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    Deep-Learning-Inspektion in der Brauerei

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    Das Gräfliche Hofbrauhaus Freising betreibt einen der ersten Leerflaschen-Inspektoren Linatronic AI und hat so seinen Material-Ausschuss deutlich reduziert.
    • Die Brauerei wurde 1160 gegründet – und genießt bis heute Kultstatus.
    • Tradition und Handwerk kennzeichnen die Biere des Gräflichen Hofbrauhaus Freising.

    Mit seiner mehr als 850-jährigen Geschichte zählt das Gräfliche Hofbrauhaus Freising zu den ältesten Brauereien der Welt. Doch auch wenn seine Wurzeln bis ins Mittelalter zurückreichen; technisch befindet sich der bayerische Traditionsbetrieb im Hier und Jetzt – um nicht zu sagen: in der Zukunft. Denn in Sachen Deep-Learning-Inspektion gehört die Brauerei zu den Early Adoptern der Branche.

    „Ich war am Anfang ein wenig skeptisch, weil ich mir dachte: Braucht’s das überhaupt?“, erinnert sich Flaschenkellermeister Johannes Kagerbauer mit einem Schmunzeln. Als sich das Gräfliche Hofbrauhaus Freising Ende 2020 nach einem neuen Leerflaschen-Inspektor umschaute, bekam es von Krones die Linatronic AI angeboten. Dass diese als erste ihrer Art mit Deep-Learning-Software ausgestattet war, fand Kagerbauer zwar interessant, aber nicht weltbewegend – zumindest nicht auf den ersten Blick. „Wir hatten ja vorher auch schon eine Linatronic im Einsatz und waren damit immer zufrieden“, sagt der Flaschenkellermeister. „Und, mei: So ein Inspektor macht halt grob gesagt Fotos von den Flaschen, vergleicht Helligkeitsstufen von Pixeln und schleust die kaputten Exemplare aus. Recht viel Verbesserungspotenzial habe ich da im ersten Moment nicht gesehen.“

    Termintreue gab den Ausschlag

    Dieser Eindruck sollte sich bald ändern – spätestens nachdem die Maschine eingebaut war. Doch bei der Entscheidung für Krones gab zunächst einmal ein anderer Grund den Ausschlag. Denn das Gräfliche Hofbrauhaus Freising plante, zusätzlich auch die Transporteure von der Waschmaschine zum Inspektor zu erneuern, und setzte dafür eine relativ knapp bemessene Lieferzeit an. „Die ersten Gespräche haben wir im November 2020 geführt. Uns war es wichtig, dass wir mit dem Einbau fertig sind, bevor im Mai die Hochsaison beginnt – und Krones war der einzige Anbieter, der uns das zusagen konnte “, sagt Kagerbauer.

    Deep-Learning-Technologie macht es möglich: Die Linatronic AI kann sogar Wassertropfen von echten Fehlern unterscheiden.

    Deep-Learning-Technologie macht es möglich: Die Linatronic AI kann sogar Wassertropfen von echten Fehlern unterscheiden.

    Ausleitsystem Ecopush

    3. Seitenwandmodul, jeweils mit Seitenwand- und Folienerkennung sowie Seitenmündungs- und Gewindeerkennung

    4. Seitenwandmodul, jeweils mit Seitenwand- und Folienerkennung sowie Seitenmündungs- und Gewindeerkennung

    2D-Code-Testflaschenerkennung

    Infrarot-Restflüssigkeitserkennung, Boden- und Bodenabplatzer-Erkennung, Folienerkennung

    Gewinde-Inspektion

    Hochfrequenz-Restflüssigkeitserkennung

    Dichtflächen-Inspektion

    2. Seitenwand-Modul, jeweils mit Seitenwand- und Folienerkennung sowie Seitenmündungs- und Gewindeerkennung

    1. Seitenwand-Modul, jeweils mit Seitenwand- und Folienerkennung sowie Seitenmündungs- und Gewindeerkennung

    Ausleitsystem Ecopush

    Kamera für Kontur, Höhe und Farbe (inkl. Scuffing-Erkennung)

    Dass der Deep-Learning-Inspektor zu dem Zeitpunkt noch ein Prototyp war, habe die Brauerei nicht abgeschreckt, im Gegenteil: „Das war bei unserer alten Linatronic von 1994 auch schon der Fall“, erzählt Kagerbauer. „Von daher hatten wir keine Bedenken, dass die Maschine nicht funktionieren könnte.“ Als der Krones Service schließlich mit dem neuen Equipment in Freising anrückte, gab es dennoch einen kurzen Moment der Irritation. „Der Elektroniker und der Einrichter des Inspektors waren beiden unter 30. Das war das erste Mal, dass ich es mit einem Baustellentrupp zu tun hatte, in dem alle jünger sind als ich“, lacht Kagerbauer und fügt sogleich hinzu: „Die Zusammenarbeit lief aber super. Wir sind uns eigentlich immer auf der Stelle einig geworden, ohne lange herumzudiskutieren. Und wenn ich Fragen hatte, wurden die sofort kompetent beantwortet.“

    Weniger Materialverluste

    Die Frage, inwiefern Deep Learning die Inspektion verbessern könne, beantwortete die Maschine selbst – und zwar mit einer deutlich geringeren Fehlausleitquote, die wiederum den Flaschenausschuss minimiert. Denn anders als herkömmliche Inspektoren kann die Linatronic AI beispielsweise Wassertropfen von echten Mängeln unterscheiden. „Das hat mich wirklich überzeugt. Ich kann mir ja die Fehlerfotos an der Maschine anschauen. Da ist mir noch kein einziges aufgefallen, bei dem ich sagen würde: Diese Flasche hätte eigentlich nicht ausgeschleust werden dürfen“, sagt Johannes Kagerbauer anerkennend. „Auch beim Identifizieren der Bodenabplatzer ist der Inspektor viel genauer. Dadurch haben wir die Flaschenplatzer am Füller minimiert.“

     

    So funktioniert die Leerflaschen-Inspektion mit Deep Learning

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    Das beanstandete Leergut wird über zwei Bänder ausgeleitet: Auf dem einen landen beschädigte oder grob verschmutzen Flaschen, auf dem anderen diejenigen, die noch Restflüssigkeiten enthalten. Weil diese Ausleitung nun stehend erfolgt, lassen sich die Flaschen im Anschluss per Sichtkontrolle prüfen und bei Bedarf wieder der Reinigungsmaschine zuführen. Eine weitere neue Maßnahme, um den Materialverlust zu reduzieren.

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    Mit dem neuen Inspektor ging die Fehlausleitquote deutlich nach unten.

    Den Wirkungsgrad hochgeschraubt

    Eingebettet ist die Linatronic AI in eine bestehende Glaslinie, die bisher bis zu 28.000 Flaschen pro Stunde verarbeitet hatte. Mit den neuen Transporteuren ließ sich die Leistung auf 34.000 erhöhen. Liefen die Bänder vorher immer in der gleichen Geschwindigkeit, wird diese nun bedarfsgerecht und automatisch reguliert. Bemerkbar macht sich das insbesondere, wenn der Flaschenstrom zwischen Reinigungsanlage und Füller abreißt, beispielsweise weil erstere eine Störung oder einen Leergut-Mangel verzeichnet. In diesen Fällen ist der Flaschenbahnhof nun in der Hälfte der vorher benötigten Zeit schon wieder aufgefüllt – obwohl die Strecke dieselbe geblieben ist. „Wenn alles eingebaut ist und man das zum ersten Mal sieht, ist das schon beeindruckend. Die Transporteure haben den Wirkungsgrad der ganzen Anlage erhöht“, freut sich Kagerbauer.

     

    Erfahrungen aus der Praxis: was Flaschenkellermeister Johannes Kagerbauer heute über die Linatronic AI denkt

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    Genuss mit Geschichte

    Das Gräfliche Hofbrauhaus Freising wurde 1160 gegründet – und blickt damit auf ein reiches Erbe zurück. Entsprechend sorgsam wählt der Traditionsbetrieb die Rohstoffe für seine Biere aus: Das Brauwasser wird aus dem hauseigenen Mineralbrunnen gewonnen, die Hefe stammt aus eigener Zucht und der Hopfen wird aus der nahegelegenen Hallertau bezogen.

    Im breiten Produktsortiment spiegelt sich nicht nur die Liebe zu handwerklicher Braukunst wider, sondern auch die reiche Geschichte des Betriebs. So wurde das Graf Ignaz Premium Pilsner nach einem Ahnen des Inhabers Graf zu Toerring-Jettenbach benannt. Mit dem Moy-Bier sind gleich zwei historische Referenzen verknüpft: Zum einen erinnert es an den Grafen Moy, der im 19. Jahrhundert die Geschicke der Brauerei lenkte. Zum anderen ist es als Hommage an die 1970er und 1980er Jahre zu verstehen. Denn bereits damals vertrieb die Brauerei ein Helles gleichen Namens, das weit über die Grenzen Freisings hinaus Kultstatus genoss. Nachdem die Marke Moy einige Jahrzehnte unbenutzt blieb, ließ das Gräfliche Hofbrauhaus Freising sie wieder aufleben und – so beschreibt es die Brauerei-Website – verneigt sich damit vor einer Zeit, „in der alles noch ein Stück lockerer zuging und bodenständiger war als heute“.

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