Mit dem Labor in der Leitung Qualität produzieren statt kontrollieren

Forschende der TH OWL wollen die Produktion von Getränken wie Bier oder Fruchtsaft effizienter und produktschonender machen. Das Prinzip: Sensoren und moderne Informationstechnik in der Produktionsmaschine überwachen in Echtzeit nicht nur den Produktionsprozess, sondern auch das eigentliche Produkt in der Leitung. Die Unternehmen versprechen sich davon Wett­bewerbs­vorteile gegenüber der Konkurrenz. Im Institut für Lebensmittel­techno­logie.NRW (ILT.NRW) der Tech­nischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe (TH OWL) arbeiten Wissen­schaftler­innen und Wissen­schaftler an den Produktions­anlagen der Zukunft.

Qualitätssicherung in Echtzeit: Bier ist gleichzeitig ein deutsches Kulturgut und ein Massenprodukt, doch seine Rohstoffe sind sensibel und unterliegen naturgegeben biologischen Schwankungen. Ein an der TH OWL entwickeltes Verfahren soll es ermöglichen, dank Künstlicher Intelligenz im Brauprozess auf Rohstoff­qualitäts­schwankungen reagieren zu können und so eine gleich­bleibende Brauqualität zu gewährleisten.

Forschende des Instituts für Lebensmitteltechnologie.NRW (ILT.NRW) haben gemeinsam mit Mitarbeitenden des von Professor Dr. Volker Lohweg geführten Instituts für industrielle Informationstechnik (inIT) eine Anlage entwickelt, die täglich circa 150 Liter Maische produzieren kann. „Maischen ist ein klassischer Bestandteil des Bierbrauens und ein sehr komplexer Prozess, weil der Rohstoff Malz biologischen Ursprungs ist und es daher immer wieder zu Variationen kommen kann. Diese lassen sich nur mit komplexer Laboranalytik erkennen“, erklärt Professor Dr.-Ing. Jan Schneider, Projektleiter und Leiter des ILT.NRW. Die in der TH OWL entwickelte Anlage soll weitgehend ohne Eingreifen des Menschen automatisch auf solche Veränderungen reagieren können – zum Beispiel, wenn sie erkennt, dass sich beim Brauen zu viel oder zu wenig Zucker bildet. „Wir wollen das Labor in die Produktionsmaschinen bringen“, formuliert Professor Schneider das Ziel.

Das innovative System soll die Qualitätsparamter in Laborqualität bereits im Prozess präzise, sicher und effizient bestimmen, indem es mit Hilfe von Maschinendaten und hochsensiblen Sensoren ein „virtuelles Abbild“ des Produktes generiert. Mit dessen Hilfe können die Forschenden Produktions- und Qualitäts­eigenschaften in Echtzeit vorhersagen. Das macht den Prozess kontinuierlich kontrollierbar und Qualität gezielt steuerbar. Im Ergebnis könnten Hersteller später auf eine aufwändige Laboranalytik verzichten, deren Ergebnisse erst nach dem eigentlichen Prozess zur Verfügung stehen und daher im Prozess nicht mehr nutzbar sind.

Die Demonstratoranlage „Smart Mashing Plant“ der TH OWL soll basierend auf Industrie 4.0 jederzeit auf Veränderungen reagieren können. Dafür sammelt und fusioniert die Maische­anlage Maschinen- und Sensordaten in einem zusammen mit der NTT Data entwickeltem System, das sowohl lokal an der Produk­tions­anlage als auch dezentral in einer Cloud ausgeführt werden kann. Die Auswertung der Daten basiert auf „Machine Learning“-Strategien, wodurch multi­dimensionale Daten im Bruchteil von Sekunden analysiert werden können. Steuerungs­­parameter berechnet durch „Machine Learning“- Algorithmen können dann genutzt werden, um die Anlage zu regeln. „Wir sind jetzt mit Hard- und Software in der Lage, eine unglaublich große Menge an Daten zu sammeln, zu speichern und zu nutzen“, bilanziert Patrick Wefing, Doktorand am ILT.

Das Projekt verspricht Wettbewerbsvorteile für Lebensmittelproduzierende sowie für maschinen- und anlagen­herstellende Unternehmen. Vorhandene Anlagen­kapazitäten können effizienter genutzt, Fehlchargen früher erkannt und das Endprodukt kann in Echtzeit freigegeben werden, weil die Qualitätskontrolle schon während des Herstellungs­prozesses stattgefunden hat. Darüber hinaus ergibt sich aus einer solchen smarten Prozessführung auch ein positiver Einfluss auf die Umweltbilanz von lebensmittel­technologischen Produktions­prozessen: Ressourcen können geschont werden und Prozesse können mit weniger Energieaufwand betrieben werden.

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert das Projekt mit rund 1,2 Millionen Euro. Neben dem Institut für Lebensmitteltechnologie.NRW (ILT.NRW) sind das Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) und die betrieblichen Partner Dr. Oetker, Riha Wesergold, NTT Data, Polytec und GEA beteiligt.

Die „Smart Mashing Plant“-Demonstrator­anlage ist eins von mehreren Forschungs­projekten der Initiative smartFoodTechnologyOWL. In dieser Partnerschaft arbeitet die TH OWL mit Partnerinnen und Partnern aus Industrie, Handwerk, Handel und weiteren Forschungs­einrichtungen zusammen. Erklärtes Ziel ist, mit dem Netzwerk aus Forschung und Wirtschaft die Potenziale von Digitalisierung und Industrie 4.0 für die Lebensmittel­wirtschaft zu nutzen. Im Ergebnis soll das die Transparenz für Verbraucherinnen und Verbraucher erhöhen, die Qualität und Produkt­sicherheit von Lebensmitteln verbessern, Produktions­prozesse nachhaltiger und wirtschaftlicher machen und die Wettbewerbsfähigkeit der Lebensmittel­industrie stärken.

Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 03FH3M1IA gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor.