Digitale Technologien vereinfachen Abläufe, vernetzen Anlagen intelligent miteinander und entlasten Bediener. Gleichzeitig stellt der schnelle Wandel Getränkeproduzenten und Anlagenbauer vor gewaltige Herausforderungen. Der Dortmunder Maschinen- und Anlagenbauer KHS treibt daher diverse Forschungs- und Entwicklungsprojekte voran, die sich insbesondere mit den Themen digitale Vernetzung und Linienoptimierung beschäftigen.
Ein Ziel im Rahmen dieser Strategie ist die Steigerung der Anlageneffizienz sowie die Reduzierung von eingesetzten Ressourcen wie Materialien oder Energie. KHS setzt dabei auf partnerschaftliche Beziehungen zu seinen Kunden. „Diese bilden die optimale Voraussetzung dafür, sich ergebnisoffen und mit realistischen Erwartungen an neue Technologien heranzuwagen“, meint Matthias Schopp, Head of Engineering Systems bei KHS.
Laut Schopp zeigt sich das beispielsweise im Bereich von Förderprojekten. Dort könne man in einer Art geschütztem Raum neue Technologien erproben. „Man kann hier durchaus von einer Plattform sprechen, die es unseren Entwicklern ermöglicht, im Zusammenspiel mit externen Experten neue Ideen mit Umsetzungsrisiken auszuprobieren“, sagt Schopp.
Kooperation mit der Forschung
Als wichtigen Treiber des Fortschritts sieht KHS die Vernetzung und Kooperation mit externen Forschungsinstituten und Universitäten. Aktuell unterstützt das Unternehmen beispielsweise das Projekt eines Forschungskonsortiums, bestehend aus Wissenschaftlern der TU Dortmund, Ruhr-Universität Bochum sowie des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik IML, zur additiven Fertigung in der Instandhaltungslogistik.
Der Schwerpunkt der ausgewählten Projekte liegt derzeit jedoch in den Bereichen Vernetzung, Digitalisierung und Optimierung von Prozessen. „Übergeordnetes Ziel unserer Forschungsaktivitäten ist es, unsere Anlagen und Maschinen noch energieeffizienter und ressourcenschonender zu gestalten, sodass unsere Kunden auch in Zukunft von den Projekten profitieren“, erklärt Schopp.
Selbstoptimierende Füllmaschine
Ein Forschungsprojekt, das KHS mit seinen Partnern vor Kurzem abgeschlossen hat, trägt den Namen DnSPro (Dezentral kooperierende sensorbasierende Subsysteme für Industrie-4.0-Produktionsanlagen). Dahinter versteckt sich die Entwicklung eines Füllsystems, das mit diversen Sensoren und einer intelligenten Steuerung ausgestattet ist.
„Die Ergebnisse aus diesem Projekt können Grundlage für zukünftige Füllmaschinen sein, bei denen sich die Maschine selbst auf ein neues Produkt optimal einstellen kann, indem die automatisierte Variation von Füllparametern manuelle Einstellprozesse ersetzt“, erläutert Schopp die Vorteile der Abfüllanlage. Kern der Entwicklung ist es, Machine Learning zu nutzen, um eine optimale Anpassung an die Flaschenform zu erreichen, sodass der Füllprozess schneller und effizienter wird.
Das Projekt entstand aus der Kooperation von fünf Industrieunternehmen mit der Hochschule Ostwestfalen-Lippe sowie der Ruhr-Universität Bochum. „Die Zusammenarbeit sowie disziplinübergreifende Entwicklung sind in diesem Projekt vorbildlich gelungen und werden für zukünftige Produktentwicklungen einen wichtigen Beitrag leisten“, meint Schopp.
Beitrag zur Nachhaltigkeit
Im Hinblick auf die Nachhaltigkeit sind die Einsparung von Materialien, Medien und Energie sowie die Optimierung von Anlagen und Maschinen wichtige Aspekte. KHS arbeitet deswegen daran, seine Anlagen effizienter zu gestalten und dabei jede so kleine Komponente zu berücksichtigen.
Neue Impulse erhofft sich das Unternehmen dabei auch vom Forschungsprojekt EnAP (Anwenderorientierter Einsatz energieeffizienter Antriebstechnik in der Produktion). Bei diesem sollen Energiesparkonzepte und Anlagenoptimierungsverfahren erarbeitet werden, die in pneumatisch und elektrisch betriebenen Handhabungssystemen zum Einsatz kommen. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderte Projekt soll nicht nur dazu beitragen, Energie und Ressourcen zu schonen, sondern der Getränkeindustrie zugleich ermöglichen, ihre Gesamtbetriebskosten möglichst gering zu halten.
Bediener entlasten
Ein weiteres bedeutendes Zukunftsthema für KHS stellt die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine dar. „Unser Ziel muss es sein, die Bedienung der durch steigende Marktanforderungen immer komplexeren Technik für den Menschen zu erleichtern. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz wollen wir selbstlernende und -optimierende Anlagen konzipieren“, erzählt Schopp.
Wichtige Grundlagen auf diesem Gebiet erforscht KHS derzeit im Rahmen des Projektes CyProAssist. Ziel ist die Entwicklung eines Assistenzsystems für die Produktion, das den Menschen bei der optimalen Anlagenbedienung unterstützt. „Wir wollen den Maschinenbediener dahingehend unterstützen, dass Fehlbedienungen vermieden beziehungsweise Fehlerzustände schnellstmöglich abgestellt werden, um eine hohe Anlagenverfügbarkeit zu ermöglichen“, erklärt Schopp.
Staatsbrauerei nutzt Glasfüller mit digitalen Funktionen
KHS hat die Badische Staatsbrauerei Rothaus bereits mit einem Glasfüller des Typs Innofill Glass DRS ausgestattet, der um zahlreiche digitale Funktionen erweitert wurde. Dazu gehört beispielsweise eine kamerageführte Regelung der Hochdruckeinspritzung namens Opticam. Sie erzeugt einen feinen Wasserstrahl, der den Restsauerstoff aus der gefüllten Flasche verdrängt und daher für die Qualität und Haltbarkeit des Bieres von großer Bedeutung ist. Das ermöglicht eine fortlaufende Überwachung und Regelung der Schaumkrone, ohne dass der Bediener eingreifen muss.
Vorteilhaft wirkt sich auch das neu entwickelte Assistenzsystem DIAS (Diagnose-Assistenz) auf den Füllprozess aus. Sensoren in jedem einzelnen Füllventil bieten eine lückenlose Kontrolle und Visualisierung des Füllprozesses. Abweichungen von Sollwerten werden dadurch sofort erkannt.
Besonders hervorzuheben ist die Kontrolle der Evakuierungs- und CO2-Spülprozesse zur Realisierung niedriger Sauerstoffaufnahmen. Flaschenbruch soll lückenlos erkannt, beschädigte Flaschen automatisch ausgeschleust werden. Die Daten der Sensoren können jederzeit abgerufen und für eine statistische Ergebnisbeurteilung genutzt werden, anhand derer sich mögliche Fehlerquellen zukünftig bereits im Vorfeld erkennen und beseitigen lassen.
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