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Redaktion: Heinz Schmitz


Echtzeit-Qualitätssicherung in der Lebensmittelproduktion

Lebensmittel
Eine umfassende Qualitätskontrolle und -sicherung hat in der Lebensmittelindustrie einen hohen Stellenwert, um Verbraucher ausreichend schützen zu können. (Quelle: R. B. / pixelio.de)

Der jüngste Lebensmittelskandal um belastete Eier zeigt, welchen Stellenwert eine umfassende Qualitätskontrolle und -sicherung in der Lebensmittelindustrie einnimmt, um Verbraucher ausreichend schützen zu können. Forscher in Lemgo geben nun den Impuls für einen neuen Standard in der Qualitätssicherung von Lebensmitteln: Die kontinuierliche, vorausschauende Überwachung mittels Cyber-physischer Systeme und Big Data.

 

Die Einhaltung hoher Standards in der Lebensmittelproduktion gewährleisten einen umfassenden Verbraucherschutz, die ökonomische Ausnutzung von Rohstoffen sowie die Vermeidung höherer Herstellkosten und Reklamationen. Insgesamt hohe Anforderungen für den Prozess der Qualitätssicherung, der nach jetzigem Stand jedoch „oft nur stichprobenartig und retrospektiv“ erfolgt, so Professor Oliver Niggemann, Vorstand am inIT. Die Forscher am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) und am Institut für Lebensmitteltechnologie.NRW (ILT.NRW), beides hochschuleigene Institute, wollen gemeinsam mit Partnern aus der (Lebensmittel-)Industrie daher eine Methodik entwickeln, welche eine kontinuierliche, vorausschauende Überwachung des gesamten Produktionsprozesses von Lebensmitteln ermöglicht. An diesem Punkt setzt das Forschungsvorhaben „IP1“ an: Schon während der Produktion soll aus Sensordaten und Rohstoffinformationen ein Modell der Produkte generiert werden, ein sogenanntes „virtuelles Abbild“.

 

„Anhand des virtuellen Abbildes kann auf Echtzeitinformationen wie Produkteigenschaften und Qualität der Lebensmittel zurückgegriffen werden, weitgehend ohne zeitaufwendige Labortests oder zusätzliche kostspielige Sensorik“, erläutert Projektleiter Niggemann. Dazu machen sich die Forscher des inIT den Nutzen Cyber-physischer Systeme zu Eigen: Es werden Modellformalismen entwickelt, die sowohl die Prognose aller relevanten Produkteigenschaften erlauben als auch das Modelllernen während des Betriebs unterstützen.

 

Die gelernten virtuellen Abbilder können beispielsweise in der Qualitätskontrolle zur Überwachung von Standards und Spezifikationswerten eingesetzt werden. Die entlang der Prozesskette ermittelten Soll-Werte werden direkt und unmittelbar mit den aus den virtuellen Abbildern abgeleiteten Ist-Werten verglichen. „Dieses Vorgehen ermöglicht es, etwa Fehlchargen und Sicherheitsrisiken noch während der laufenden Produktion zu erkennen und aus dem Verkehr zu ziehen, um Sicherheitsrisiken zu minimieren und Verbraucher schützen zu können“, benennt Professor Jan Schneider, stellvertretender Institutsleiter am ILT.NRW, eines der Ziele des Forschungsprojektes. Des Weiteren werde, bedingt durch die Echtzeit- Prognosen bei den Prozess- oder Rohstoffschwankungen, eine verbesserte „Raum-, Zeit- und Rohstoff-Ausbeute“ angestrebt, die den Lebensmittelproduzenten Wettbewerbsvorteile ermöglichen können.

 

Siehe auch:

https://www.hs-owl.de/init/

https://www.hs-owl.de/ilt-nrw/

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