Verfahren zum Überwachen einer Produktionsanlage zum Behandeln von Getränken und Überwachungssystem für die Produktionsanlage

• Main Authors: Hoeller, Stefan, Sabah, Sami, Duerr, Christoph, Richter, Volker
• Format: Patent
• Language: German
• Published: 12.01.2023
• Subjects: ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDEDFOR ELSEWHERE; CHECKING-DEVICES; GENERATING RANDOM NUMBERS; PHYSICS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS

Beschrieben werden ein Verfahren zum Überwachen einer Produktionsanlage zum Behandeln von Getränken und ein entsprechendes Überwachungssystem. Das Verfahren umfasst die Schritte: Auswählen eines sortenspezifischen Datensatzes mit Initial-Eigenschaftsdaten des zu behandelnden Getränks und Soll-Zustandsdaten der Produktionsanlage; Ermitteln von wenigstens drei chargenspezifischen Datensätzen mit Ist-Eigenschaftsdaten des Getränks und Ist-Zustandsdaten der Produktionsanlage; elektronische Echtzeitauswertung der sortenspezifischen und chargenspezifischen Daten-sätze in einem Prognosemodell auf der Grundlage selbstlernender Algorithmen; und Ausgabe von Benutzerinformation umfassend eine gemäß Prognosemodell verbleibende Produktionsdauer bis zum nominellen Chargenende und/oder bis zu einer voraussichtlich erforderlichen Zwischenreinigung oder Endreinigung der Produktionsanlage. Damit lassen sich unvorhergesehene Produktionsunterbrechungen zwecks Reinigung vermeiden und die Behandlung des Getränks hinsichtlich der auszuführenden Reinigungsintervalle unter Beibehaltung der geforderten Produktqualität optimieren. The invention relates to a method for monitoring a production facility for processing beverages and a monitoring system for a production facility. The method comprises the following steps: selecting a category-dependent data set having initial characteristic data of the beverage to be processed and target state data of the production facility; ascertaining at least three batch-dependent data sets having actual characteristic data of the beverage and actual state data of the production facility during the processing of a batch of the beverage; based on a self-learning algorithm, performing electronic real-time evaluation on data sets determined according to types and batches in the prediction model; and outputting user information comprising a remaining production duration that will continue up to the end of the batch and/or up to an expected required intermediate or final cleaning for the production facility according to the real-time evaluation. Unpredictable production interruptions due to cleaning purposes can thus be avoided, and the treatment of the beverage is optimized with respect to the cleaning interval to be carried out while maintaining the desired product quality.