Drinktec 2022 stellt Digitalisierung für Getränkebranche in den Fokus

Machine Learning und Echtzeit-Daten erhöhen Effizienzgewinne

Messebesucher auf der Drinktec 2017

Digitalisierung und die digitale Transformation gehören zu einem der vier Leitthemen der Drinktec 2022, die von 12. bis 16. September 2022 in München stattfindet. Die Weltleitmesse für die Getränke- und Liquid-Food-Industrie bietet mit ihrem Ausstellerspektrum und Rahmenprogramm lösungsorientierte Ansätze, mit denen die Branche in den kommenden Jahren schneller werden, höhere Ergebnisse erzielen und sich stärker auf nachhaltige Anlagenkonzepte ausrichten kann. Dabei ist nicht nur auf Herstellerseite viel Bewegung rund um die Datennutzung und Prozessverbesserung sichtbar. Die Verschmelzung von virtuellen und realen Welten am Point of Sale der Zukunft verbessert den Kontakt vom Handel zum Konsumenten. Dies geschieht beispielsweise mithilfe von Automatisierung und Vernetzung mit Supply-Chain-Management, multimedialen Einkaufsumgebungen für eine individuelle Kundenansprache oder Online-Handel.

In einer internationalen Studie von PWC wird das Stichwort „Produkte und Dienstleistungen digitalisieren“ an Position 2 der Top-10-Herausforderungen der nächsten Jahre genannt. Auch die vom Verband des Deutschen Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) initiierte Studie zur Zukunft des Nahrungsmittelmaschinenbaus weist in die gleiche Richtung: Der ideelle Träger der Drinktec nennt die Digitalisierung und Konzepte zur intelligenten Vernetzung und Nutzung von Daten als eine Stoßrichtung, für die Zukunftsausrichtung bis zum Jahr 2035.

Digitalisierung im Brauprozess

Digitalisierung in der Welt von Getränken und Liquid Food bietet vielen Anwendern einen Zusatznutzen. Für die Verfahrenstechnik sind etwa genaue Temperaturprofile im Herstellungsprozess eine Option, die Produktion lückenlos nachzuverfolgen und Qualitätsparameter schon in frühen Produktionsstadien zu erkennen. Das beste Beispiel dafür ist der Brauprozess. Mit Machine Learning konnten Forscher eine effiziente und nachhaltigere Malzausbeute in Zusammenarbeit mit Anlagenherstellern und Brauereien in einem Modell abbilden und relevante Einflussfaktoren für die Malzausbeute erhalten. Realtime ist ein weiteres Stichwort. Für die zeitnahe Information aus Anlagen bieten die Maschinenhersteller auf der Drinktec zahlreiche Lösungen an. Eine höhere Leistung, vorausschauende Wartung, effiziente Umrüstvorgänge, Übersicht über Verbrauchswerte und klare Daten zur Produktqualität lassen sich aus der Online-Verfolgung der Produktions- und Abfüllprozesse ableiten. Anbieter der Software-Lösungen, zum Beispiel von Manufacturing Execution Systems (MES) bieten auch vorab schon Größenordnungen an, welches Optimierungspotenzial sich erschließen lässt. Für den Linienbetrieb sind Effizienzgewinne von bis zu 20 Prozent möglich, die Overall Equipment Effectiveness (OEE) durch bis zu 30 Prozent verlängerte Wartungszyklen wird verbessert und der Produktwechsel kann mit einer 99-prozentigen Sicherheit in der geplanten Zeit ausgeführt werden.

Machine Learning Software für Wartungsaufgaben

Während für diese Lösungen oft nur ein umfangreiches Erheben und Erfassen von Daten notwendig ist, geht ein anderer Anbieter noch weiter. Ein mit Deep Learning trainierter Leerglas-Inspektor verringert durch verbesserte Präzision beim Erkennen von Wassertropfen die Ausstoßmenge von als defekt erkannten Glasflaschen deutlich. Es versteht sich, dass diese Einsparung auch direkt in CO2-Einsparung umgerechnet werden kann: Je nach Leistung der Linie können 25 bis 100 Tonnen CO2 durch diese verbesserte Ausleitquote eingespart werden. Hohe Erwartungen wecken die Möglichkeiten von Machine Learning Software auch für Wartungsaufgaben: Ein Aussteller auf der Drinktec erkennt mit Hilfe dieses digitalen Tools bereits Anomalien in der Maschinenfunktion von Separatoren. Zustandsorientierte Wartung mit AR-Datenbrille scheint da schon fast überall als gelernt und breit bei den Maschinenanbietern eingeführt. Bei jeder digitalen Anwendung ist auch ein Nachhaltigkeits-Häkchen zu setzen. Ganz besonders wird dies bei der Reinigungstechnologie deutlich, die mit Hilfe von optischer Echtzeiterkennung der Verschmutzung auch im Inneren von Behältern und Tanks ganz spezifische Reinigungszyklen möglich macht. Ein Machine-Learning-Tool sorgt dafür, dass individuelle Verschmutzungsgrade gelernt, erkannt und richtig behandelt werden.
 

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