Nofima og Tine: Målet er at Norvegia alltid skal smake likt

­På prosesslinja hos meieriet er det montert en Nir-sensor. Den måler, ved hjelp av lysstråler, hvor mye fett og tørrstoff det er i osten som passerer forbi.

– Det er en utfordring å produsere ost med jevn kvalitet, og det er flere grunner til at kvaliteten kan variere. Innholdsstoffene i melk varierer med kurase, årstid, vær og fôr, og laktasjon, det vil si hvor lenge det siden kua kalvet. I tillegg påvirker prosessbetingelsene. Vi vet for eksempel at stopp og forstyrrelser fører til variasjoner, fordi det påvirker prosessen som foregår i osten, forklarer Kjetil Holstad, leder for fagavdelingen Forskning og Utvikling ved Tine Meierier Jæren, i en pressemelding.

Jo fastere en ost skal være, desto mer melk trengs. Til én kg Norvegia går det med ti liter melk. Til Brie trengs det mindre, mens Parmesan krever mer melk.

Det selges mange tusen tonn Norvegia hvert år, og osten spiller en viktig rolle i å regulere markedet for melk. Det er mer melk visse tider på året, og når melkeproduksjonen er ekstra høy ystes det mer Norvegia – og osten ligger lenger på lager.

– Lagringstid påvirker behovet for tørrstoff. Norvegia blir mykere ved lagring fordi protein brytes ned, altså er det nødvendig med mer tørrstoff ved lengre lagringstid. Samtidig vet vi at det kundene misliker mest er for fast og tørr Norvegia, forteller Holstad.

– Tidligere tok vi kun stikkprøver. Vi sjekket én av 350 oster. Med Nir-sensoren måler vi alle ostene direkte på prosesslinja, og samler inn enorme mengder data. Disse bruker vi til å lære oss mer om kvalitetsvariasjonene, både hvordan variasjonene er, hvorfor de oppstår, og hva vi kan gjøre for å sikre jevn kvalitet, sier Kjetil Holstad.

Nir-sensoren måler etter at osten egentlig er ferdig. Det første målet er altså ikke å gjøre endringer på ost som allerede er produsert, men å bruke målingene til å se og forstå hvordan ulike prosess- og råvareparametere påvirker kvaliteten. Neste steg er å bruke resultatene fra Nir-målingene i styringssystemet, slik at nødvendige justeringer i prosessen gjøres automatisk utfra melkekvalitet.

Det trengs et solid datagrunnlag for å nøste opp i sammenhenger mellom råstoff, prosessbetingelser og ostekvalitet. Det trengs også både kompetanse og investering i datahåndtering og analyse. Tine har derfor samarbeidet med både Intelecy og Nofima i flere år, med målsetting om å få bedre innsikt i prosessen.

– De første analysene som inkluderer data fra Nir-sensoren er allerede i gang, men det er nødvendig å samle inn data over lang tid for å ta høyde for variasjoner i råstoff som endrer seg mellom årstider og fra år til år. Det er også nødvendig å teste ut effekten av ulike prosessbetingelser ved å gjøre kontrollerte endringer i for eksempel temperaturer og tider i ulike produksjonstrinn, sier seniorforsker Ingrid Måge i Nofima.

Samarbeidet med Nofima dreier seg om målemetodikk og dataanalyse, spesielt hvordan kombinasjon av data fra både laboratorie-analyser, prosess-sensorer og prosessbetingelser kan gi en bedre forståelse av sammenhenger i prosessen.

Intelecy er spesialister på tidsserie-analyser og leverer en løsning for såkalt «no code» industriell maskinlæring. De fokuserer på å finne informasjon og mønster fra sensorer som strømmer data kontinuerlig, for eksempel temperaturer og pH.

– I starten holdt vi disse samarbeidene adskilt, for å sammenligne resultatene. Men selv om Nofima og Intelecy har brukt litt ulikt datagrunnlag og metoder, kom de fram til flere sammenfallende konklusjoner, forteller Kjetil Holstad.