Adaptive Tankreinigung

Innenansicht eines Reinigungstanks
© Fraunhofer IVV

Die Optik entscheidet

Das Fraunhofer IVV Dresden entwickelt gemeinsam mit der FAU Erlangen ein neuartiges, selbstlernendes Automatisierungssystem für die bedarfsgerechte Reinigung von Tanks.

Zur Inline-Optimierung der Reinigungsprozesse kommt dabei ein optischer Verschmutzungssensor zum Einsatz. Der Sensor wird so im Tank positioniert, dass kritische Stellen wie Prozessstutzen, Einbauten oder Bereiche mit bekannt hartnäckigen Verschmutzungen wie angetrocknete Füllspiegelhöhen einsehbar sind.

Der Verschmutzungssensor kann die im Tank befindliche Restverschmutzung mittels Fluoreszenzmethode detektieren und liefert Informationen über die Art der Verunreinigung, lokale Verteilung, Reinigungsverlauf und Trocknungsgrad an die intelligente Prozesssteuerung.

Der Steuerung untersteht als Werkzeug ein motorisch angetriebener Zielstrahlreiniger, welcher in der Lage ist, die von der Steuerung als optimal vorgegebenen Bewegungen auszuführen.

Beispielsweise kann dieser bei der Reinigung kritischer Bereiche seine Geschwindigkeit lokal verringern, um eine besonders intensive Reinigung zu erzielen.

 

Ressourceneffizient und sicher

Um den Qualitätsstandard sicher zu erreichen, erfolgt die Auslegung der Reinigungsprozesse in der Regel am Worst-Case. Dadurch sind die Reinigungsprogramme im Standardfall überdimensioniert und wenig effizient.

Der Einsatz eines intelligenten Reinigungssystems mit Selbstlernfunktion, welches über Verschmutzungssensorik und einen ansteuerbaren Zielstrahlreiniger verfügt, zeigt die Lösung für die Zukunft.

Durch Reinigungsüberwachung können bei der automatisierten Reinigung von Maschinen und Anlagen der Getränke- und Lebensmittelindustrie bei unterschiedlichen Verschmutzungsgraden sowohl Qualitätsschwankungen als auch unnötig hoher Ressourceneinsatz vermieden werden. Jede Reinigung verläuft bedarfsgerecht, da das Reinigungssystem seine Parameter auf den jeweils aktuellen Verschmutzungszustand im Tank adaptiert.

Nach einer Lernphase der künstlichen neuronalen Netze (KNN) kann der Bediener wählen, ob der Tank mit konkreter Zeitvorgabe, möglichst zeiteffizient oder ressourceneffizient gereinigt werden soll.

Das Reinigungsergebnis wird fortlaufend protokolliert, was eine erhöhte Prozess- und Produktsicherheit verspricht.

Video "Intelligente Tankreinigung"

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