Autonome Anlagen-Reinigung

Dem Schmutz keine Chance

Das Reinigen von Maschinen und Anlagen, insbesondere im sensiblem Lebensmittelbereich, ist eine technische Herausforderung. Häufig sind bestimmte Bereiche schwer zugänglich, außerdem müssen die Anlagen immer optimal sauber sein. Das bedeutet eine vollständige Reinigung, auch wenn dies nicht nötig wäre. Dadurch gehen Zeit und Ressourcen verloren. Abhilfe kann hier eine bedarfsgerechte, automatisierte Reinigung schaffen. Hierzu entwickelt das Fraunhofer IVV das sogenannte Mobile Cleaning Device, welches selbstständig Verschmutzungen erkennt und diese autonom entfernen kann. Zur Schmutzerkennung und Unterstützung der bedarfsgerechten Reinigung setzen die Entwickler Sensoren und Kameras von Baumer ein.

(Bild: Fraunhofer IVV Dresden)

Das Fraunhofer IVV Dresden entwickelt ein mobiles Reinigungsgerät, das durch ein optisches Sensorsystem in der Lage ist, Schmutz und damit den Reinigungsbedarf von Anlagen zu erkennen. Daraufhin legt es die Parameter zur Reinigung individuell fest und führt diese anschließend autonom durch. Dazu wird das Mobile Cleaning Device (MCD) auf dem Anlagenförderband durch die Maschine bewegt. So verbinden die Forscher die Flexibilität manueller Reinigungsprozesse mit dem Vorteil reproduzierbarer Ergebnisse automatisierter Cleaning-in-Place (CIP)-Systeme. Dadurch spart der Anwender Zeit, schont Ressourcen, und gleichzeitig werden die Prozesse reproduzierbarer – auch dank Sensoren und Industriekameras von Baumer.

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Neue Reinigungstechnologien zu entwickeln, die sich auch in hygienisch sensiblen Bereichen der Lebensmittel- und Pharmaproduktion einsetzen lassen, ist ein zentraler Forschungsschwerpunkt am Fraunhofer IVV in Dresden. „Derzeitige Reinigungsprozesse sind in den meisten Fällen am Worst-case ausgelegt, sodass viel Zeit und Ressourcen verschwendet werden“, sagt Roman Murcek, Projektverantwortlicher für das MCD am Fraunhofer IVV. Das Interesse der Industrie an automatisierten Systemen zur bedarfsgerechten, berührungslosen und intelligenten Reinigung ist demnach groß – auch um die Reinigungserfolge besser und großflächig validieren zu können. Denn gerade in der Lebensmittelproduktion ist die Hygiene ein entscheidender Faktor mit direkten Auswirkungen auf die Lebensmittelsicherheit. Wo befinden sich die Verschmutzungen, welcher Art sind sie und welches sind die passenden Reinigungsmedien? War die Reinigung erfolgreich? Fragen, die bei manuellen Prozessen Menschen beantworten und bewerten müssen und deren Validierung häufig nur stichprobenartig und lokal, beispielsweise über Abklatschtests erfolgt.

Verschmutzungsgrad bestimmt Reinigung

Das MCD passt die Intensität der Reinigung dem Verschmutzungsgrad der Verarbeitungsanlagen individuell an, macht Ergebnisse reproduzierbar und erhöht so die Lebensmittelsicherheit. (Bild: Fraunhofer IVV Dresden)

Die Idee für den ersten Prototyp des MCD entstand im Rahmen des EU-Projektes „PicknPack“ zur Entwicklung einer flexiblen und modularen Verpackungsanlage. „Unsere Aufgabe war die Entwicklung eines Reinigungssystems. Aufgrund der Modularität der Anlage war die Integration eines konventionellen CIP-Systems aber nicht zielführend“, erklärt Murcek. Ein mobiles, flexibles Reinigungsgerät, das alle produktberührenden Oberflächen der Anlagen hygienegerecht ohne Risiko von Kreuzkontaminationen reinigt, bot sich als Lösung an.

Heute ist das MCD mit sieben Düsen ausgestattet, die abhängig von der Art und dem Grad der Verschmutzung unterschiedliche Reinigungsmedien wie Wasser oder Schaum mit bis zu 10 bar aufbringen können. In den Verarbeitungsanlagen folgt es dem Produktweg und wird auf dem bestehenden Transportsystem durch die Maschine bewegt. Für andere Reinigungsaufgaben ohne Förderband haben die Entwickler ein selbstfahrendes System konzipiert. Dabei kommt entweder ein Zusatzmodul zum Einsatz oder Motoren und Räder werden direkt am Reinigungsgerät montiert. Während der Fahrt durch das zu reinigende Objekt sendet das MCD UV-Licht aus, um die in der Regel fluoreszierenden organischen Schmutzpartikel wie Fettrückstände mittels einer Kamera zu detektieren. „Mit dem eingesetzten UV-Licht erzeugen wir in den meisten Fällen die besten Kontraste, da durch die Anregung kaum sichtbare Lichtanteile entstehen“, sagt Murcek. Entsprechend der registrierten Verschmutzung und räumlichen Abmessungen reinigt das MCD bedarfsgerecht, indem es zum Beispiel stark verschmutzte Bereiche stärker einschäumt. Jede Düse ist dabei individuell ansteuerbar. Reinigungsmedien, Wasserdruck und -temperatur lassen sich so zum einen variieren, zum anderen auch exakt einsetzen, um das beste Ergebnis zu erhalten. Nach dem Vorspülen, Einschäumen und Nachspülen überprüft und protokolliert das Gerät das Reinigungsergebnis. Die Steuersignale erhält das MCD über WLAN, die Energieversorgung übernehmen Akkus. „Einzige physische Schnittstelle ist ein Schlauch zur Versorgung mit dem Reinigungsmedium“, erklärt Murcek. Dieser ist an eine Versorgungsstation angeschlossen und speist das MCD mit Wasser und Schaum oder anderen Reinigungsmedien ohne Umrüstung durch dieselben Düsen.

Seine Konstruktion macht das MCD für verschiedene Anlagen flexibel nutzbar und erhöht die Lebensmittelsicherheit. Gegenüber manuellen Reinigungsprozessen, die von Menschen durchgeführt werden, arbeitet es effizienter, verlässlicher und reproduzierbarer. „Außerdem kann es Bereiche reinigen, die ein Mensch nicht ohne Weiteres erreicht, ohne Teile der Maschine zu demontieren“, sagt Murcek. Die Forscher erwarten zusätzlich eine signifikante Zeitersparnis. Erste Reinigungstests des Fraunhofer IVV ergaben zudem, dass sich im Vergleich zu herkömmlichen CIP-Systemen schon heute etwa 20 Prozent an Reinigungsmedien einsparen lassen. Die eingesetzte Bildverarbeitung ermöglicht abschließend eine lückenlose Qualitätskontrolle und Dokumentation des Reinigungsprozesses.

Mit Optik und Sensorik gegen Schmutz

Hardwareseitiges Herzstück des optischen Systems zur Schmutzerkennung und bedarfsgerechten Reinigung ist eine GigE-Kamera der CX-Serie mit 5 Megapixeln. „Seit Jahren setzen wir in verschiedensten Versuchsständen unter anderem Kameras von Baumer ein, um beispielsweise Reinigungsprozesse zu überwachen und zu quantifizieren oder um Verschmutzungen auf Oberflächen zu detektieren. Aufgrund der guten Erfahrungen haben wir auch beim MCD auf Baumer gesetzt“, sagt Murcek. Wichtig für die Detektion von schwach fluoreszierenden Verschmutzungen unter UV-Licht sind eine gute Bildqualität und hohe Lichtempfindlichkeit der Kamera. Mit 5 Megapixeln Auflösung eignet sich die Kamera zudem ideal, um kleine verschmutzte Areale in einem großen Bildbereich ohne Informationsverlust zu erkennen. Die Bildauswertung erfolgt dank Third-Party-Kompatibilität aktuell über Matlab und Labview.

Das MCD bewegt sich mittels des vorhandenen Transportsystems der Anlage oder selbstständig durch Eigenantrieb durch die Maschine. (Bild: Fraunhofer IVV Dresden)

Die Auswahl der korrekten Reinigungsparameter setzt eine räumliche Orientierung des MCD in der Maschine voraus. Zur genauen Positionsbestimmung kommt ein induktiver Näherungsschalter der Serie IFBR 17 von Baumer mit passender Befestigung zum Einsatz – komplett im Hygiene-Design aus Edelstahl. Seit drei Jahren unterstützt Baumer das Fraunhofer IVV mit Sensoren, die auf die hohen Anforderungen lebensmittelproduzierender Bereiche ausgelegt sind. Die eingesetzten Sensoren mit Schutzart IP 69K sind strahlwassergeschützt, korrosionsfrei und hochdruckreinigungsfest. Das EHEDG-zertifizierte und Ecolab-geprüfte hygienegerechte Gehäuse ist chemikalienbeständig selbst gegenüber aggressiven Reinigungs- und Desinfektionsmedien, frei von Toträumen und verfügt über glatte Oberflächen, an denen Verunreinigungen keinen Halt finden. Damit ermöglicht der Induktivsensor dem MCD eine hygienegerechte, reinigungsbeständige und zuverlässige Positionsbestimmung.

Zukunftsvision virtueller Zwilling

Das MCD wird am Fraunhofer IVV fortlaufend weiterentwickelt. „In der aktuellen Version arbeitet das Gerät noch mit festen Ablaufstrukturen. Derzeitige Forschungsinhalte sind die komplett autonome Steuerung mittels eines virtuellen Zwillings der zu reinigenden Anlage sowie die softwareseitige Integration der Reinigungssensorik“, erläutert Murcek den aktuellen Entwicklungsstand. Mithilfe des virtuellen Zwillings kann das MCD simulationsgestützt selbstständig die optimalen Parameter für die Reinigung ermitteln. Verknüpft mit den Daten des optischen Sensorsystems lässt sich genau ermitteln, wo sich Verschmutzungen befinden. „Die CAD-Daten der Maschine werden in Kombination mit eigens entwickelter Software zur Spritzschattensimulation verwendet, um Reinigungsprozesse bereits im Vorfeld ohne aufwändige Praxistests möglichst effizient auszulegen“, sagt Murcek.

Zur Schmutzerkennung setzt das MCD eine 5 Megapixel GigE-Vision-konforme Kamera der CX-Serie von Baumer ein. (Bild: Baumer)

In der Zukunftsvision kann das MCD damit komplett autark arbeiten – ohne vorhergehende Programmierung fester Reinigungsabläufe. Großes Potenzial sieht die Industrie bereits jetzt, denn Gespräche mit möglichen Anwendern und Vertriebspartnern laufen bereits, um die Maschinen von morgen noch besser zu gestalten. am

Control, Halle 3, Stand 3509

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