Die AnugaFoodTec 2024 spiegelt in diesem Jahr das gesamte Spektrum moderner Prozessanalysetechnologien für die Lebensmittel- und Getränkeindustrie wider. Dank der Fortschritte im Bereich der optischen Technologien können viele Aufgaben der Qualitätskontrolle und -sicherung inzwischen in Echtzeit gelöst werden. Künstliche Intelligenz und Deep-Learning-Algorithmen spielen dabei auf dem Kölner Messegelände eine immer wichtigere Rolle.
In der Lebensmittelindustrie ist die Qualitätskontrolle mit ihren klassischen Analysemethoden und nasschemischen Prozessen immer noch sehr breit verteilt. Dies geschieht im Labor, wobei für jede Charge eine Probe entnommen wird. Produkte, die nicht den Spezifikationen entsprechen, werden zurückgehalten. Dabei ist oft ein heterogenes Umfeld von Analysegeräten, Softwaretools und Prozessen im Unternehmen vorhanden. Die Geräte werden nur im Einzelfall über die Betriebssoftware mit einem zentralen Laborinformations- und Managementsystem (LIMS) verknüpft. Die Daten werden mit USB-Sticks und Excel-Sheets übertragen oder, am wenigsten idealerweise, manuell ausgedruckt und übergeben – ein solches Vorgehen ist in Zeiten zunehmender Digitalisierung kaum praktikabel.
Der Schlüssel zum besseren Produkt
Darüber hinaus müssen die Proben während der laufenden Produktion unter Einhaltung strengster Hygienebedingungen entnommen werden, was sich in geschlossenen Prozessen als besonders schwierig erweist. "Gerade im Hinblick auf Trends wie das Internet der Dinge und Big Data müssen in Unternehmen, die Lebensmittel verarbeiten, verschiedene Prozesse und Strukturen in der Qualitätssicherung angepasst werden", sagt Matthias Schlüter, Direktor Anuga FoodTec. Automatisierungslösungen und Prozessanalysetechnologien (PAT), beides Schwerpunkte auf dem Kölner Messegelände, sind dafür von zentraler Bedeutung. "Besucher finden an den Ständen der Aussteller segmentübergreifend ein umfassendes Angebot für qualitative und quantitative Analysen im Labor und Prozess", so Schlüter.
Mit einem PAT-basierten Ansatz werden die aus dem Labor bekannten Messparameter von den Analysegeräten direkt im Produktionsprozess erfasst. Von dort aus werden die Werte in die Prozessleittechnik übertragen, die geräteseitig in ein Industrie 4.0-Konzept integriert werden kann. Das erklärte Ziel: von Anfang an eine Lebensmittelproduktion innerhalb der Spezifikationen sicherzustellen, die Produktverluste vermeidet und Kosten senkt.
Inline-Analyse der Inhaltsstoffe
In Übereinstimmung mit dieser Prämisse haben sich Nahinfrarotspektrometer (NIR) zu zuverlässigen Werkzeugen für die Überwachung in allen Schritten der Lebensmittelherstellung entwickelt. Die für die Auswertung der spektroskopischen Ergebnisse erforderlichen mathematischen Modelle sind in den Geräten gespeichert, d.h. sie kombinieren Sonde und Spektrometer in einem Gerät. Mit ihnen lassen sich qualitätsrelevante Parameter wie Trockenmasse, Zucker-, Protein- und Fettgehalt direkt in der Produktionslinie bestimmen – kontaktfrei und ohne Proben nehmen zu müssen. Gleichzeitig können Fehlansätze vermieden werden, da abweichende Werte frühzeitig erkannt werden und nicht erst nach der Analyse im Labor.
Hersteller von Speiseölen können auf diese Weise den Ölgehalt der Rohstoffe bereits vor dem Pressen definieren. Gleiches gilt in der Milchindustrie, beispielsweise für die Herstellung von Joghurt. Hier kann der Gehalt an Fructose bestimmt werden, der in den verarbeiteten Früchten je nach Art und Reifegrad schwanken kann. Anstelle einer zeitintensiven Bestimmung über den Brechungsindex gewährleistet die spektroskopische Inline-Messung durch Reflexionssonde die bestmögliche Qualität vor dem Befüllen. Die Prozessanalysetechnik ebnet damit den Weg zur automatisierten Chargenfreigabe. Es geht letztlich auch um Ertragssteigerungen, und zwar mit möglichst wenig Energieeinsatz. Ist beispielsweise der gewünschte Trocknungsgrad von Milchpulver für Säuglingsnahrung erreicht, so braucht keine weitere Wärme auf das Verfahren aufgebracht zu werden.
Künstliche Intelligenz in der Qualitätskontrolle
Innovative Lösungen, wie sie auf der Anuga FoodTec zu finden sind, unterstützen Lebensmittelhersteller dabei, Fremdkörper zu erkennen, den Füllstand oder die Unversehrtheit von Verpackungen in modifizierter Atmosphäre zu bestimmen. Wichtig ist, dass die Produktionszeit durch den Messvorgang nicht verlängert wird. Kontaktlose Messverfahren werden aus diesem Grund in erster Linie eingesetzt. Die Bildverarbeitungssoftware muss auch die Ergebnisse in Echtzeit berechnen, damit ein defektes Produkt sofort ausgeworfen werden kann. Dass dabei künstliche Intelligenz immer wichtiger wird, zeigt sich auch auf dem Kölner Messegelände. Optische Prozesse mit Deep Learning sind in zunehmender Zahl am Markt verfügbar. Mit ihnen ist es möglich, Lebensmittel über den gesamten Wellenlängenbereich von ultraviolett über das Sichtbare bis hin zum nahen Infrarot zu untersuchen.
Die Technologieanbieter stellen auf der Anuga FoodTec Sortierer und Fremdkörpererkennungssysteme vor, die sich nahtlos in bestehende Bearbeitungslinien integrieren und kundenspezifisch programmieren lassen. Klassische Sortiersysteme verwenden eine visuelle Inspektion mit normalem Licht. So kann beispielsweise der Bräunungsgrad von Toast oder Brötchen durch eine 2D-Farbanalyse der Oberfläche genau bestimmt werden. Zu dunkel gebräunte Backwaren werden somit vor der Verpackung automatisch aussortiert, so dass sie gar nicht erst auf den Markt kommen. Es wird schwieriger, wenn die Schokoladenglasur auf Keksen überprüft werden muss. Bei modernen Systemen erkennt die Software anhand der Helligkeitsstruktur der Oberfläche innerhalb von Millisekunden, ob die Verglasung korrekt auf das Backgut aufgetragen wurde. Da unzählige Möglichkeiten des falschen Auftragens von Schokoladenbeschichtungen denkbar sind, spielen Deep-Learning-Technologien eine zentrale Rolle. Dies bedeutet, dass die Software die typischen Eigenschaften der zu erkennenden Objekte durch die detaillierte Auswertung digitaler Bilddaten "lernt". Nur Bilder, auf denen richtig glasierte Cookies zu sehen sind, sind für dieses Training erforderlich.
Wo steht die Lebensmittelindustrie?
Die Perspektive der Anuga FoodTec 2024 zeigt, dass auch die Nachfrage nach Prozessanalysetechnologie mit den steigenden Anforderungen an Systemeffizienz und Lebensmittelqualität gewachsen ist. "Die Anforderungen an Effizienz und Nachhaltigkeit treiben den Bedarf an PAT in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie voran", betont Matthias Schlüter. Mittlerweile gibt es ein großes Angebot an Technologien und Sensoren, die für entsprechende Anwendungen am Markt geeignet sind. Der PAT der Zukunft wird smart sein und neben dem eigentlichen Messwert auch eine Vielzahl zusätzlicher Daten, beispielsweise über den Zustand des Systems, zur Verfügung stellen, um vorausschauende Wartungsmaßnahmen einzuleiten. Wo ist es jedoch sinnvoll, die Laboranalyse durch PAT zu ersetzen? Und welche Herausforderungen können gelöst werden und wie, um bestehende Systeme mit mehr Prozessanalyse auszustatten? Antworten darauf geben die Aussteller vom 19. bis 22. März auf dem Kölner Messegelände.
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