AQUALAB stellt SKALA Solo vor

PULLMAN, Wash - Geschlossene Trocknungslösung nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um automatische, selbstoptimierende Trocknungssteuerung für Chargenöfen, kontinuierliche Linien und industrielle Prozesssysteme zu ermöglichen; neue Software spiegelt die Integration nach der Akquisition wider 

Addium Inc. stellte heute seine neue selbstoptimierende KI SKALA Solo zur Automatisierung der Trocknung in Chargenöfen, kontinuierlichen Linien und industriellen Prozesssystemen vor. SKALA Solo spiegelt die Integration der Delta T-Sensortechnologie und des patentierten Algorithmus von Drying Technology, Inc. in das Portfolio von AQUALAB wider.

Addium Inc. erwarb im März 2021 die Firma Drying Technology, um Verarbeitern zu helfen, genau vorherzusagen, wann eine Charge auf den richtigen Feuchtigkeitsgrad getrocknet ist. Ob beim Backen, Rösten, Trocknen, Pökeln oder in anderen Industriezweigen - SKALA Solo liefert mit minimalem Energie- und Arbeitsaufwand eine qualitativ hochwertige, gleichmäßige Leistung.

Dank künstlicher Intelligenz, Automatisierung, maschinellem Lernen und selbstoptimierter Trocknung bietet SKALA Solo eine Vorhersagekraft, die den Ertrag maximiert, indem sie Feuchtigkeitsschwankungen um bis zu 30 Prozent reduziert. Zusätzlich zur Beseitigung von Systemausfallzeiten erzielen die Betreiber von industriellen Prozesssteuerungssystemen jährliche Energieeinsparungen von bis zu 10 Prozent.

"Mit SKALA Solo müssen die Bediener nicht mehr raten, wann das Essen fertig ist", sagt Susan Newman, PhD, METER Group. "Die SKALA-Software befindet sich in der SPS der Anlage und automatisiert Messungen und Anpassungen der Feuchtigkeitskontrollen, die Produktkonsistenz, Qualität und optimale Prozesse sicherstellen, so dass jede Charge perfekt und mit minimalem Abfall ausfällt. "Der Energieverbrauch sinkt, weil das System das Produkt mit einem optimalen Feuchtigkeitsgrad produziert (keine Übertrocknung), es keine Nacharbeit gibt, die Ausfallzeiten reduziert werden und das System von SKALA Solo mit Parametern gesteuert wird, die den Energieverbrauch bewusst optimieren."

Nach der Verknüpfung der Geräte und dem Training des fortschrittlichen maschinellen Lernalgorithmus von SKALA Solo anhand vorhandener Prozessdaten profitieren Lebensmittelunternehmen von einem selbstoptimierenden Regelkreis. Während jedes Trocknungslaufs sagt die KI von SKALA den Feuchtigkeitsgehalt im Prozess voraus und passt die Trocknersteuerung automatisch an, um das perfekte Endprodukt zu erzeugen. Die Techniker messen den Feuchtigkeitsgehalt selbstständig und geben ihn in SKALA ein. SKALA nutzt diese sekundären Datenpunkte, um seine Prognosemodelle zu testen und zu perfektionieren und um saisonale Schwankungen auszugleichen.

Dies führt in der Regel dazu, dass die zwei bis drei Prozent Ertragssteigerung einer Einsparung von 100.000 bis 7,2 Millionen Dollar an Trocknungsverlusten pro Jahr entsprechen, je nach Produktionsmenge und Produktkosten pro Pfund.

"Mit der Closed-Loop-Steuerung kann jeder Bediener das gleiche Qualitätsergebnis erzielen. Wenn sich das System anpasst, stellt der Bediener sicher, dass die Geräte sauber sind, alle Wartungsarbeiten abgeschlossen sind und das richtige Produkt in das System geladen wird. Die Bediener nehmen regelmäßig Überprüfungsmessungen vor, die in das geschlossene System eingespeist werden, um die Modelle zu validieren. Dies schafft eine ruhige Atmosphäre für die Bediener, da die schlanke Produktion es ihnen ermöglicht, sich nur auf die Dinge zu konzentrieren, die für den Prozesserfolg entscheidend sind", fügt Newman hinzu.

Intelligente Automatisierung löst Inkonsistenzen in der Produktproduktion, indem sie das Risiko menschlicher Fehler eliminiert; SKALA Solo trifft automatisch Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und ermöglicht es den Bedienern, bei jedem Chargenlauf optimale Ergebnisse zu erzielen.

"SKALA Solo eliminiert die saison- und umweltbedingten Schwankungen der Produktqualität", so Newman. "Nach einer Weile werden die Bediener den Hands-Off-Ansatz genießen und unnötigen Ressourcenverbrauch vermeiden, der dadurch entsteht, dass zu wenig getrocknetes Material mehrmals durch den Trockner laufen muss."

Wichtig ist, dass im Gegensatz zu vielen überkomplizierten, unterbesetzten Industrie 4.0-Lösungen die Bereitstellung von SKALA Solo normalerweise keine Ausfallzeiten erfordert. Die Lösung ist so konzipiert, dass sie ohne komplexe Konfigurationen oder kostspielige professionelle Schulungen installiert und aktiviert werden kann. Für den Fall, dass zusätzliche Sensoren installiert werden müssen, ist die Ausfallzeit minimal. Da die Bediener mit SKALA Solo nicht mehr warten müssen, bis das Produkt aus dem Trockner kommt, um den Feuchtigkeitsgehalt zu prüfen, können die Unternehmen das Produktionsvolumen erhöhen, ohne dass die Techniker wiederholt Temperaturen und Sollwerte anpassen müssen.

Solo, für dessen Betrieb keine Internetverbindung erforderlich ist, bietet die Vorteile einer intelligenten Fabrik ohne Cyber-Risiken, Hardware-Investitionen oder die Risiken einer "Umgestaltung" einer ganzen Fabrik.

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METER Group liefert hochauflösende Echtzeitdaten, die die Produktion und Prozesse in den Bereichen Lebensmittelqualität, Umweltforschung, Stadtentwicklung und Landwirtschaft unterstützen. Mit der Kraft seiner Mitarbeiter kombiniert METER Wissenschaft, Technik und Designkompetenz, um physikalische Messungen in nützliche Informationen zu verwandeln.