Messdatenerfassung und Automatisierung an einer Speiseeis-Produktionslinie

Unser Kunde ist ein renommierter internationaler Speiseeishersteller, dessen köstliche Produkte Sie sehr wahrscheinlich schon einmal probiert haben.

Das Unternehmen, das in mehr als 20 Ländern tätig ist, stellt sein Können mit einem breiten Sortiment unter Beweis. Das Angebot umfasst klassische Eistüten, Eisbecher und viele weitere Produkte. Diese Vielfalt hat in Verbindung mit der großen Reichweite wesentlich zur starken Stellung des Unternehmens als ein führendes internationales Vertriebsunternehmen beigetragen.

Ein automatisierter Prozess zur Herstellung von Eistüten umfasst in der Regel die folgenden Schritte:

1. Mischen: Automatisierte Anlagen mischen große Chargen der Speiseeismischung und gewährleisten so eine gleichmäßige Qualität.

2. Gefrieren: Industrielle Gefrieranlagen sorgen für einen kontinuierlichen und effizienten Gefrierprozess.

3. Gießen, Formen und Sprühen: Spezialisierte Maschinen füllen die gefrorene Mischung schnell und präzise in Eiswaffeln, von weiteren werden zusätzliche Zutaten, z. B. Schokolade oder Sahne, auf oder in die Waffeln gesprüht.

4. Qualitätskontrolle: Automatisierte Qualitätskontrollmaßnahmen stellen sicher, dass jede Eistüte den vorgegebenen Standards bezüglich Form, Größe, Beschaffenheit und Geschmack entspricht.

5. Verpacken: Automatisierte Systeme verpacken die Eistüten effizient und oft mit hoher Geschwindigkeit in Hüllen oder Behälter.

Zielsetzung

Die Zusammenarbeit mit Dewesoft ergab sich aus der Notwendigkeit, die Qualität des von einer Maschine in der Produktionslinie durchgeführten Schokoladensprühvorgangs zu überprüfen und zu bewerten. Ziel war es, die Eistüten-Produktionslinie zu automatisieren. Der Kunde suchte nach einer Lösung, die das Personal von der Notwendigkeit befreien würde, laufend die Qualität jedes einzelnen hergestellten Produkts zu kontrollieren.

Hauptmotivatoren dieses Anliegens waren wirtschaftliche Erwägungen und qualitätsbezogene Bedenken. Qualität bedeutet Exzellenz in allen Aspekten der hergestellten Einheit.

Bezüglich der wirtschaftlichen Gründe ist es wichtig klarzustellen, dass es sich nicht um eine Strategie der Kosteneinsparung durch die Entlassung von Beschäftigten handelt. Vielmehr ist das Gegenteil der Fall: Ziel ist es, den Bediener von maschinenbezogenen Aufgaben zu entlasten, damit er seine Fähigkeiten für Tätigkeiten mit höherer Wertschöpfung nutzen kann.

Wie wir alle wissen, werden Produkte, die nicht den geforderten Qualitätsstandards entsprechen, meist nicht recycelt, sondern als Abfall entsorgt. Sie können sich sicher vorstellen, was es für ein Unternehmen, das alle 1,5 Sekunden eine Eistüte produziert, bedeutet, wenn eine Maschine fehlerhaft funktioniert und nicht konforme Produkte erzeugt.

Entspricht nur 1 % der Produktion nicht den Qualitätsstandards, dann ergibt das 24 mangelhafte Produkte pro Stunde. Bei einer Produktionslinie, die rund um die Uhr in Betrieb ist, kämen so täglich sage und schreibe 576 Stück Ausschuss zusammen.

Kein Unternehmen kann es sich leisten, so viel zu vergeuden. Daher wurde Dewesoft mit der Durchführung einer Machbarkeitsstudie beauftragt, um eine Lösung zu finden, die die Automatisierung des Prozesses zur Erkennung nicht konformer Produkte ermöglicht. Des Weiteren sollte diese Lösung auf fundierten Entscheidungen und der proaktiven Durchführung der erforderlichen Korrekturmaßnahmen aufbauen.

Die Vision, die diesen Produktionsverbesserungen zugrunde liegt, besteht darin, das Unternehmen durch die Integration von fortschrittlichen Sensoren, Software und Robotik in die Maschinen in ein Industrie 4.0 Paradigma zu führen. Solche Komponenten erleichtern die Datenerfassung und -analyse und ermöglichen so einen effizienteren und ausgefeilteren Entscheidungsprozess.

Die digitalen Technologien erlauben nicht nur eine stärkere Automatisierung, eine prädiktive Instandhaltung und die Selbstoptimierung von Prozessverbesserungen, sondern auch – was am wichtigsten ist – ein höheres Maß an Effizienz und Reaktionsfähigkeit, das sich in einem verbesserten Service für den Endkunden manifestiert.

Messaufbau

Produktionslinien bestehen aus einer Reihe von Maschinen, die kontinuierlich laufen und während des Produktionszyklus nicht angehalten werden sollten. Daher muss der für diese Art von Analysen gewählte Messaufbau möglichst wenig invasiv sein und es ist zu gewährleisten, dass er den regulären Betrieb der Maschinen nicht stört oder beeinträchtigt.

Wir verwendeten eine Infrarot-Wärmebildkamera in Kombination mit einer speziellen Konfiguration der DewesoftX -Software. Als Wärmebildkamera wählten wir die Optris XI 400, die die Vorteile eines robusten und kompakten Pyrometers mit dem Funktionsumfang einer Infrarotkamera verbindet. 

Die Kamera wurde über das Optris-Plugin von Dewesoft angeschlossen. Dabei handelt es sich um ein Softwaremodul, das die Visualisierung, Analyse und Speicherung von Daten der Kameramodelle XI400, PI400 und PI640 von Optris unterstützt. Für die Tests wurde eine einzelne Wärmebildkamera mit einer Auflösung von 302 x 288 Pixeln verwendet.

Diese Kamera wurde von uns so positioniert, dass sie nur eine der sechs Reihen von Eistüten erfasste, die in der Produktionslinie gleichzeitig befördert werden.

Die Effektivität dieser Konfiguration liegt in ihrer Einfachheit und wird durch benutzerfreundliche Architektur und einfache Implementierung der Dewesoft-Komponenten noch zusätzlich unterstützt.

Um alle wesentlichen Parameter für die Analyse der Sprühqualität genau erfassen zu können, musste eine spezifisch angepasste Halterung entwickelt werden. Diese Halterung wurde an einem mechanischen Arm befestigt und war so konzipiert, dass die Wärmebildkamera erhöht über der Eistütenreihe positioniert werden konnte. Ziel war es, die Optik nach unten zu richten, um ausschließlich die Ränder und das Innere der Eistüten zu erfassen.

Datenerfassung und Nachverarbeitung

Am 28. Juni 2023 führten wir in der italienischen Niederlassung des Unternehmens Messungen durch. Die Testdauer betrug etwa eine Stunde. Dabei arbeiteten wir mit Anlagenbedienern und Wartungstechnikern zusammen, deren Erfahrung es uns ermöglichte, verschiedene Szenarien zu simulieren, die bei Problemen mit der Düse oder dem Drucksystem auftreten können.

Die DewesoftX Software erfasste und verarbeitete über den Testzeitraum hinweg den gesamten Datenstrom in Echtzeit. So waren wir in der Lage, Messwertschwankungen und klare, von der Wärmebildkamera ausgezeichnete Bilder sofort zu präsentieren, wenn bestimmte Probleme auftraten.

Nach der Erfassung konnten wir die Daten offline verarbeiten und die für das Sprühergebnis relevanten Parameter extrahieren. Zu den implementierten mathematischen Operationen gehören

• die Verwendung der mathematischen Latch-Funktion zur Erfassung und Speicherung der genau zum Zeitpunkt der Auslösung des Linienvorschubs aufgezeichneten Werte;

• die Verwendung von „Grundlegende Statistiken“ zur Analyse aller aufgezeichneten Daten-Samples und zur Bereitstellung von Funktionswerten zur Definition der Schwellenwerte, die konforme von nicht konformen Produkten unterscheiden;

• logische Bedingungen, die es erlauben, auf Grundlage ermittelter Parameter den Status einer für die intuitive Erfassung auf dem Bildschirm dargestellten LED zu ändern, die anzeigt, ob die jeweilige Eistüte konform oder nicht konform ist.

Mit Hilfe geeigneter mathematischer Formeln konnten wir zudem einen Zähler einrichten, der mangelhafte Produkte identifiziert und ihre Anzahl zur Gesamtzahl der hergestellten Produkte in Beziehung setzt. Diese Berechnung ergab einen Wert, der die umfassende Effizienz und Performance der Produktionslinie widerspiegelt.

Datenanalyse

Durch die Analyse des gesamten Datensatzes konnten wir die Parameter ermitteln, die den Standardbetrieb der Schokoladensprühmaschine beschreiben.

Dies war erforderlich, um einen Vergleich mit den Daten zu ermöglichen, die während des Auftretens bestimmter Problemszenarien erfasst würden. Außerdem ermöglichte es uns, die Schwellenwerte für die Bewertung eines Produkts als konform oder nicht konform zu definieren.

Auf die Wärmekameradaten wendeten wir grundlegende statistische Analysefunktionen wie Minimum, Maximum, Mittelwert, Median und Spitze-Spitze-Wert an. Diese Analysen ließen sich klar auf die Werte abbilden, die den regulären Betrieb der Maschine definieren.

Abb. 5 zeigt einen Screenshot der erfassten Daten, auf dem die Ergebnisse dieser mathematischen Verfahren zu sehen sind.

Auf der linken Seite die Kategorien der Werte aufgeführt, die unmittelbar bei Eintreten des Triggerereignisses berechnet wurden. Dies war immer dann der Fall, wenn die Wärmebildkamera die Bewegung einer neuen Produkteinheit erkannte.

Oben (von links nach rechts) sehen Sie die Kategorien der Absolutwerte, die durch die Anwendung grundlegender statistischer Methoden auf alle während des Erfassungsintervalls erfassten Samples ermittelt wurden. Damit verfügten wir über aussagekräftige Referenzwerte, die wir den während des Betriebs der Linie erfassten Istwerten gegenüberstellen konnten.

Beobachtete Fälle

Durch die Analyse der erfassten Daten konnten wir alle Szenarien untersuchen, die im Zusammenhang mit Problemen während des Schokoladensprühens auftreten können. Da wir diese Szenarien live erfassen konnten, waren wir in der Lage, die wichtigsten relevanten Parameter zu identifizieren, wenn eines der folgenden Probleme auftrat:

Verringerung des Sprühdrucks

Dieses Problem kann durch fehlerhaft konfigurierte Maschineneinstellungen oder andere Faktoren entstehen, die zu einer Verringerung des Düsenausstoßes von heißer Schokolade führen. Die Folgen dieser Druckverringerung sind eine unter dem geforderten Standard liegende Gesamtschokoladendeckung und unregelmäßigere Sprühbereiche aufgrund der geringeren Sprühmenge. Dies wiederum führt dazu, dass die Schokolade nicht richtig an der Waffeltüte haftet.

Partielle Düsenverstopfung

Dieses Problem entsteht durch die Ansammlung von Material in der Düse, die den Schokoladenfluss behindert und dessen Fließfähigkeit und Gleichmäßigkeit beeinträchtigt. Dies wiederum führt zur ungleichmäßigen Verteilung des auf die Waffeltüte gesprühten Materials und zum Entstehen unregelmäßiger Bereiche.

Vollständige Verstopfung der Düse

Dieses Problem entsteht durch eine vollständige Blockierung des Schokoladenausstoßkanals oder der Düse. Es kann auch durch fehlerhafte Maschineneinstellungen verursacht werden und den Gesamtsprühdruck auf Null bringen. Das Resultat einer solchen Verstopfung ist eine schokoladenfreie Eistüte, die aufgrund des fehlenden heißen Sprühmaterials als heterogener kälterer Bereich angezeigt wird.

Anhand der Datenanalyse identifizierten und implementierten wir mehrere Methoden zur Erkennung nicht konformer Einheiten. Nachdem wir die „Schwellenparameter“ zur Unterscheidung konformer von nicht konformen Produkten festgelegt hatten, war es ein Leichtes, diese in einfache mathematische Gleichungen zu integrieren.

Diese mittels logischer Bedingungen definierten Gleichungen liefern eine Bewertung der Qualität des gerade erzeugten Produkts in Echtzeit. Produktionsfehler können mit vier verschiedenen Modi berechnet werden, die gleichzeitig wirken und sich nicht gegenseitig ausschließen:

Spitze-Spitze-Analyse

Die Spitze-Spitze-Analyse, die die Differenz zwischen Maximal- und Minimalwert darstellt, liefert beständig wertvolle Erkenntnisse. Ein hoher Spitze-Spitze-Wert deutet unzweifelhaft auf Bereiche hin, die nicht ausreichend mit heißer Schokolade bedeckt sind.

Andererseits bestätigt ein niedriger Spitze-Spitze-Wert aber nicht unbedingt die Konformität des Produkts, wie weiter unten im Abschnitt Verwendung des Maximums erläutert wird.

Verwendung des Mittelwerts

Der Mittelwert zeigt die Gleichmäßigkeit der mit Schokolade besprühten Oberfläche an. Je niedriger er ist, desto größer ist die unzulänglich mit Schokolade bedeckte Fläche.

Die Verwendung des Mittelwerts ermöglicht – im Gegensatz zu anderen Methoden, die diese Diskrepanz nicht anhand eines einzigen Wertes erkennen lassen würden – die einfache Identifizierung ausgedehnter mangelhaft besprühter Bereiche auf den Waffeltüten. So deuten zum Beispiel Werte unter 41° auf ein Problem hin. Ein niedriger Mittelwert kann auch auf eine möglicherweise auf einen geringen Sprühdruck zurückzuführende gleichmäßig bedeckte, aber reduzierte Fläche hinweisen.

Verwendung des Maximums

Ein zu niedriger Maximalwert deutet auf einen verringerten Düsendruck hin, der die angemessene Besprühung der gesamten Waffeltüte verhindert. Tritt ein solcher Umstand auf, dann würde eine auf den Spitze-Spitze-Wert beschränkte Bewertung zu trügerischen Schlüssen führen. Da der Maximalwert deutlich ab nimmt und sich den aufgezeichneten Minimalwerten nähert, kann die resultierende Spitze-Spitze-Differenz nämlich in den als konform oder normal definierten Bereich fallen.

Verwendung des Minimums

Auffallend niedrige Minimalwerte zeigen an, dass der von der Kamera erfasste Bereich nicht angemessen besprüht wird, und implizieren das Vorhandensein von Bereichen, die aufgrund eines unzureichenden Drucks oder einer möglichen Düsenverstopfung völlig unbedeckt geblieben sind.

Integration in die automatisierte Produktionslinie

Die geplante endgültige Konfiguration, die für die vollständig automatisierte Produktionslinie vorgesehen ist, umfasst:

• den Einsatz von n Wärmebildkameras, wobei n der Anzahl der Bahnen entspricht, die Eistüten produzieren,

• ein digitales Eingangssignal, um die Erfassung und Berechnung der Parameter genau auf den Zeitpunkt des Vorschubs der Linie festzulegen,

• n digitale Ausgangssignale zur Bereitstellung eines binären Werts für die Automationstechnik der Produktionslinie.

Die Messung und der Vergleich der jeweils aktuell erfassten Produktwerte ermöglichen die Automatisierung der Produktionslinie und die rasche Entfernung nicht konformer Eistüten durch eine spezielle, in die Linie integrierte Maschine. Die aus den oben beschriebenen Algorithmen abgeleiteten Ergebnisse wurden von uns zur Überwachung einer Reihe digitaler Ausgänge verwendet, die es uns erlaubten, nicht konforme Produkte automatisch auszusortieren.

Darüber hinaus ermöglicht es die Implementierung spezifischer Algorithmen in der DewesoftX-Software, nach einer gewissen Anzahl von Iterationen einen Wert zu definieren, der die Notwendigkeit signalisiert, prädiktive Instandhaltungsmaßnahmen in Form einer laufenden Überwachung einzuleiten. Ziel ist es, Wartungseingriffe zu planen, bevor die Maschinen in der Linie oder sogar die gesamte Produktionslinie Anzeichen einer verschlechterten Performance zeigen, und so die mit ungeplanten Maschinenstillständen verbundenen Kosten zu vermeiden.

Der Vorteil dieser Lösung liegt in der einfachen Anwendung: Es handelt sich um eine Architektur aus Standard-Hardware und -Software, die sich unauffällig in die Produktionslinie integrieren lässt.