Production de boissons numérique avec automatisation modulaire

Lors de la Hannover Messe 2026, qui s’est tenue du 20 au 24 avril à Hanovre, GEA Group et Siemens ont présenté un flux de production entièrement digitalisé pour l’industrie des boissons. Au cœur de la démonstration se trouve une ligne de procédé animée de bout en bout, illustrant l’interaction entre connectivité des machines, architecture système et analyse de données pilotée par l’IA, de la gestion des matières premières jusqu’au remplissage.

Digitalisation de bout en bout des procédés de boissons
La ligne présentée s’appuie sur des applications industrielles réelles et reproduit les principales étapes de production de boissons complexes telles que le cold brew coffee, les boissons fonctionnelles et les boissons enrichies en protéines. L’architecture système intègre les modules de procédé dans une digital supply chain unifiée, permettant un échange de données continu et une coordination des opérations.

GEA présente ses technologies comme des « digital natives », conçues pour fonctionner dans des environnements connectés, avec pour objectif d’améliorer la disponibilité des équipements, la productivité et l’efficacité des ressources sur l’ensemble de la chaîne de production.

Séparateur connecté au sein d’un écosystème numérique
Dans le cadre de la solution globale, GEA expose le séparateur de boissons GSX 260 sous forme de skid. L’équipement est intégré au GEA Cloud, qui constitue l’infrastructure centrale de données reliant les machines via des passerelles edge sécurisées. Les données d’exploitation sont traitées et mises à disposition pour des applications numériques.

Les utilisateurs peuvent accéder aux informations via des interfaces web, incluant des outils d’analyse de performance, de suivi énergétique, de maintenance conditionnelle et de maintenance prédictive. Le séparateur intègre également une unité d’économie d’eau visant à réduire la consommation d’eau tout en maintenant les performances du procédé.

Optimisation des procédés assistée par l’IA
La solution inclut des systèmes d’assistance basés sur l’IA, tels que GEA InsightPartner, qui analysent les données opérationnelles afin de fournir des recommandations d’optimisation, d’identifier des tendances et de générer des prévisions. Les tableaux de bord KPI offrent une visibilité sur l’état des installations, leur disponibilité et la consommation d’énergie, facilitant le benchmarking et l’amélioration continue.

Ces fonctionnalités permettent une prise de décision basée sur les données et renforcent la stabilité des processus de production complexes.

Standards ouverts pour une automatisation modulaire
La collaboration repose sur des standards ouverts tels que OPC UA et le Module Type Package (MTP), permettant une intégration indépendante des fournisseurs. MTP offre une description normalisée des fonctionnalités des modules de procédé, simplifiant l’ingénierie et réduisant les efforts d’intégration.

Cette approche modulaire favorise l’évolutivité des installations, améliore leur flexibilité et facilite l’adaptation aux exigences changeantes dans différents secteurs industriels.




Simulation et ingénierie virtuelle
À l’aide d’outils numériques comme la plateforme de simulation SIMIT et le framework TIA Portal, les entreprises montrent comment les installations peuvent être testées virtuellement avant leur mise en œuvre physique. L’utilisation de technologies de jumeau numérique permet de réduire les délais de développement, de limiter les erreurs en phase initiale et d’améliorer la fiabilité des projets.

Démonstration et présentation technique
La solution a été présentée sur le stand Siemens (Hall 27, Stand A48) lors de la Hannover Messe 2026. Une présentation technique intitulée « From standardized CPG to standardized everything – powered by GEA & Siemens », tenue le 22 avril 2026, a apporté des informations complémentaires sur l’intégration standardisée des machines et l’automatisation modulaire.

Édité par Maria Brueva, éditrice chez Induportals – contenu adapté avec l’aide de l’intelligence artificielle.

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