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Analisi della qualità in tazza e manutenzione predittiva di macchine del caffè professionali. = Coffee brewed quality analysis and predictive maintenance of related professional machines

Marco Lentini

Analisi della qualità in tazza e manutenzione predittiva di macchine del caffè professionali. = Coffee brewed quality analysis and predictive maintenance of related professional machines.

Rel. Elena Maria Baralis, Daniele Apiletti. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2019

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Abstract:

La capacità di rilevare e immagazzinare dati è aumentata a dismisura negli ultimi anni, consentendo il monitoraggio e la modellazione di processi molto complessi. Molte aziende investono in questo ambito, tra queste Lavazza ha installato un dispositivo di telemetria nelle proprie macchine da caffè presso alcuni bar, per analizzare il processo di erogazione del caffè. In particolare, gli obiettivi dell'azienda sono: monitorare il comportamento della macchina da caffè, ottimizzare gli interventi tecnici di assistenza, e valutare la qualità del caffè basandosi su alcuni dati rilevati in telemetria, come il tempo di erogazione e il flusso. Il lavoro di tesi si divide in due parti. Nella prima si analizzano dei dati provenienti da test svolti in laboratorio, per i quali l’azienda ha fornito sia i dati rilevati in tazza, sia quelli da telemetria. I test sono svolti solo su erogazioni doppie e con l’uso di un’unica miscela, così da ridurre il numero di variabili esterne che possano influenzare il processo di erogazione. Nella seconda parte, invece, si prendono in considerazione i dati raccolti dalle macchine da caffè installate presso alcuni bar, rilevati internamente grazie alla telemetria, senza conoscenza del tipo di erogazione e della miscela utilizzata. Nello specifico, si è posta l'attenzione sulle tre variabili caratteristiche dell'erogazione del caffè: il tempo di erogazione, la quantità di erogato in tazza e la velocità del flusso. Per ognuna di esse, sono state fornite dagli esperti del settore delle soglie di qualità. Le analisi in laboratorio si sono dimostrate da subito interessanti: si è difatti notato come la variazione di alcune variabili esterne, quali dose di macinato, macinatura dei grani e pressione, influenzi in maniera consistente soprattutto il tempo di erogazione e il flusso, mentre l’erogato in tazza si mantenga pressoché costante, in quanto stabilito durante la taratura della macchina. A supporto di questi risultati sono state impiegate le regole di associazione, le quali permettono di estrarre automaticamente e in modo esaustivo i comportamenti frequenti delle erogazioni in presenza di variazioni dei parametri esterni. Di grande rilevanza anche il fatto che si trovino regole diverse in gruppi macchina diversi, a causa di differenze intrinseche e diverso grado di manutenzione dovuto all'assenza di lavaggi. Dopo aver garantito la correlazione tra dati rilevati in tazza e quelli provenienti dalla telemetria, si è passati all'analisi dei dati in produzione: nonostante la sfida dovuta allo scarso numero di informazioni di contesto rilevate (es. tipo e miscela di erogazione) rispetto ai tanti fattori esterni in gioco, è stato progettato e applicato un approccio per individuare e modellare gli interventi tecnici a partire dai soli dati di telemetria. L’analisi dei dati in produzione ha permesso di considerare alcuni clienti di riferimento con dati reali, dai quali calcolare nuove soglie di qualità sulle grandezze caratteristiche di una erogazione. Lo studio relativo agli esperimenti in laboratorio ha permesso di definire un processo di analisi in grado di modellare nel miglior modo possibile i vari fenomeni di interesse su diversi tipi di macchine, con la possibilità di considerare ulteriori tipologie di miscele.

Relators: Elena Maria Baralis, Daniele Apiletti
Academic year: 2019/20
Publication type: Electronic
Number of Pages: 114
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-32 - COMPUTER SYSTEMS ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/13174
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