Feed Planet 82 - Ocak 2026

FEED PLANET • JANUARY - OCAK 2026 64 65 INTERVIEW • RÖPORTAJ INTERVIEW • RÖPORTAJ FEED PLANET • JANUARY - OCAK 2026 yona güçlü bir şekilde yöneliyor. Kestirimci kontrol teknolojile- ri, manuel müdahaleyi azaltırken proses stabilitesini artırmak, ürün kalitesini en az mevcut seviyede hatta daha iyi tutarak optimize ve verimli üretim sağlamak için giderek daha fazla kullanılıyor. Sürdürülebilirlik ve uyarlanabilirlik de temel önce- likler hâline geldi. Tesisler enerji kullanımını ve çevresel etkiyi azaltmayı, sık değişen reçeteler ve hammaddelerle uyumlu olacak şekilde esnekliği korumayı hedefliyor. Tesisler kurutma ve nem kontrolünde verimliliği en çok nerede kaybediyor ve bu aşama neden sektör genelinde bu kadar belirgin bir çıkmaz hâline geldi? Kurutma, bir yem fabrikasında en fazla enerji tüketen aşama- lardan biridir ve çoğu zaman toplam kullanımın yüzde 60’ına kadarını teşkil eder. Ancak bu önemine rağmen değişkenlik sektörün en büyük problemi olmaya devam ediyor. Aşırı kurut- ma enerji israfına ve ürün ağırlığında kayba yol açarken, yetersiz kurutma mikrobiyal gelişim riskini artırır ve piyasadaki saygınlı- ğa zarar verebilir. Asıl sebep çoğu zaman kurutucunun kendisi değildir. Verimsizlik, sapmaların oluşmasından sonra manuel düzeltmelere dayanan ve çok yavaş tepki veren geleneksel kontrol sistemlerinden kaynaklanır. Tesisler hangi spesifik operasyonel sorunlar sebebiyle si- zinki gibi ileri kontrol çözümlerini değerlendirmeye başlıyor? Nem değişkenliği yalnızca bir kalite sorunu değil, aynı za- manda bir maliyet problemidir. Nem dalgalanmalarının yol açtığı ürün tutarsızlığı enerji israfına, verimde düşüşe ve üretim kapa- sitesinin kaybına yol açar. Kaliteyi korumak için tesisler çoğu zaman temkinli kurutma yapar. Bu da ürün ağırlığından feragat edilmesi ve enerji tüketiminin artması anlamına gelir. İleri kontrol sistemleri, nemi stabilize ederek, enerji kullanımını azaltarak ve operatör müdahalesini en aza indirerek bu sorunlara çözüm su- nar ve doğrudan finansal faydalar sağlar. REAKTİF KURUTMADAN KESTİRİMCİ KURUTMA KONTROLÜNE ACE (Advanced Control Expert) sisteminizi henüz sahada görmemiş okurlarımız için, sistemin temel işlevini ve onu geleneksel bir kurutucu kontrol düzeninden kökten ayıran unsurları nasıl tanımlarsınız? Özünde ACE, ‘sanal bir uzman operatör’ gibi çalışır. Kurutmayı sürekli optimize eder, bozucu etkileri önceden kestirir ve manu- el müdahaleyi azaltır. Sapmalar tespit edildikten sonra tepki ve- ren geleneksel PID döngülerinin aksine ACE, BrainWave Model Kestirimci Kontrol ve kurutma prosesinin dijital ikizini kullanarak gelecekteki davranışı simüle eder. Hat içi nem sensörleri ger- çek zamanlı veriyi modele besler ve hatalar ortaya çıkmadan önce düzeltici aksiyon alınmasını temin eder. Model Kestirimci Kontrol (MPC) ağır sanayide yeni değil. Bu durumda MPC’nin yem üretiminde bugün yeniden öne çıkmasının sebebi nedir? Yem üretim süreçleri esneklik gerektirir. Reçeteler sık değişir, üretim hızları dalgalanır ve PID kontrolörler kurutma nem kont- rolü gibi uzun gecikme sürelerine sahip proseslerde zorlanır. Bir kurutma prosesinde yapılan bir sıcaklık değişimi, nem ölçümle- rini ancak 25 ila 40 dakika sonra etkileyebilir. MPC bu sınırla- mayı, proses tepkilerini önceden tahmin ederek ve sapmalar move toward automation and digitalization, with a strong emphasis on data-driven optimization. Predictive cont- rol technologies are increasingly used to achieve op- timized and efficient production while keeping product quality equal to or better than before, reducing manual intervention and improving overall process stability. At the same time, sustainability and adaptability have be- come key priorities, with mills aiming to lower energy usage and environmental impact while remaining flexib- le enough to handle frequent changes in recipes and raw materials. Where do plants typically lose the most efficiency in drying and moisture control, and why has this stage become such a pronounced bottleneck across the in- dustry? Drying is one of the largest consumers of energy in a feed mill, often accounting for up to 60 percent of total usage. Yet despite its importance, variability rema- ins the industry’s biggest headache. Overdrying was- tes energy and reduces product weight, while under- drying risks microbial growth and damaging market reputation. The root cause is rarely the dryer itself. Ins- tead, inefficiency emerges from conventional control systems that react too slowly, relying on operators to make manual corrections after deviations occur. What specific operational pain points are pushing mills to consider advanced control solutions like yours? Moisture variation is not just a quality issue but a cost problem. Product inconsistency driven by moisture varia- bility leads to wasted energy, reduced yield and lost pro- duction capacity. To protect quality, mills often dry conser- vatively, sacrificing product weight and increasing energy consumption. Advanced control systems address these pain points by stabilizing moisture, reducing energy usa- ge and minimizing operator intervention, delivering direct financial benefits. FROM REACTIVE TO PREDICTIVE DRYING CONTROL For readers who haven’t seen your ACE (Advanced Control Expert) in action, how would you describe the system’s core function and what makes it fundamentally different from a conventional dryer control setup? At its core, ACE functions as a “virtual expert operator”, continuously optimizing drying, predicting disturbances, and reducing manual intervention. Unlike conventional PID loops, which respond to deviations after they are detected, ACE uses BrainWave Model Predictive Control and a digital twin of the drying process to simulate future behavior. Inline moisture sensors feed real-time data into the model, allo- wing corrective action to be taken before errors show up. Model Predictive Control isn’t new in heavy industrial processes. Why is MPC becoming relevant for feed mil- ling now? Feed milling demands flexibility. Recipes change frequ- ently, production rates fluctuate, and PID controllers often struggle with long deadtimes such as dryer moisture cont- rol. In a drying process, a temperature change may only affect moisture readings 25 to 40 minutes later. MPC over- comes this limitation by anticipating process responses and adjusting conditions before deviations occur, making it particularly well suited to multi-zone dryers and slow- response systems. Many suppliers now talk about “AI” or smart control. What diffe- rentiates BrainWave MPC ? BrainWave MPC relies on robust mathematical process models that are continuously corrected using real sensor feedback. It combines predictive modeling with advan- ced feedforward control to supp- ress measurable disturbances, such as upstream water addition, before they impact the dryer. This proven approach allows the system to re- main stable even when conditions vary, without over-correction or excessive actuator movement.