Borkészítés és Big Data?


Köztudott, hogy a globális borászat egyre nagyobb kihívásokkal néz szembe a növekvő fogyasztói igények miatt, különösen az olyan feltörekvő piacokon, mint Kína, Brazília, India és Oroszország. A borkészítés során a minőség ellenőrzése az egyik legnagyobb feladat, amellyel a borászok szembesülnek, hiszen a cél mindenhol ugyanaz: a fogyasztóknak tetsző, megfelelő érzékszervi tulajdonságokkal rendelkező bort előállítani, az adott piaci igényekhez igazítva. A borkészítés minőségét számos olyan környezeti tényező meghatározza, mint az éghajlat, a talaj és a hőmérséklet... de mi lenne, ha létezne egy olyan minőségelemző rendszer, amely nem csak átfogó képet nyújt a globális piac borairól, hanem képes előrejelezni egy-egy régióban termő szőlő és az abból készülő bor várható minőségét?



Ahhoz, hogy a borászok versenyképesek maradjanak a borok igencsak telített piacán, elengedhetetlen, hogy folyamatos erőfeszítéseket tegyenek a termékeik javítása érdekében. A vásárlók magasabb elvárásait szem előtt tartva kell biztosítaniuk a termékek adott országban érvényes követelményeknek és szabványoknak való megfelelőségét úgy, hogy ezen szempontok mindeközben könnyen mérhetők legyenek. Mégis hogyan lehet egy minőségbiztosítási folyamatot akár globálisan, akár lokálisan egységessé tenni? Nos, ehhez szükség van szabványok felállításara, információk áramlására, a teljesítmény mérésére, valamint a mért teljesítményadatok elemzésére és a korrekciós intézkedések megtételére. Ezek a minőségbiztosítási folyamatok azonban általában reaktívak, az a gond velük, hogy a problémákat csak akkor javítják ki, ha a hibákat már beazonosították. Márpedig a borász szakma ennél proaktívabb megközelítést sürget a termékeik minőség előrejelzéséhez és a korrekciós intézkedések megtételéhez, azaz a borászok azelőtt szeretnének pontos információval rendelkezni, mielőtt a rossz minőségű termékek megjelennének a piacon.

Ennek érdekében a globális boripar kénytelen tudatosabban foglalkozni a minőségértékeléssel és az ehhez elengedhetetlen Big Data-val. A borkészítés olyan kifinomult folyamat, amelyet számos tényező befolyásol. Ezek a környezeti tényezők mindegyike a bor fizikai-kémiai tulajdonságához járul hozzá, valamint mindegyike egy-egy adat. A talaj, a hőmérséklet, a napos órák száma közvetlenül összefügg a bor pH szintjével, savasságúval, gyümölcsösségével és végezetül azzal, hogy milyen érzékszervi elegyet alkot a palackban. Leegyszerűsítve, a borok fizikai-kémiai és érzékszervi tulajdonságainak ilyen fokú meghatározásához elengedhetetlen visszanyúlni a történelmi gyökerekhez, és a know-how mentén meghatározni az optimális borkészítési körülményeket. A technológiai erőforrások hiánya nagyban megnehezítheti az ipar számára a borok kémiai elemzését az egyes borászatokban, amely lépés azonban elengedhetetlen az ez alapján történő osztályozásához és a globális piac áttekintéséhez.



Három mérnök 2021 nyarán - szembesülve a boripar fent ismertetett kihívásaival - kitalált egy szabályalapú minőségelemző rendszert (rule-based quality analytics system, a továbbiakban: RBQAS), amely rögzíti a fizikai-kémiai adatokat a borkészítés során, és megvizsgálja az ezekből következő eltérő minőségű készterméket, egy minden eddiginél pontosabb előrejelzés elkészítéséhez.

Ezt a rendszert azzal a motivációval és küldetéssel fejlesztették ki, hogy a borgyártók számára egy jobban strukturált és menedzselt minőségelemző keretet teremtsenek, amely szigorúbb minőséget írhat elő a globális piacon. Az RBQAS valós idejű adatrögzítésből áll, majd úgynevezett asszociációs szabály bányászatot alkalmaz, hogy azonosítsa a bor érzékszervi és fizikai-kémiai tulajdonságai közötti kapcsolatokat. Az asszociációs szabályokat a bor minőségi elemzésére szolgáló minőségi adatkészletből bányászák, ahol a minőségi jellemzők (bor minősége) és a független tulajdonságok részhalmazai (a bor fizikai-kémiai tulajdonságai) különféle kombinációi között keresi az összefüggéseket.

Noha az ebből levont következtetések teljesen újszerű, értékes tudást jelentenek a bor minőségének előrejelzéséhez és javításához, két kihívással szembe kell nézniük a borászoknak, amikor az RBQAS szerinti bányászatot alkalmazzák a minőségirányításban. Az első kihívást a rendkívül nagy számú megszerzett adat jelenti, így a borgyártók számára nem válik praktikussá a minőségi előrejelzés kritikus szabályainak meghatározása. A második probléma az, hogy az érvényesítés nélkül felfedezett szabályok gyenge általánosítási potenciállal rendelkezhetnek. Ezek rávilágítanak a szabálycsökkentés és a szabályérvényesítés fontosságára a minőségelemzésben. A korábbi, különböző algoritmusokkal végzett adatbányászati megközelítéseket alkalmazó munkák elsősorban a borminőség előrejelzésére koncentráltak, azonban nem mutatják be a paraméterek ok-okozati hatását és összefüggéseit.



Annak ellenére, hogy a rendszer még nem tökéletes, az elmúlt közel 1 éves gyakorlati alkalmazása során kimutatták, hogy egyrészt a fizikai-kémiai paraméterek különböző kombinációi sokkal jobban befolyásolják a bor érzékszervi tulajdonságait, s így a végtermék minőségét, mint gondolnánk. Ezért van szükség a boriparnak a borkészítés paramétereinek valós idejű monitorozására és ellenőrzésére. Másrészt a kapott szabályok alapján azt találták, hogy a rozéborok minősége erősen összefügg a kloridokkal, az illékony savtartalommal, a szabad kén-dioxiddal, a pH-értékkel, a citromsavval, a szulfátokkal és a maradékcukorral. Ezért tanulmányukban kimutatták, hogy a rozéborgyártók szélesebb körben végezzenek vizsgálatokat, különös tekintettel ezekre a fizikai-kémiai paraméterekre, mivel a fehérborok minősége befolyásolja az ilyen anyagokat. A hektikus minőségellenőrző rendszer javítása még közel sem fejeződött be, az RBQAS egy érdekes lépés lehet a modern borkészítés felé.

Asbóth Emma



https://www.igi-global.com/journal/journal-global-information-management/1070
Volume 29
Issue 3
May-June 2021


Net Orders Checkout

Item Price Qty Total
Subtotal 0 Ft
Shipping
Total

Shipping Address

Shipping Methods