Abstract:
Industrial beer production uses malted grains as the primary raw material for brewing multiple batches. This project was developed with the purpose of decreasing the loss of malt extract present in the wastewater known as "last running," generated during the filtration stage of the industrial brewing process. The initial objective was to reduce the kilograms of wasted extract by 11.15% for each batch of 100% malt beer. To achieve this, the DMAIC methodology (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control) was implemented, allowing for the precise identification of the root causes of this loss. To reach the project’s goal, three main solutions were implemented and quantified: the optimization of the entry sequence to the filtration stage, the standardization of milling quality through corrective maintenance of the mill, and a factorial design of experiments to optimize water flow and volume parameters. Following the implementation of these solutions, an 11.76% improvement in extract loss reduction per brew was recorded, surpassing the established target.
Keywords: Filtration, Beer, Lean Six Sigma, Last running, Extract.
Description:
La producción de cerveza a nivel industrial utiliza granos de malta como principal materia prima para la elaboración de varios lotes de cerveza. Este proyecto se desarrolló con el propósito de disminuir la pérdida de extracto de malta presente en aguas residuales conocida como "últimas aguas", generada durante la etapa de filtración de un proceso de cocimiento de cerveza industrial. El objetivo inicial consistió en reducir los kilogramos de extracto desperdiciados en un 11,15% para cada lote de cerveza tipo 100% malta. Para lograrlo, se implementó la metodología DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar), permitiendo la identificación precisa de las causas raíz de la merma. Para lograr el objetivo del proyecto, se implementaron y cuantificaron tres soluciones principales: la optimización de la secuencia de ingreso a la etapa de filtración, la estandarización de la calidad de molienda mediante el mantenimiento correctivo del molino, y un diseño de experimentos factorial para optimizar los parámetros de flujo y volumen de agua.
Posterior a la implementación de las soluciones se registró una mejora del 11.76% en la reducción de merma por cocimiento, superando la meta establecida.
