Big Data- basierte Steuerung mittels digital verknüpfter Einzelsensoren und auf Grundlage der Gewichtsabnahme
Hintergrund
Die Rohwurstherstellung erfordert ein hohes Maß an Wissen, Erfahrung und Aufmerksamkeit, denn Fehlfabrikate und mikrobiologische Risiken durch pathogene Mikroorganismen sind eine ständige Gefahr. Bisher ist es schwie-rig, den gesamten Prozess hinsichtlich äußerer Einflussfaktoren vollständig abzubilden, da essentielle Prozess- und Produktparameter online nicht erfasst und/oder durch Produktspezifika (Rezeptur, Kaliber) und äußere Faktoren (Wetter) stark beeinflusst werden. Somit ist das Betreiben einer Reifeanlage trotz modernster Technikausstattung und Steuerungstechnologie immer noch stark konventionell geprägt (viel Handarbeit, empirisches Wissen zur Steuerung/Regulierung).
Zielstellung
Die Gewährleistung einer reproduzierbaren hohen Produktqualität durch eine intelligente Regulie-rung der äußeren Parameter soll die Grundlage für einen nach Projektabschluss zu entwickelnden „Selbstlerneffekt“ auf der Basis von KI-Steuerungsalgorithmen schaffen. Im Projekt sollen neben einer Energieeinsparung folgende Ziele erreicht werden:
- Hard- und Softwareentwicklung (Prozesssteuerung) zur Rezepturstandardisierung
- Prozessmodellierung und Anpassung an großtechnische Bedingungen
- Sicherung einer gleichbleibend hohen Produktqualität und -sicherheit durch eine optimale Troknung und Reifung auf der Basis einer Masseverlust-Steuerung
- Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Prozessautomatisierung als Voraus setzung einer Rohwurstproduktion 4.0
Förderung
BMWi- FKZ: ZF4184903PK7
Laufzeit:11/2017 - 9/2019