Sprühtrocknung ist in der Lebensmittelverarbeitung eine der wichtigsten Methoden moderner Verfahrenstechnik. Sie soll künftig transparenter, energieeffizienter, und damit wirtschaftlicher und technologisch zukunftsfähiger werden. Dieses Ziel verfolgt das Forschungsprojekt DigitalTwinSD an der Universität Hohenheim. Der Schlüssel dazu sind sogenannte hybride digitale Zwillinge – virtuelle Abbilder der realen Prozesse, mit denen man die Auswirkungen von Änderungen vorhersagen kann. Mit ihrer Hilfe sollen vor allem kleine und mittlere Unternehmen ihre Anlagen schneller auf neue Produkte umstellen und gleichzeitig Verluste sowie Energieverbrauch deutlich reduzieren können.
Bislang hängt eine stabile Produktion stark von erfahrenem Fachpersonal ab, das beispielsweise die Feuchtigkeits- und Temperaturregelung manuell vornimmt. Eine automatisierte Regelung– sei es durch Standardlösungen, maschinelles Lernen oder digitale Zwillinge – ist in der Regel nicht praktikabel, da die Prozesse meist nicht linear verlaufen und geeignete Sensoren fehlen, welche die für eine präzise Regelung notwendige Online-Messdaten zur Verfügung stellen.
Hier setzt das Hohenheimer Forschungsprojekt an. Unter der Leitung von Prof. Reinhard Kohlus und Jun.-Prof. Christian Krupitzer entwickeln die Forschenden sogenannte hybride digitale Zwillinge. Diese digitalen Abbilder der realen Prozesse kombinieren physikalisches Wissen über den Trocknungsprozess mit Methoden des maschinellen Lernens. So entsteht ein realistisches Modell, das den tatsächlichen Anlagenbetrieb genau abbildet und daraus lernt. Ziel ist es, beim Start neuer Anlagen oder beim Wechsel auf andere Produkte sofort optimale Einstellungen vorschlagen zu können – ein sogenannter „first time right“-Ansatz. Dadurch lassen sich lange Anlaufphasen, kostenintensive Prozessanpassungen und lange Stillstandzeiten vermeiden.
Da die eingesetzten Künstlichen-Intelligenz-Systeme erklärbar gestaltet werden, bleiben ihre Empfehlungen für die Mitarbeiter nachvollziehbar – ein wichtiger Schritt, um Vertrauen in die Technik zu schaffen und Fachwissen im Betrieb zu sichern.
Besonders für kleine und mittlere Unternehmen bietet diese Technologie Vorteile. Sie können ihre Produktionsanlagen schneller an neue Produkte anpassen, Ausfallzeiten verkürzen und den Energieeinsatz senken. Denn, anders als Großbetriebe konzentrieren sie sich meist nicht auf wenige Massenprodukte, sondern stellen eine breite Palette von Spezialprodukten her – was die relativen Kosten für Entwicklung und Prozessoptimierung überproportional erhöht. Ein schnellerer Produktionsstart, geringere Verluste und ein stabiler Betrieb könnten KMU erhebliche Wettbewerbsvorteile verschaffen.
