Methode:	KI-Modellierung von Produktionsprozessen
Branchentyp:	Forschung
Standort:	Bremen
Unternehmen:	BIBA – Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH und Austing Mischfutterwerk GmbH & Co. KG
Verfahren:	Pelletieren

Das Austing Mischfutterwerk produziert seit mehr als 100 Jahren verschiedene Tierfutter. Auf Grund von vielen vorteilhaften Zusatzeigenschaften wird Futter auch in Pelletform hergestellt. Dazu wird die Mehlmischung aus einer der Pressenvorratszellen zum Konditioneur gefördert. Unter Zugabe von Dampf wird das Mehlfutter auf eine Temperatur von ca. 70 - 80 °C erhitzt. Das führt zu einem Stärkeaufschluss und Hygienisierung des Futters. Danach gelangt das Produkt in eine der drei Pelletierpressen. Hier wird das Futter verdichtet und durch die Presskanäle zu Pellets geformt. Im nachgeschalteten Kühlprozess werden die Pellets auf die erforderliche Lagertemperatur heruntergekühlt. Anschließend werden die Pellets in die Verladezellen gefördert und von dort über fünf Verladewagen direkt in den LKW verladen.

Das Pelletieren des Mischfutters ist einer der energieintensivsten Produktionsschritte bei der Herstellung von Mischfutter. Dies geschieht unter hohem Druck und mit Einsatz heißen Dampfes in einer Pelletpresse. Die Wahl optimierter Prozessparameter ist komplex, da jedes Mischfutter unterschiedliche Eigenschaften haben kann und natürliche Rohstoffe mit wechselnden Qualitäten verarbeitet werden. Bei dem Anwender Austing Mischfutterwerk GmbH & Co. KG. handelt es sich um ein KMU ohne eigene KI- oder IT-Spezialisten. Die datengestützte Prozessoptimierung mittels Softwareanwendungen, sowie die anschließende Pflege und Wartung der entwickelten Lösungen gestalten sich daher als besonders herausfordernd.

Angaben zum Projekt
Energieeffizienz	Senkung des Energieverbrauchs	252 MWh/a Strom 294 MWh/a Wärme
	Prozentuale Energieeinsparung	4 % bezogen auf den Prozess
Klimaschutz	CO2-Einsparung	168  Tonnen CO2e / Jahr
Wirtschaftlichkeit	Investitionen	Seriöse Abschätzung nicht möglich
	Amortisationszeit	Seriöse Abschätzung nicht möglich
Förderung	Bundesförderung für Energie- und Ressourceneffizienz (EEW)

Die Partnerschaft entstand bereits im Rahmen des vom BMWK geförderten Projekts „ErProPlus“, bei dem der technische Ansatz entwickelt wurde, die Pelletpressen zur Mischfutterherstellung unter Nutzung eines KI-Modells datenbasiert zu modellieren und die Prozessparameter anschließend modellbasiert zu optimieren. Dabei wurden auch die notwendigen Produktionsdaten für ecoKI bereits gesammelt.

ecoKI ist eine Plattform mit dem Ziel, einen niedrigschwelligen Einstieg und schnellen Nutzen von KI zur Steigerung der Energieeffizienz in der Produktion zu ermöglichen. ecoKI stellt Werkzeuge, Wissen und Infrastruktur für den Einsatz von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz nutzerfreundlich bereit. ecoKI bietet Vernetzungsmöglichkeiten mit Fachleuten und KI-Experten. Das BIBA ist ein ingenieurwissenschaftliches Forschungsinstitut, gehört zur Universität Bremen und ist Entwicklungspartner im Projekt ecoKI. 

Als Eingangsparametern wurde die Zusammensetzung und Nährwerte des Mischfutters, Maschinenparameter der Pelletpresse, die Umgebungstemperatur und Verschleißzustände einbezogen. Zusammen mit den Ausgangsparametern wie dem elektrischen Energieverbrauch, Dampfverbrauch, Pelletqualität und der Dauer des Produktionsbatches ließen sich die Prozessparameter der Soll-Auslastung der Presse, der Soll-Kollerabstand und die Soll-Mehltemperatur präzise einstellen.

Das Projekt ecoKI gibt Unternehmen die Möglichkeit, einen niedrigschwelligen Einstieg in die Nutzung von KI zur Steigerung der Energieeffizienz in der Produktion zu ermöglichen. Im Rahmen einer Zwischenevaluation konnte ecoKI auf die Daten der Pelletpressen exemplarisch angewendet werden.

ecoKI ist so konzipiert, dass es sich auch auf andere Datenbestände und Problemstellungen anpassen lässt. So wurde ecoKI bereits erfolgreich anhand anderer Projekte in der Lebensmittel- und chemischen Industrie angewendet.