Wie prüft man die Qualität von 1200 Zwiebackscheiben auf einem 4 m breiten Förderband, wie sie bei Bolletje jede Minute eine 200 m lange Ofenlinie verlassen? Bislang setzte Bolletje in Almelo in den Niederlanden ein Team aus fünf Mitarbeitern ein, die mit geschultem Blick und schnellen Reaktionen N.I.O-Produkte aussortieren – etwa zu stark gebräunte Scheiben oder übereinanderliegende. Seit einigen Monatenhat diese Aufgabe eine kompakte Roboterzelle, bestehend aus einer Kamera, einem vierachsigen Stäubli Roboter und einer KI-basierten IT-Plattform übernommen und Bolletje ist vollumfänglich zufrieden. Lo Huls, COO von Bolletje erklärt: „Wir beliefern den Einzelhandel und stehen unter hohem Preis- und Wettbewerbsdruck. Gleichzeitig haben wir als Premiumhersteller hohe Qualitätsansprüche an unsere Produkte – genau wie die Verbraucher. Mit der Automatisierung der Qualitätsprüfung am Ende der Ofenlinie können wir diesen Ansprüchen perfekt gerecht werden. “ Der Kontakt zum Anbieter der inzwischen installierten Lösung kam auf einer Branchenveranstaltung für die Lebensmittelindustrie zustande: „Ein Kollege berichtete uns von einer Präsentation über ein sehr leistungsfähiges Produktinspektionssystem auf Basis von Robotik und Vision-KI und empfahl uns, das System näher anzusehen. Qing Food Automation stellte uns das Konzept daraufhin vor, und kurz darauf haben wir es gemeinsam an einer unserer 15 Ofenlinien umgesetzt,“ erklärt Huls.
Kompaktes und effizientes Konzept
Eine Besonderheit dieser Lösung ist ihre sehr kompakte Bauweise. Die Zelle benötigt lediglich eine Stellfläche von 1,8 × 3,2 m. Die Zwiebackscheiben werden von einer Kamera erfasst, die Bilddaten innerhalb von Millisekunden ausgewertet und die als „N. i. O.“ klassifizierten Produkte vom Stäubli Roboter auf Förderbänder rechts und links des Hauptförderbands abgelegt. Nach einem weiteren Förderabschnitt werden die Zwiebacke dann direkt in ihre typischen 140-g-Einheiten verpackt.
Die kompakte Bauweise der Zelle bietet nicht nur den Vorteil, dass sie sich problemlos in bestehende Linien integrieren lässt. Huls erklärt: „Wir können – und werden – das System bei Bedarf auch sehr schnell demontieren, um es beispielsweise an einer anderen Ofenlinie zu installieren, falls dort die Ausschussquote höher ist.“
KI-gestützte Automatisierung
Was Qing Food Automation hier umgesetzt hat – und genauso im Übrigen auch in anderen Anwendungen, wie etwa in der Qualitätskontrolle von Pfirsichen – ist in Branchen wie der Metallverarbeitung längst weit verbreitet. In der Lebensmittelindustrie mit ihrer hohen Produktvielfalt dominierte bisher menschliche Arbeit: Mitarbeiter prüfen, greifen ein und sortieren aus. Für genau diese Art von Anwendungen wurde das roboterbasierte Food-Automation-System entwickelt, mit KI als Enabler.
Durch die Automatisierung konnten die fünf Mitarbeiter, die zuvor allein an dieser Linie für die visuelle Prüfung von 1000 bis 1200 Zwiebackscheiben pro Minute zuständig waren, andere Aufgaben in der Industriebäckerei übernehmen. Das ist jedoch nur einer von mehreren Vorteilen: Ebenso entscheidend ist, dass die Daten aus der 100-%-Inspektion umfassend ausgewertet werden. Huls: „Wir erfassen die Art der Abweichung und setzen sie in Beziehung zu den Anlagendaten. Diese Aufgabe übernimmt unser Data-Analytics-Tool, das alle Öfen und weiteren Prozessschritte überwacht. So können wir die Ursachen von Qualitätsmängeln identifizieren und gezielt Gegenmaßnahmen einleiten.“
Das System nimmt die Bilder auf, überträgt sie auf die Staq-Plattform und klassifiziert die Produkte sowie unterschiedliche Fehlerbilder. Die Ergebnisse sind unmittelbar an der Linie und auf dem Laptop sichtbar. Auf Basis dieser Klassifizierung kann dann die KI trainiert werden. Insgesamt ist das System sehr benutzerfreundlich, sodass Unternehmen es eigenständig einsetzen und die Technologie auch auf weitere Produkte oder neue Qualitätskriterien erweitern können.
Auswahl der Roboter
Bei der Entwicklung von Staq setzte Qing von Beginn an auf Vierachsroboter von Stäubli. Der hochdynamische Stäubli TS2–80 he liefert unter diesen Bedingungen die beste Performance. Die HE-Ausführung steht für hohe Hygienestandards und ist für die regelmäßige Reinigung mit Wasser und Reinigungsmitteln ausgelegt. Zudem wird lebensmitteltaugliches H1-Öl verwendet. Gemeinsam mit Stäubli simulierte und optimierte Qing Food Automation die Roboterleistung. Ursprünglich war das System auf 60 Picks pro Minute ausgelegt. In den Tests konnten dann sogar 80 Picks pro Minute erreicht werden, d. h. Zwiebackscheiben, die gegriffen und am N.-i.-O.-Förderband abgelegt werden. Dafür haben wurde ein einsatzspezifischen Nadelgreifer entwickelt.
Als besonders vorteilhaft erwies sich hier außerdem der Einsatz der Software Stäubli Valtrack. Sie synchronisiert die Bewegungen des Roboters mit dem Förderband und schafft damit eine wesentliche Voraussetzung für das schnelle und präzise Greifen der auszusortierenden Produkte.
Enge Zusammenarbeit
Ein wesentlicher Bestandteil des Erfolgsrezepts für den Einsatz von Robotik in der 100-%-Qualitätskontrolle bei Bolletje ist die enge Zusammenarbeit mit Qing Food Automation sowie die frühe Einbindung von Mitarbeitern. Huls berichtet: „Anfangs waren die Kollegen in der Produktion sehr skeptisch und hielten die Aufgabe für nicht automatisierbar. Sie besuchten deshalb die Qing-Fertigung, um sich mit dem System vertraut zu machen – und waren direkt überzeugt.“ Generell investierten Qing und Bolletje während des gesamten Projekts in eine intensive Zusammenarbeit. Quing weiß wie man KI einsetzt, Bolletje kennt die möglichen Fehlerbilder des Zwiebacks, deren Ursachen und die Prozessvariationen. Durch die Kombination dieser Erfahrungen konnten ein KI-gestütztes System entwickelt werden, das von Bolletje selbst betrieben und trainiert werden kann. Dadurch ist es im Übrigen auch möglich, den Mehrwert des Stag-Sortiersystems kontinuierlich weiter zu steigern.“ Aus Sicht von Bolletje ist das erfolgreiche Projekt lediglich der Ausgangspunkt für eine umfassendere Automatisierung der Zwieback- und Backwarenproduktion.
Stäubli Tec-Systems GmbH Bayreuth
Autor: Ralf Högel
Fachredakteur
