Enabling Technologies for Zero Defect Manufacturing
Zero Defect Manufacturing (ZDM) unterscheidet zwei Ansätze, die ähnliche, aber nicht ganz identische Ziele verfolgen. Produkt-orientiertes ZDM verwendet Informationen aus der klassischen Qualitätssicherung, um aus den Qualitätsdaten und zusätzlich gewonnenDaten Verbesserungen im Prozess abzuleiten. Prozess-orientiertes ZDM nutzt Daten über den Zustand der Maschinen, um daraus Rückschlüsse auf die Qualität des Produktes zu ziehen und den Prozess innerhalb derProduktionstoleranzen zu halten. Prozess-orientiertes ZDM ist eng verwandt mit „predictive/preventive/condition-based Maintenance“ hat aber andere Zielsetzungen. ZDM umfasst auch Qualitätsmanagementmethoden, sowie Datenanalyseverfahren, die in den letzten Jahren zunehmend künstliche Intelligenz (KI)-basiert sind.
ZDM zielt darauf ab,
Ausschuss generell zu vermeiden oder zumindest wesentlich zu reduzieren.
Dies ist insbesondere in Zusammenhang mit der gesamten
Wertschöpfungskette von Lebensmitteln (LM) und Futtermitteln (FM) von
großer Bedeutung: Unter anderem führen i) ineffiziente Primärproduktion,
ii) Schädlinge der pflanzlichen Rohstoffe, iii) Nicht-Nutzung von
Nebenprodukten/Seitenströmen und iv) Verschwendung von Produkten durch
den Konsumenten zu einem Mangel an Nachhaltigkeit und damit einer
Ressourcenvergeudung.
Aufgaben dieses Teilprojekts sind die
Erforschung, Entwicklung und Implementation neuer Technologien und
ausgewählter wissenschaftlicher Ansätze zur Verbesserung der
Wertschöpfungskette von LM und FM. So sollen etwa grundlegende
Zusammenhänge zwischen physikalischen und chemischen Parametern beim
Verderb von Lebensmitteln (am Beispiel Backwaren) erforscht werden, um
eine verbesserte Nutzung von Lebensmitteln besonders im Haushalt zu
gewährleisten. Dazu ist es notwendig, die nötige Sensortechnologie zu
erforschen, um in der Folge die Implementierung in Hardware-Komponenten
vorantreiben zu können. Ein weiterer Task beschäftigt sich mit der
Erarbeitung von Grundlagen für die Entwicklung und Bewertung von
nachhaltigen Lebensmittelverpackungen sowie deren Modifikation. Daraus
abgeleitet entsteht Know-how diese Verpackungen zielgerichtet für
bestimmte Lebensmittel einzusetzen. Task 3 dient der Erforschung von
Grundlagen zur Optimierung pflanzlicher Proteinquellen mittels
unterschiedlicher technologischer Ansätze (z.B.
Texturierung, Plastein-Reaktion), um die biologische Wertigkeit zu
verbessern und gleichzeitig den Einsatz von tierischen Proteinen zu
reduzieren. Task 4 hat die Erstellung einer Wirkstoff- und
Extrakt-Bibliothek aus regionalen pflanzlichen Rohstoffen (Obst, Gemüse,
Kräuter) zum Ziel, welche in funktionellen LM und FM, sowie
Nahrungsergänzungsmitteln eingesetzt werden können. Dazu ist es nötig
die molekularen Wirkmechanismen der bioaktiven Inhaltsstoffe vorab zu
erforschen. Schließlich soll in Task 5 durch die Kopplung von Drohnen
mit Machine-Learning eine digitale Bestandsaufnahme von Wäldern (als
wesentliche Rohstoffquelle sowie wichtiger Klimafaktor) und die
Früherkennung von Baumkrankheiten ermöglicht werden. Hierfür müssen
nötige KI-Verfahren erforscht und implementiert werden. Dies dient
langfristig der Gesunderhaltung der Wälder und der Minimierung von
Schädlingen an pflanzlichen Rohstoffen.
Das REACT Teilprojekt der FH OÖ setzt sich aus folgenden 5 Tasks zusammen:
- Neue Methoden für sensor-basierte Lebensmittel Qualitätskontrolle am Beispiel Backwaren.
- Erforschung der wesentlichen Kenngrößen von nachhaltigen Verpackungsmaterialien und deren Modifikation zum zielgerichteten Einsatz in der Lebensmittelverpackung.
- Erforschung von pflanzlichen Protein-Quellen mit verbesserter biologischer Wertigkeit.
- Pflanzliche, regionale Rohstoffe zur Herstellung einer Extrakt-Bibliothek als Basis für gesunde und nachhaltige Lebens- und Futtermittel (FM).
- Erforschung von Künstliche Intelligenz-Verfahren und Drohnentechnologie zur Gesunderhaltung heimischer Wälder.
Eckdaten
IWB Investitionen in Wachstum und Beschäftigung 2014 - 2020
Projektnummer WI-2020-701763/4-Ep
Laufzeit: 01.01.2021 bis 30.06.2022
Budget: 715.000,- EUR
Lead Partner: Fachhochschule Oberösterreich (Projektleitung Julian Weghuber)
Projektpartner:
Dieses Projekt wird aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung kofinanziert.
Nähere Informationen zu IWB/EFRE finden Sie auf www.efre.gv.at