Innovative Reinigungssysteme: Das Potenzial selbstlernender Programme
![Getränkeindustrie](https://drinktec-blog.b-rex.de/wp-content/uploads/2022/05/daniel-vogel-sVothhm7iRI-unsplash-1024x484.jpg)
Das Interesse an innovativen Reinigungssystemen ist in der Getränkeindustrie dieser Tage groß. Produktionsprozesse, welche gleichzeitig Ressourcen und Kosten sparen, sind heiß begehrt. Nun soll ein selbstlernendes Programm durch Machine Learning intelligente Reinigungsabläufe ermöglichen. Wie kann das funktionieren und wie wirksam sind die neuartigen Systeme wirklich?
- Fraunhofer entwickelt als eines der führenden Forschungsinstitute innovative Reinigungssysteme wie die Adaptive-CIP Behälterreinigung oder das Mobile Cleaning Device
- Durch Machine Learning in der Produktion wird effizienter gearbeitet und es kann bis zu 75 % der Reinigungsenergie eingespart werden
- Die moderne Reinigungstechnik muss hohen Hygiene- und Sicherheitsstandards gerecht werden – eine Herausforderung für die Branche
Welche Technologie steckt konkret hinter den innovativen Reinigungssystemen der Getränkebranche? Verschmutzungen in Tanks und Behältern für die Getränkeproduktion können durch Software-Innovationen von Maschinen eigenständig erkannt und ganz gezielt gereinigt werden. Hochsensible Sensoren erfassen dafür den Verschmutzungsgrad und errechnen einen effizienten Reinigungsprozess – ein System, das heute vollständig automatisiert funktioniert.
Hersteller von Getränken oder Liquid Food profitieren so von einem selbstlernenden Programm, das ohne das Zutun von Mitarbeiter:innen individuelle Reinigungskonzepte erarbeitet und kontinuierlich durchführt.
Wegweisende Projekte des Fraunhofer-Instituts
Das Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV in Dresden übernimmt im Bereich Machine Learning eine technologische Vorreiterrolle. Die von den Experten entwickelten innovativen Systeme eignen sich ideal für die Reinigungsprozesse der Getränkeindustrie.
Adaptive-CIP Behälterreinigung
Eines dieser Innovationsprojekte am Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung ist die sogenannte Adaptive-CIP Behälterreinigung, welche automatisiert und selbstlernend Produktionsabläufe beschleunigt. CIP steht dabei für „Cleaning In Place“. Ein optischer Sensor erfasst bei diesem Verfahren Verschmutzungen im Tank und setzt eigenständig eine intelligente Prozesssteuerung in Gang. Mithilfe einer Fluoreszenzmethode können selbst versteckte Restverschmutzungen gefunden werden.
Diese Informationen werden anschließend einem Zielstrahlreiniger kommuniziert, der dann die innovative Reinigung präzise durchführt. Die Art der Verunreinigung, die genaue Ortung des Schmutzes, der Verlauf der Reinigung sowie der Trocknungsgrad werden im System der ressourceneffizienten CIP-Reinigung des Fraunhofer IVV Dresden dokumentiert.
Mobile Cleaning Device
Der Reinigungsroboter Mobile Cleaning Device (MCD) stammt ebenfalls vom Forschungsteam des Fraunhofer-Instituts für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV. Er realisiert – so wie das Adaptive-CIP Verfahren für Behälter in der Getränkeindustrie – eine bedarfsgerechte Reinigung verschmutzter Partien.
MCD setzt dabei einen nicht fest installierten Roboter ein, der flexibel für diverse Anlagen benutzt werden kann. Mit dieser Reinigungstechnologie kann sowohl eine gezielte Teilreinigung als auch eine Komplettreinigung von Produktionsanlagen durchgeführt werden.
![Reinigungsroboter](https://drinktec-blog.b-rex.de/http://drinktec-blog.b-rex.de/wp-content/uploads/2022/05/2017-Reinigungsgeraet-mit-Sensoren-1.jpg)
Die Forschung und Entwicklung von innovativen Reinigungssystemen wie dem Mobile Cleaning Device ist darauf ausgerichtet, Kosten und Ressourcen in der Industrie zu sparen. Aufgrund ihres wirtschaftlichen und umweltschonenden Effekts wird diese innovative Art der Reinigungstechnik durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert.
Machine Learning: Chancen für die Getränkeindustrie
Herkömmliche Reinigungsprozesse sind allgemein sehr aufwändig und damit auch kosten- und zeitintensiv. Sie verbrauchen viele Ressourcen – anders als innovative Reinigungssysteme, die Nutzen für Unternehmen und die Umwelt zukunftsfähig verbinden. Machine Learning in der Produktion gestaltet die Abläufe der Getränkeindustrie deutlich effizienter und schont vor allem die goldene Ressource Wasser.
Konkret heißt das, dass durch die aktuelle Innovationskraft bis zu 75 Prozent der Reinigungsenergie und 50 Prozent der Reinigungszeit eingespart werden können. Hersteller von Getränken oder Liquid Food müssen bei der unternehmenseigenen Reinigungstechnik nicht mehr auf ein maximales Verschmutzungsszenario setzen, sondern können punktgenau und individuell automatisierte Reinigungen durchführen.
Dies garantiert Produzenten einen deutlich geringeren Wassereinsatz für Reinigungsprozesse. Dies schont somit eine wertvolle natürliche Ressource, die global immer knapper wird: Wasser. Durch die Erhöhung der Anlagenkapazität und -verfügbarkeit sowie die Einsparung von Kosten für Reinigungsmittel und Abwassermanagement wird zudem die Wirtschaftlichkeit des Unternehmens erhöht.
Vorsicht geboten: Herausforderungen der innovativen Reinigung
Innovation birgt jedoch – wie so oft – auch in der Beverage Industry Herausforderungen. Getränkeunternehmen sind wie andere Zweige der lebensmittelverarbeitenden Industrie an hohe Hygiene- und Sicherheitsstandards gebunden. Das bedeutet, dass die Lancierung innovativer Reinigungssysteme an detaillierten Kontrollmöglichkeiten hängt.
Aktuell können die neuartigen Reinigungsprozesse lediglich über Versuchsreihen bei Inbetriebnahme der selbstlernenden Programme gesichert werden. Zudem bedingen die wachsende Produktvielfalt und die gleichzeitig geringeren Chargengrößen auf dem Getränkemarkt oftmals eine hochfrequente Durchführung der Reinigung von Behältern, Tanks und Anlagen. Die Entwicklungen und weitere Pilotprojekte bleiben hier abzuwarten.
Alle News zum Thema Reinigung, Wasser und Wasseraufbereitung auf der drinktec 2022
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