Automatisiertes Reinigen nach festen Intervallen ist nicht optimal, da das Erreichen eines kritischen „Verschmutzungsgrades“ nicht konstanten Mustern folgt. Intelligente Anlagen, die erkennen, wann eine Reinigung des Systems notwendig ist, bringen mehr Sicherheit und Produktionsvorteile. Wie das funktionieren kann, ist auf der VDMA-Technik-Lounge zu sehen.
Forschung für die Praxis ist die Leitlinie der Professur für Verarbeitungsmaschinen und Verarbeitungstechnik der TU Dresden und dem Fraunhofer IVV, Außenstelle für Verarbeitungsmaschinen und Verpackungstechnik AVV Dresden. Die Arbeitsgruppe „Hygienegerechte Produktion“ widmet sich u. a. dem Optimieren von Reinigungsprozessen für Maschinen und Anlagen zum Verarbeiten und Verpacken von Lebensmitteln. Die bisherigen Ergebnisse sprechen für sich: Praktisch gleiche Reinigungsgrade mit nur 50 Prozent der sonst üblichen Reinigungsmedien. Das spart Geld und schont die Umwelt.
Reinigungsvorgänge mit geringem Ressourceneinsatz
Rückstandsfreies Reinigen von Maschinen und Anlagen ist in der lebensmittelverarbeitenden Industrie eine Grundvoraussetzung, um die steigenden Anforderungen in Sachen Hygiene, Lebensmittelsicherheit und Produktqualität zu erfüllen. Dem Optimieren von Reinigungsvorgängen kommt daher eine hohe Bedeutung zu. So gilt es definierte Reinigungsgrade mit geringstmöglichem Einsatz von Ressourcen (Zeit, Wasser, Energie, Reinigungs- und Desinfektionsmittel usw.) zu erzielen.
Kontinuierliche (statische) Verfahren sind in der Regel mit einem sehr hohen Verbrauch an Wasser und Reinigungszusätzen verbunden. Dynamische Reinigungssysteme mit diskontinuierlicher Strömungscharakteristik (Zielstrahl- oder Schwallreinigung) zeigen da schon ein besseres Reinigungsverhalten, aber die Pulsationsparameter sind dabei noch nicht spezifisch auf die jeweilige Verschmutzung abgestimmt. Deshalb arbeiten die Dresdener Forscher mit gezielt diskontinuierlichen Strömungen, die ihnen signifikante Reinigungsvorteile gegenüber den vorgenannten Verfahren bringen.
Optimieren heißt Automatisieren
Optimieren von Reinigungsprozessen heißt aber auch Automatisieren – das System muss selbsttätig erkennen, wann eine Reinigung erforderlich ist. Dazu erfassen optische Reinigungssensoren kontinuierlich den Hygienezustand der Maschine und starten bei Erreichen eines definierten Verschmutzungsgrades den ebenfalls optisch überwachten Reinigungsprozess. Ist ein definierter Sauberkeitsgrad erreicht, erfolgt die Freigabe zur erneuten Produktionsaufnahme.
Weiter lassen sich bestehende Standardreinigungsprozeduren, bei denen eine Inline-Installation der Reinigungssensoren nicht gefordert ist, auf ihre Effizienz hin untersuchen und optimieren. Vorteile für den Anwender: Dem Bedarf angepasste Reinigungszeiten, variable statt fixe Reinigungszyklen, eine höhere Maschinennutzungszeit, ein geringerer Ressourcenverbrauch sowie geringere Kosten für Abwasser- und Schlammentsorgung.
Besuchen Sie den VDMA-Messestand in Halle 5, Stand J38 und informieren Sie sich über neueste, praxisrelevante Forschungsergebnisse der Arbeitsgruppe.
