Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung

Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (ptble)

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Titel: Verbundprojekt: Smart Yeast Filtration - Selbstoptimierende Prozessautomatisierung einer dynamischen Mikrofiltration mit KI-Unterstützung zur wirtschaftlichen Rückgewinnung von Hefe-Nebenstoffströmungen in Brauereien (SMARTOPTION) - Teilprojekt A
Titel (englisch): Collaborative project: Smart Yeast Filtration - Self-optimizing process automation of dynamic microfiltration with AI support for economic recovery of yeast by-product flows in breweries (SMARTOPTION) - Subproject A
Beschreibung (dt.): Mit der Rückgewinnung von Bier durch Filtration von Überschusshefe werden im Brauprozess Rohstoffe und Energie eingespart, Lebensmittelabfälle vermieden und die Wirtschaftlichkeit verbessert. Gleichzeitig erhöht sich die Qualität und Konzentration der Überschusshefe als Sekundärprodukt. Die Bierrückgewinnung stellt einen für die Lebensmittelindustrie typischen Prozess der Verarbeitung kontinuierlicher Ströme von Rohstoffen veränderlicher Qualität dar, die automatisierungstechnisch bisher nur bedingt beherrscht werden. Im Rahmen des Vorhabens soll der Prozess und die Prozessautomatisierung der Rotoramic-Anlagen (dynamisches Filtrationsverfahren mit rotierenden keramischen Membranen) optimiert werden. Die bisherige konventionelle Prozessgestaltung und -führung sowie das Prozessmonitoring erlauben nicht, das erreichbare und für die wirtschaftliche Umsetzung in kleineren Betrieben notwendige Potenzial der Technik auszuschöpfen. Da sich die Brauwirtschaft in Deutschland durch einen vergleichsweise großen Anteil kleiner und mittlerer Brauereien auszeichnet (mit einem Produktionsanteil von etwa 30% der insgesamt 93,5 Mio. hl/Jahr), kann mit dieser innovativen Technik ein signifikanter Beitrag zur Ressourcenschonung, insbesondere landwirtschaftlicher Rohstoffe geleistet werden. Zur Erreichung der Projektziele sollen konsequent die Methoden der Industrie 4.0 verfolgt werden, bei denen modellbasierte, steuerungs- und regelungstechnische Ansätze sowie verfahrenstechnische Maßnahmen in einem komplexen cyber-physischen System gezielt durch vernetzte, echtzeitfähige Sensoren, Sensorfusion, innovative Datenanalyse und andere Methoden des maschinellen Lernens unterstützt werden (hybride Methoden). Die im Projekt zu entwickelnden technologischen Ansätze sind methodisch auf ähnliche, komplexe Prozesse der Lebensmittelindustrie übertragbar. Damit soll gezeigt werden, wie derartige Prozesse mittels Industrie 4.0 besser beherrschbar und ressourceneffizienter zu gestalten sind.
Beschreibung (engl.): The recovery of beer by filtration of excess yeast saves raw materials and energy in the brewing process, avoids food waste and improves the economic efficiency. At the same time, the quality and concentration of excess yeast as a secondary product is increased. Beer recovery is a typical process in the food industry for processing continuous streams of raw materials of variable quality, which have so far only been mastered to a limited extent by automation technology. The project aims to research the technology to enable the operation in small and medium sized breweries with an innovative dynamic filtration process using rotating ceramic membranes. Conventional process design and management as well as process monitoring do not allow to exploit the achievable potential of the technology, which is necessary for the economic implementation in small breweries. Since the brewing industry in Germany is characterized by a comparatively large proportion of small and medium-sized breweries (with a production share of about 30% of the total 93.5 million hl/year), this innovative technology can make a significant contribution to the conservation of resources, especially agricultural raw materials. The aim of the project applied for is to optimise the process and the process automation of the Rotoramic plants with the methods of Industry 4.0 in order to achieve the highest possible yield and quality of the recovered beer, a long service life of the membranes and an operation that is as energy and resource-saving as possible. The technological approaches to be developed in the project are methodologically transferable to similar, complex processes in the food industry. The aim is to show how such processes can be better controlled and made more resource-efficient by means of Industry 4.0.
Laufzeit: Beginn: 01.10.2020 / Ende: 30.09.2023
Ausf. Einrichtung: Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe - FB5 - Elektrotechnik und Technische Informatik - iFE - Institut für Energieforschung, Lemgo
Themenfelder: Lebensmittelverarbeitung, food processing
Förderprogramme: Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft
Schlagworte: Lebensmitteltechnologie, food technology, food engineering, Lebensmittelqualität, food quality, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Künstliche Intelligenz, AI Artificial Intelligence, Prozessqualität, process quality
Förderkennzeichen: 281A512A19
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