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普尔曼，华盛顿—美国METER Group, Inc.公司今天宣布收购了美国Dry Technology公司，这将加快公司食品客户的闭环水分控制连续生产线。
美国METER Group, Inc.公司说，Dry Technology公司的Delta-t传感器技术和利专算法减少了食品中水分含量的变化，旨在提高生产效率，同时降低能耗和浪费。该系统使用实时数据和家独控制算法，一致而精确地保持干燥装置中的目标水分含量。
作为METER Food的SKALA平台的一部分，Delta T的水分控制为连续生产线添加了智能闭环干燥技术。结合METER公司的利专干燥算法，食品生产企业可以使用烤箱、烟熏机和固化室进行批量干燥和烘烤食品，SKALA Delta T水分控制扩展了METER的能力，帮助生产企业准确预测一批产品何时干燥到正确的水分含量。
食品生产企业必须确保其产品足够干燥以抑制霉菌和微生物的生长，同时减少过度干燥、不必要的能源消耗、产品体积和质量降低的风险。不幸的是，大多数公司都收到仅测量终产品水分的技术不足的问题。
如果干燥装置内部没有水分传感器，就不可能检测到水分的变化，更不用说自动重新调整增加这个点来应对发生的这些问题。干燥过程中缺乏控制是食品生产企业臭名昭著的成本中心，这也威胁到生产效率和产品的保质期。
METER公司表示，METER新的水分控制模块将安装在干燥装置内部越卓的温度传感器和利专的控制算法相结合，以测量进入干燥装置的水分变化并自动调整到设定值。这不仅减少了水分的变化，而且时间和防潮层也减少了至少30%以上。
“此次收购使METER集团及其客户在多个方面受益，"METER集团食品副总裁Takuya Ohki说。“由于只有10%的Dry Technology客户生产食品，METER Food将我们的智能干燥解决方案带入新的市场领域，同时还为我们已安装的客户群提供了Delta T闭环控制。它是我们产品组合的补充，扩展了我们为制造商提供支持的能力。"
“虽然ROI改进计算各不相同，但平均能源成本下降了4%到10%。有些工厂在短短一个月内就实现了ROI，有些工厂需要长达6个月的时间，但是平均时间不到3个月。对利润的影响很大程度上取决于公司规模、生产线数量、生产数量和成品成本。例如，由于一第年的受益增加，一位客户的利润增加了800万美元。"
作为METER Food的SKALA智能干燥平台的一部分，Delta T连续生产线模块将增强SKALA的机器学习算法，以生成可操作的仪表板，优化干燥过程，并增加收入。
“我们的目标是帮助企业准确预测一批产品合适干燥到正确的水分含量，以节省能源、时间和返工造成的浪费。Delta T水分感应和控制的加入增强了METER Food的产品供应，提供了互补的功能，在产品供应或客户群体方面几乎没有重叠。"Ohki补充到。
关于 METER 集团
METER Group 是 Decagon 和 UMS 合并后成立的新公司，提供实时、高分辨率的数据，为食品质量、环境研究、城市和农业部门的生产和流程提供动力。通过员工的力量，METER 结合了科学、工程和设计专业知识，将物理测量结果转化为有用的信息。
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