Prozessoptimierung im Bereich der Weizenteigverarbeitung mittels Methoden der künstlichen Intelligenz - „Echtzeiterfassung von qualitätsrelevanten Merkmalen bei Rohstoffen, Zwischen- und Endprodukten“

Im backwarenproduzierenden Gewerbe herrscht ein starker Preis- und Innovationsdruck.

Gleichzeitig wünschen sich Endverbrauchende und Politik bei schwankenden Rohstoffqualitäten eine gleichbleibend hohe Produktqualität und einen schonenden Umgang mit Ressourcen.

Bisherige Prozesse in der Weizenteigverarbeitung sind oft handwerklich geprägt. Dies führt zu weiteren starken Schwankungen in der Produktqualität. Eine umfassende Automatisierung, auf lange Sicht sich selbst regulierende Prozesse, können diese Schwankungen reduzieren. Wichtig dabei ist, dass als wichtig erkannte Parameter und Zielgrößen, allen voran die Produktqualität, kontinuierlich überwacht werden.

Das Vorhaben stellt die industrielle Anwendung in den Vordergrund und zielt auf Ergebnisse ab, die von hoher praktischer Relevanz sind. Durch die im Projekt erhobenen Daten und die darauf basierenden Modelle soll ein besseres Verständnis der komplexen Wechselwirkungen in der Weizenteigverarbeitung erlangt werden.
Ziel ist es, mittels inline-fähiger Messtechnik bereits im Produktionsprozess Rohstoff- und Zwischenprodukteigenschaften in der Weizenteigverarbeitung zu erfassen und in Echtzeit auszuwerten. So werden Ausschuss minimiert, Ressourcen geschont und einer Lebensmittelverschwendung wird vorgebeugt. Ein Poster zum Projekt ist hier zu sehen.

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Förderprogramm: FH-Impuls 

Förderkennzeichen: 13FH3I05IA

Kooperationspartner:
Brabender/Anton Paar GmbH
Dr. August Oetker Nahrungsmittel KG
Jungheinrich Vertrieb Deutschland AG & Co. KG
WP Kemper GmbH

Projektlaufzeit: 01.09.2021 bis 29.02.2024

Projektleitung:
Prof. Dr.-Ing. Ulrich Müller

Projektbeteiligte:
Prof. Dr.-Ing. Volker Lohweg
Prof. Dr.-Ing. Björn Frahm