Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung

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Titel: Verbundprojekt: Intelligente, flexible Regelung für eine durchgängige Digitalisierung beim Kaffeerösten (Roesten_intelligent) - Teilprojekt A
Titel (englisch): Collaborative project: intelligent flexible control for consistent digitalisation during coffee roasting (Roesten_intelligent) – subproject A
Beschreibung (dt.): Da es sich beim Kaffee um ein sehr empfindliches Naturprodukt handelt, sind beim Röstprozess trotz der Verwendung von Maschinen mit automatischer Steuerung noch immer viele manuelle Eingriffe durch den Röstmeister erforderlich, um sowohl die natürlichen Produktschwankungen (Stoffeigenschaften der Kaffeevarietät, initialer Feuchtegehalt des Rohkaffees) als auch die äußeren Randbedingungen beim Rösten (Größe der zu röstenden Charge, Außentemperatur, Luftfeuchtigkeit) so auszugleichen, dass das Produkt entsprechend einer vorgegebenen Temperaturkurve (Rösttemperatur-Profil) geröstet wird und dadurch den geschmacklichen Vorstellungen des Kunden entspricht. Erschwerend kommt hinzu, dass die Kaffeebohnen während des Röstens ihre physikalischen Eigenschaften, z.B. durch Evaporisation von Wasserdampf, Röstreaktionen mit Wärmebildung, starke Erhöhung von Porosität und Volumen sowie Gewichtsverlust stark verändern, was einen erheblichen Einfluss auf den Prozess hat. Diese manuellen Eingriffe machen eine durchgängige Digitalisierung der Produktion im Sinne von Industrie 4.0 bisher unmöglich. Daher soll in diesem Projekt eine intelligente, flexible und adaptive Regelung für Kaffee-Röstmaschinen entwickelt werden, die in der Lage ist, trotz Schwankungen der Produkt- und äußeren Parameter und trotz der hohen Prozesskomplexität einen Röstprozess von gleichbleibender Qualität zu garantieren. Eine solche Regelung ermöglicht dann für die Kunden von Probat eine durchgängige Digitalisierung der Kaffee-Produktion, in der Käufer für eine einzelne Charge von einigen Kilogramm Kaffee ein Rösttemperatur-Profil via Internet vorgeben können und dieses dann in der Produktion vollautomatisch umgesetzt wird. Die wissenschaftliche Herausforderung besteht darin, dass sich die Prozessdynamik durch die Veränderung der Kaffeebohnen mit der Zeit stark verändert, weshalb für die Regelung ein bestehendes Verfahren (Modellprädiktive Regelung) deutlich erweitert werden muss.
Beschreibung (engl.): Since coffee is a very delicate natural product, the roasting process still requires a lot of manual intervention by the roasting master, despite the use of machines with automatic control, in order to compensate both for natural product variations (material properties of the coffee variety, initial moisture content of the green coffee) as well as the external boundary conditions during roasting (size of the batch to be roasted, outside temperature, air humidity) in such a way that the product is roasted according to a specified temperature curve (roasting temperature profile) and thus meets the customer's taste expectations. A further complicating factor is that during roasting, the coffee beans undergo significant changes in their physical properties, e.g. through evaporation of water vapour, roasting reactions with heat generation, a strong increase in porosity and volume as well as weight loss, which has a considerable influence on the process. These manual interventions make a continuous digitalisation of the production in terms of Industry 4.0 impossible so far. Therefore, in this project an intelligent, flexible and adaptive control system for coffee roasting machines is to be developed, which is able to guarantee a roasting process of constant quality in spite of fluctuations of the product and external parameters and in spite of the high process complexity. Such a control system will then enable Probat's customers to digitalise their coffee production throughout, in which buyers can specify a roasting temperature profile for a single batch of several kilograms of coffee via the Internet and this is then implemented automatically in production. The scientific challenge is that the process dynamics change significantly over time due to the changes in the coffee beans, which is why an existing procedure (Model Predictive Control) must be significantly extended for control.
Laufzeit: Beginn: 15.02.2021 / Ende: 14.02.2024
Ausf. Einrichtung: Universität Bremen - Fachbereich 1 Physik/Elektrotechnik - Institut für Automatisierungstechnik, Bremen
Themenfelder: Lebensmitteltechnologie, food technology, food engineering
Förderprogramme: Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft
Schlagworte: Lebensmittelverarbeitung, food processing, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Prozessqualität, process quality, Produktqualität, product quality, Lebensmittelqualität, food quality
Förderkennzeichen: 281A510A19
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