DaPro

Datengetriebene Prozessoptimierung mit Hilfe maschinellen Lernens in der Getränkeindustrie

Anwendungsbranche: Lebensmittel; Prozessindustrie
Technologiebereich: (Mathematische) Optimierung & Planung; Machine Learning

DaPro entwickelt am Beispiel von Szenarien in der Brauwirtschaft Standards und Methoden zur Auswertung großer Datenmengen in der Getränkeindustrie. Die Daten werden ─ unterstützt durch maschinelles Lernen ─ analysiert, um komplexe Prozesse in der Produktion zu optimieren.

Ausgangslage
Die Getränkeindustrie steht unter hohem Wettbewerbsdruck: Bei gleichbleibenden Preisen sinken die Absatzzahlen, gleichzeitig steigen die Kosten, besonders für Energie. Vor diesem Hintergrund sind die Hersteller gefordert, Produktionsprozesse zu optimieren. Potenzial dafür steckt in der Auswertung von Prozessdaten, das heißt von Werten, die aus technischen Prozessen von Sensoren gewonnen werden. Automatisierung und digitale Steuerung haben in der Getränkeproduktion lange Einzug gehalten, daher sind bereits enorme Datenbestände vorhanden. Doch bisher war es aufgrund der Größe des Datenvolumens kaum wirtschaftlich, diese Quelle auszuwerten. Fortschritte vor allem im Bereich Data Mining, also bei der systematischen Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (Big Data), bieten nun die Chance dazu.

Projektziel
Ziel des Forschungsprojekts DaPro ist die Entwicklung einer Referenzarchitektur, die es sowohl Produzenten als auch Anlagenherstellern aus der Getränkeindustrie erlaubt, kollaborativ Daten, die im Produktionsprozess anfallen, zu verwerten. Ein Kernvorhaben besteht in der Entwicklung eines Werkzeugkoffers an Data-Mining-Modulen, an Bausteinen für die Analyse von Big Data mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens. Diese Analysemodule werden praxisnah bei den Partnern aus der Brauwirtschaft definiert und erprobt. Hier gilt es, komplexe biochemische Prozesse mit Hilfe von Data Mining zu beschreiben und zu kontrollieren, um die Qualität einzelner Stufen des Bauprozesses zu optimieren. Ein Beispiel für ein solches Szenario sind Vorhersagen über bestimmte Vorgänge während der Gärung.

Anwendung und praktischer Nutzen
Neben den ökonomischen Vorteilen, die durch die datengetriebenen Prozessoptimierung erwartet werden, verfolgen die Partner aus der Brauwirtschaft auch das Ziel, ihre Produktion unter ökologischen Gesichtspunkten nachhaltiger zu gestalten, um zum Beispiel Energie zu sparen. Über die konkreten Anwendungsszenarien hinaus soll DaPro dazu beitragen, die ökonomische Datennutzung in der Getränkeindustrie sowie für die gesamte Prozessindustrie voranzubringen.

Laufzeit: 01.01.2019-31.12.2021

Konsortium
Bitburger Braugruppe GmbH, RapidMiner GmbH, SYSKRON X GmbH, RIF Institut für Forschung und Transfer e.V., Augustiner-Bräu Wagner KG

Kontakt
Dominik Polster
BITBURGER BRAUGRUPPE GmbH
Dominik.Polster@bitburger-braugruppe.de

Website
www.dapro-projekt.de