Effiziente Prozesse für Verarbeitungsanlagen von Fraunhofer IVV

Flexibel und mobil – das neue Reinigungsgerät für Verarbeitungsanlagen

Zwei Varianten des Mobile Cleaning Device: selbstfahrend oder auf Förderband (© Foto Fraunhofer IVV Dresden)

Ein neues mobiles Gerät des Fraunhofer IVV Dresden erleichtert die Reinigung. Das als Technologieträger konzipierte „Mobile Cleaning Device" (MCD) soll die Vorteile herkömmlicher automatisierter Reinigungssysteme mit der Flexibilität der manuellen Reinigung verbinden. Das MCD ist mit einem optischen Sensorsystem zur Schmutzerkennung für die bedarfsgerechte Reinigung ausgestattet. Welche Bereiche sind verschmutzt und müssen gereinigt werden? Wann ist die Reinigung abgeschlossen? War sie erfolgreich? Diese Fragen lassen sich zukünftig inline mithilfe des Sensorsystems beantworten. Der virtuelle Zwilling des MCD umfasst ein adaptives Modell des Reinigungsprozesses. Dessen Kombination mit kognitiven Steuerungs- und Regelungskonzepten sowie dem Sensorsystem zur Schmutzerkennung erlaubt erstmals eine adaptive Reinigung, die an den Hygienezustand der Anlage angepasst ist. Die Flexibilität des Systems zeigt sich auch im Antriebskonzept. Die Bewegung zwischen Maschinenmodulen kann durch eine eigene Antriebseinheit oder die Nutzung vorhandener Transportsysteme, wie Förderbändern, erfolgen. Dabei ist das MCD im Gegensatz zu Standardreinigungssystemen nicht in einer Anlage fest installiert, sondern kann flexibel zur Reinigung von mehreren Anlagen genutzt werden. Für die Schaum- und Spritzreinigung stehen separat ansteuerbare Düsen zur Verfügung. Die gezielte Reinigung von Teilbereichen ist genauso möglich wie die Komplettreinigung von Anlagen.

Selbstlernendes Assistenzsystem steigert die Anlageneffizienz

Das Fraunhofer IVV Dresden entwickelt selbstlernende Assistenzsysteme für Verarbeitungsmaschinen und präsentiert erste Ansätze. Ausschlaggebend für die Entwicklung ist die Erkenntnis, dass auch an modernsten Anlagen im Schnitt alle fünf Minuten häufig eine kurze Störung eintritt. Prozesse und Anlagen werden immer komplexer. Fehler in ihrer Ursache zu beheben, gelingt deshalb vielen Bedienern nicht, und so wird nur eine kurzfristige Beseitigung der Auswirkung erreicht. Auch mit hoch entwickelter Sensorik sind Störungen, wie sie beispielsweise infolge schwankender Produkteigenschaften vorkommen können, nicht immer zu vermeiden. Die wichtigste Quelle für das Beseitigen von Störungen ist die Erfahrung von qualifizierten Anlagenbedienern. Damit diese Erfahrung auch weniger qualifiziertem Personal zur Verfügung stehen kann, hat das Fraunhofer IVV Dresden verschiedene Ansätze verfolgt, mit denen eine Steigerung der Effizienz der Anlage erreicht werden kann. Diese Ansätze sind nun vereint in SAM, dem Selbstlernenden Assistenzsystem für Maschinen, das den Bediener als eine Art Navigationssystem bei der Beseitigung der Fehler unterstützt. Eine Grundlage ist die Mustererkennung in Signalverläufen der verbauten Sensoren auf der Basis von Techniken zum Data Mining und maschinellem Lernen. In weiteren Schritten wird ein kooperatives Dialogsystem angestrebt. Damit soll das Assistenzsystem direkt vom Bediener lernen und gemeinsam mit diesem zu einer Lösungsstrategie gelangen, ohne dass SAM selbst aktiv in den Produktionsprozess eingreift.