Auf der drinktec 2025 präsentiert das Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV drei Technologielösungen, die durch den Einsatz von KI, leistungsstarker Software und neu entwickelter Verschmutzungssensorik das Problem der sicherheitsbedingten, systematischen Überdimensionierung von Reinigungsprozessen in hygienekritischen Bereichen wie Wärmetauschern, Tanks oder Rohrleitungen beenden.

Dreh- und Angelpunkt dafür ist das Wissen darüber, wann, wo und wieviel Verschmutzung vorhanden ist und darauf basierend einen präzise angepassten Reinigungsprozess durchzuführen.

So lassen sich kostenintensive Sicherheitspuffer bei der Reinigung reduzieren, ohne Kompromisse bei der Produktsicherheit einzugehen, signifikant wertvolle Ressourcen einsparen und Stillstandzeiten minimieren.

Alle drei Lösungen können aufwandsarm in bestehende Anlagen und Systeme integriert werden.

 

»CoControl-FouliQ«

Fouling in Wärmetauschern prädiktiv erkennen – Sicherheit und Effizienz steigern

High Protein = high cleaning effort?

Das KI-gestützte Überwachungssystem »CoControl-FouliQ« ermöglicht es, Fouling bereits im Entstehungsprozess vorausschauend zu erken-nen. Damit ist es besonders für den Herstellungsprozess der aktuell sehr gefragten High-Protein-Produkte wie Joghurtdrinks oder Milchmischgetränke geeignet.

Diese stellen eine besondere Herausforderung für Molkereibetriebe dar, denn ihr hoher Proteingehalt erhöht das Risiko für Ablagerungen deutlich – das erschwert die Prozessführung, steigert das Risiko mikrobieller Verunreinigungen und führt dadurch zu häufigeren Reinigungen und damit verbunden höherem Ressourceneinsatz und längeren Stillstandszeiten.

»CoControl-FouliQ« besteht aus Clamp-On-Temperatursensoren, einer kompakten in einem hygienegerecht ausgeführten Schaltschrank integrierten Recheneinheit und einem speziell trainierten Machine Learning-Modell zur Datenauswertung und Foulingvorhersage.

Das System nutzt dafür die Echtzeitdaten der Sensoren am Ein- und Ausgang des Wärmetauschers und wertet diese mit dem Machine-Learning-Modell aus. Dabei dienen Temperaturverläufe als Indikator für beginnende Ablagerungen und ermöglichen es so, die Reinigungen nicht mehr nach festen Intervallen, sondern bedarfsgerecht und effizient zu planen.

Durch die bedarfsgerechte Planung der Reinigungen trägt das System nicht nur zur Ressourcenschonung und Optimierung der Anlagenverfügbarkeit bei, sondern erhöht auch die Produktsicherheit, indem es eine sichere und gleichbleibende Prozessführung gewährleistet.

 

»AJCsens«

50 % weniger Reinigungszeit - 100 % Sicherheit und Kontrolle bei der Tankreinigung

Mit dem »AJCsens« präsentiert das Fraunhofer IVV ein smartes Spritzreinigungssystem zur bedarfsgerechten Tankreinigung, welches durch sein enormes Einsparpotential eine zukunftsweisende Antwort auf den stetig steigenden Zeit- und Ressourcendruck bietet.
Die hochkompakte OnBoard-Verschmutzungssensorik des Zielstrahlreinigers erlaubt eine permanente Inline-Kontrolle des Sauberkeitszustands und dadurch erstmals die direkte Erfassung des Verschmutzungszustands an den inneren Tankoberflächen. In Kombination mit der Möglichkeit zur gezielten Anpassung der Reinigungs- bzw. Bewegungsbahnen an die Tankgeometrie sowie die typischerweise zu erwartenden Verschmutzungsmuster, ist eine bedarfsgerechte Reinigungsführung und dadurch eine Einsparung an Reinigungszeit von über 50 % möglich.

Das Reinigungssystem kombiniert dazu einen in zwei Achsen frei-steuerbaren, motorisch angetriebenen Zielstrahlreiniger mit einem hochkompakten und robusten Verschmut-zungssensor in einem Hygienic Design Gehäuse sowie intelligenter Software.

Der optische Hybrid-Verschmutzungssensor detektiert dabei Verschmutzungen vorrangig mittels Fluoreszenzmethode (UV-Licht) oder Weißlicht auf den Anlagenoberflächen.

Das Potential der Technologielösung konnte bereits im Rahmen einer Case Study bei ei-nem namhaften Molkereiunternehmen nachgewiesen werden und wird auf der drinktec unter anderem auch mit einem Vortrag vorgestellt.

 

»CoControl-QCM«

Zuverlässige Inline-Reinigungsüberwachung für Rohrleitungen

Die Reinigungsüberwachung geschlossener Rohrleitungssysteme erfolgt bislang vor allem im Produkt- oder Reinigungsmedium, aber nicht da, wo eigentlich die unmittelbare Ver-schmutzung sitzt: direkt an der Rohrwand. Um direkt zu ermitteln, wann der Reinigungs-prozess tatsächlich erfolgreich abgeschlossen ist, wurde der »CoControl-QCM« entwickelt.

Die schwingquarzbasierte Sensorlösung ermöglicht eine zuverlässige Inline-Detektion ver-schiedenster Verschmutzungen, wie z. B. Ablagerungen des Produkts, Biofilme und kris-tallines Fouling. Mit dem Sensor können aber auch Produktwechsel oder unterschiedliche Reinigungsmittel bzw. Phasenwechsel detektiert werden, da sich viskositätsbedingt das Dämpfungsverhalten des über dem Sensor befindlichen Fluids verändert. Der hochkom-pakte Sensor arbeitet nach dem umgekehrten piezoelektrischen Effekt und erfasst selbst extrem dünne, optisch nicht erfassbarer Schmutzschichten.

Mithilfe eines speziellen Auswertungsalgorithmus ist es anhand der Änderungen der Eigen-frequenz des Schwingquarzes erstmalig möglich, den Verschmutzungszustand während der Fouling- und Reinigungsprozesse direkt zu messen und daraus verlässliche Rückschlüsse auf den Reinigungserfolg und tatsächlichen Reinigungsbedarf zu ziehen. Der hochkomplexe Sensor lässt sich aufwandsarm in bestehende Systeme integrieren.

 

Ansprechpartner
Max Hesse
Chief Engineer Verarbeitungs- und Reinigungssysteme
Telefon +49 351 43614-53
max.hesse@ivv-dd.fraunhofer.de