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IT trifft auf Lebensmitteltechnologie

Industrie 4.0Automatische Datenerfassung für Einsteiger

Grass-Linealytic

Mit Linealytic hat Grass eine Einstiegslösung für die automatische, auftragsbezogene Erfassung von Maschinen- und Prozessdaten vorgestellt. Es wurde in erster Line für Rollenfertiger und Converter unter anderem der Folien-, der Papier- und der Nonwoven-Industrie entwickelt.

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Echtzeit-QualitätskontrolleIT trifft auf Lebensmitteltechnologie

Die Einhaltung hoher Standards in der Lebensmittelproduktion gewährleisten einen umfassenden Verbraucherschutz, die ökonomische Ausnutzung von Rohstoffen sowie die Vermeidung höherer Herstellkosten und Reklamationen. Das seien insgesamt hohe Anforderungen für den Prozess der Qualitätssicherung, der nach jetzigem Stand jedoch „oft nur stichprobenartig und retrospektiv“ erfolgt, so Professor Oliver Niggemann, Vorstand am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT).

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CIIT-Forschungsinstitute

Die Forscher am inIT und am Institut für Lebensmitteltechnologie NRW (ILT.NRW), beides Institute der Hochschule OWL in Lemgo, wollen gemeinsam mit Partnern aus der (Lebensmittel-)Industrie daher eine Methodik entwickeln, welche eine kontinuierliche, vorausschauende Überwachung des gesamten Produktionsprozesses von Lebensmitteln ermöglicht. An diesem Punkt setzt das Forschungsvorhaben IP1 an: Schon während der Produktion soll aus Sensordaten und Rohstoffinformationen ein Modell der Produkte generiert werden, ein sogenanntes „virtuelles Abbild“.

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Die virtuellen Abbilder können in der Qualitätskontrolle zur Überwachung von Standards und Spezifikationswerten eingesetzt werden.

„Anhand des virtuellen Abbildes kann auf Echtzeitinformationen wie Produkteigenschaften und Qualität der Lebensmittel zurückgegriffen werden, weitgehend ohne zeitaufwendige Labortests oder zusätzliche kostspielige Sensorik“, erläutert Projektleiter Niggemann. Dazu machen sich die Forscher des inIT den Nutzen Cyber-physischer Systeme zu Eigen: Es werden Modellformalismen entwickelt, die sowohl die Prognose aller relevanten Produkteigenschaften erlauben als auch das Modelllernen während des Betriebs unterstützen.

Die gelernten virtuellen Abbilder können beispielsweise in der Qualitätskontrolle zur Überwachung von Standards und Spezifikationswerten eingesetzt werden. Die entlang der Prozesskette ermittelten Soll-Werte werden direkt und unmittelbar mit den aus den virtuellen Abbildern abgeleiteten Ist-Werten verglichen. „Dieses Vorgehen ermöglicht es, etwa Fehlchargen und Sicherheitsrisiken noch während der laufenden Produktion zu erkennen und aus dem Verkehr zu ziehen, um Sicherheitsrisiken zu minimieren und Verbraucher schützen zu können“, benennt Professor Jan Schneider, stellvertretender Institutsleiter am ILT.NRW, eines der Ziele des Forschungsprojektes. Des Weiteren werde, bedingt durch die Echtzeit-Prognosen bei den Prozess- oder Rohstoffschwankungen, eine verbesserte „Raum-, Zeit- und Rohstoff-Ausbeute“ angestrebt, die den Lebensmittelproduzenten Wettbewerbsvorteile ermöglichen können. as

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