Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Intelligentes Monitoringsystem zur Steigerung der Prozessqualität und Ressourceneffizienz in gewerblichen Wäschereien

Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines intelligenten Monitoringsystems für Waschwässer in gewerblichen Wäschereien, wobei exemplarisch ein Softsensor zur indirekten online Messung von anionischen und nichtionischen Tensiden unter Nutzung von Künstlicher Intelligenz entwickelt wird. Damit wird es möglich die Tensidkonzentration online zu messen um Waschprozesse in Zukunft Industrie 4.0-intelligent regeln zu können. Die indirekte Messung der Tenside wird auf Basis verschiedenster korrelierender Messgrößen wie bspw. pH-Wert, Redox-Potential, etc. erfolgen. In der Entwicklungsphase erlernt der Softsensor zunächst mit Methoden der Künstlichen Intelligenz den nicht offensichtlichen und nichtlinearen Zusammenhang zwischen den Messgrößen und der Tensidkonzentration. Zur Generierung der Datenbasis werden dabei umfangreiche Laboranalysen von realen und im Labor erzeugten Waschwässern durchgeführt. Nach der Lernphase kann der Softsensor die Tensidkonzentration dann über ein erlerntes Modell anhand relevanter Messgrößen online schätzen. Zur kontinuierlichen Weiterentwicklung wird ein sogenanntes „Federated Learning“-Konzept angestrebt, d.h. die Softsensormodelle in verschiedenen Wäschereien „lernen“ individuell weiter und daraus verbesserte Modelle werden wäschereiübergreifend über eine Cloud erstellt und verteilt.

Bei erfolgreichem Verlauf steht nach Projektende ein intelligentes Monitoringsystem für Tensidkonzentrationen in Wäschereien als Funktionsmuster mit TRL 5 zur Verfügung.

Ein Nutzen für KMU entsteht entlang einer gesamten Wertschöpfungskette. Unmittelbar profitieren KMU, die an einer weiteren Entwicklung des Monitoringsystems (TRL 6-7) und nachfolgend an dessen Herstellung (ggf. auch für Anwendungen außerhalb der Wäschereibranche) beteiligt sind. Durch Erkenntnisgewinn bereits während der Projektlaufzeit und insbesondere bei Verfügbarkeit des Monitoringsystems als Produkt profitieren dann insbesondere KMU der Wäscherei- und verwandter Branchen.

Ergebniszusammenfassung:

Das Ziel des Forschungsvorhabens IMPRESS war es über einen Sensorverbund Daten zu erfassen und darauf aufbauend exemplarisch ein indirektes Online-Monitoring der anionischen und nichtionischen Tensidkonzentrationen zu realisieren. Somit wurde im Forschungsprojekt von Hohenstein Institut für Textilinnovation gGmbH erstmalig eine Sensortechnik für alle Prozessschritte in gewerblichen Wäschereien aufgebaut. Diese Sensortechnik wurde an ein maßgeschneidertes laboranalytisches Konzept gekoppelt, um Daten mit hoher Qualität in Labor- und Feldversuchen sammeln zu können. Parallel wurde von dem Forschungspartner Hahn-Schickard Gesellschaft für Angewandte Forschung e.V. in mehreren Stufen ein sogenanntes Embedded Device mit einer Künstlichen Intelligenz entwickelt. Dieses Gerät ist in der Lage die Sensor- und Labordaten im gewerblichen Textilservice auf innovative Art und Weise auszuwerten und gleichzeitig den Wert der Oberflächenspannung, sowie Konzentration der anionischen und nichtionischen Tenside vorherzusagen. Die Vorhersagegenauigkeit lag bei 5–15 % und entsprach den Werten für die gängige Prozessanalytik im Bereich des Prozesswassermonitorings. Diese Neuentwicklung ist ein sogenannter Tensidsoftsensor, welcher nach entsprechenden Optimierungs- und Kommerzialisierungsmaßnahmen als innovative Technologie den gewerblichen Wäschereien zur Verfügung gestellt werden kann, um die Prozesseffizienz und Nachhaltigkeit der Branche zu optimieren. Diese Innovation wurde als skalierbare Lösung durch das sogenannte „Federated Learning“-Konzept angedacht, so dass auch Wäscherei-Gruppen wirtschaftlich effizient die KI-Modelle nutzen können. Die wirtschaftliche Analyse zeigte, dass mit Amortisationszeiten von ca. 3 Jahren die Technologie eine technisch optimale und gleichzeitig wirtschaftlich lukrative Lösung für die Brache ist und durch den Transfer in benachbarte Industriebereiche ein hohes technologisches und wirtschaftliches Potential zu entfalten vermag.