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smartKEGclean

KI-gestützte Prozessoptimierung für ressourceneffiziente und zustandsorientierte

Im Projekt smartKEGclean wird mithilfe eines KI-gestützten Reinigungssystems eine intelligente Lösung geschaffen, die den Reinigungsprozess von Bier-Kegs zustandsorientiert anpasst und den Ressourcenverbrauch bei gleichbleibenden Hygienestandards deutlich reduziert.

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Projektbeschreibung

Die Brau- und Getränkeindustrie weist einen vergleichsweise hohen Ressourcenverbrauch auf. Ein wesentlicher Anteil entfällt dabei auf die Reinigung von Bier-Kegs, bei der große Mengen an Wasser, Energie und Reinigungschemikalien eingesetzt werden. Viele Anlagen arbeiten dabei noch mit starren Programmen und hohen Sicherheitsaufschlägen, um die hygienische Reinheit sicherzustellen. Der tatsächliche Verschmutzungsgrad der KEGs bleibt häufig unberücksichtigt, was zu vermeidbarem Ressourcenverbrauch und zusätzlichen Kosten führt.
Ziel des Forschungsprojekts smartKEGclean ist es, den Reinigungsprozess von Bier Kegs intelligent, zustandsorientiert und deutlich effizienter zu gestalten. Gemeinsam mit der M+F Keg-technik GmbH & Co. KG entwickeln wir ein modulares, KI gestütztes Reinigungssystem, das Umlaufdaten der KEGs im Vorfeld der Reinigung und Sensordaten entlang des Prozesses auswertet, den Verschmutzungsgrad bewertet und Prozessparameter wie Spülzeiten, Temperaturen und Chemikaliendosierung automatisch anpasst. So sollen der Verbrauch von Wasser, Energie und Chemikalien bei gleichbleibenden Hygienestandards reduziert werden.

Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) gefördert. Seitens des Lehrstuhls IPEM übernimmt unser wissenschaftlicher Mitarbeiter Fabian Kost die operative Projektleitung.

Alles auf einen Blick

  • Icon Kalender

    Laufzeit
    01.12.2025 - 30.11.2027 (Laufend)

  • Icon Tag

    Forschungsbereich
    Bedarfsorientierte Reinigungsprozesse

  • Icon Abzeichen Euro

    Finanzierung
    Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) : 379.341€

 

Projektleiter

Fabian Kost

Fabian Kost

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in