerkingsstap en de daarbij toegepaste parameters, in combinatie met onderzoek naar de ontwikkeling van zeer efficiënte ‘Design of Experiments’ (DoE) plannen. Door het onderzoek uit te voeren op de pilootlijn van de Belgian Fries Pilot (Kortrijk) worden praktijkrelevante inzichten bekomen. Op basis van deze inzichten zal een generische, efficiënte experimentele ontwerpstrategie opgemaakt worden voor het optimaliseren van typische complexe meerfasige en grondstof-lot-afhankelijke industriële productieprocessen in de agrovoedingssector. De ontwerpstrategie zal geïmplementeerd worden in een softwarecode om een pilootexpertsysteem te bekomen dat (eveneens in de Belgian Fries Pilot) getest zal worden op zijn mogelijkheden om gegeven een bepaalde partij rauwe aardappelen de best mogelijke procesinstellingen te vinden om specifieke kwaliteitsdoelen te behalen: acrylamideconcentratie, vetgehalte, textuur, grijsverkleuring, proceswaterbeheer.  Tot slot zal worden nagegaan of het pilootexpertsysteem in staat is om het meertrapspilootproductieproces van diepgevroren voorgebakken frieten te optimaliseren met betrekking tot de gehele set van beschouwde kwaliteitskenmerken van de consumeerbare Belgische frieten en het proceswaterbeheer, gebruikmakend van drie partijen binnenkomende aardappelen (meervoudige output optimalisatie) 

Doelgroep

Het project biedt het meest rechtstreeks valorisatieperspectief voor producenten van diepgevroren voorgebakken frieten. Dit project legt immers de basis voor een verbeterde optimalisatie van hun processen door (1) een verbeterd inzicht in de fysisch-chemische dynamiek die in de frieten optreedt tijdens de industriële verwerking en in de relatieve impact van de verschillende en interagerende procesparameters en -stappen daarop, en (2) de beschikbaarheid van een statistisch expertsysteem als een nieuwe tool die hen begeleidt in het zo effectief mogelijk optimaliseren van hun specifieke proceslijnen. Implementatie hiervan zal een impact genereren op de kostenefficiëntie van de productie, zal de mate waarin de productkwaliteit binnen de 'specs' kan worden gegarandeerd (klantentevredenheid) doen toenemen en de voedselverspilling die aan de lijn wordt geproduceerd (door het vermijden van misproducties) doen afnemen.
Het generiek karakter van het statistisch optimaliseringsconcept opent eveneens mogelijkheden voor toepassing in de bredere voedingsindustrie doordat het vertaald kan worden naar proceslijnen die andere types van aardappelproducten produceren en naar andere processen (andere grondstoffen, zoals groenten,….). Ruimer bekeken zijn er vervolgprojecten te verwachten rond een betere, gerichtere procescontrole. Dit laatste zal aanleiding geven tot innovaties bij machinebouwers, installateurs, sensorleveranciers en -ontwikkelaars,… en tot investeringen in voedingsbedrijven.  

Projectpartners

Flanders’ FOOD beheert het onderzoeksproject. De experimenteel-wetenschappelijke uitvoering  is in handen van: 

• Universiteit Gent:
  • Vakgroep Levensmiddelentechnologie, Voedselveiligheid en Gezondheid (Prof. dr. ir. Bruno De Meulenaer, bruno.demeulenaer@ugent.be, projectleider en dr. ir. Arne Huyst, onderzoekscoördinator) 
  • VEG-i-TEC (Prof. dr. ing. Imca Sampers, imca.sampers@ugent.be)
• Katholieke Universiteit Leuven: 
  • Depertement Biosystemen - Afdeling Mechatronica, Biostatistiek en Sensoren (MeBioS) (Prof. Dr. Peter Goos, peter.goos@kuleuven.be en dr. ir. Bart De Ketelaere, bart.deketelaere@kuleuven.be)

Deelnemen?

Het cSBO project zal in januari 2024 van start gaan en gedurende 4 jaar lopen. Bedrijven nemen deel aan dit project door deel uit te maken van de industriële adviesraad. Deze krijgt de projectresultaten van op de eerste rij te horen en bespreken deze met de Intelligent-FRY onderzoekers, voornamelijk vanuit het oogpunt van industriële toepassing. Dit verhoogt de garantie dat de resultaten van direct nut zullen zijn voor industriële stakeholders.

De financiële verbintenis bedraagt €1.000/jaar voor een niet-kmo en €250/jaar voor een kmo en dit gedurende de vierjarige looptijd van het project.