Autonome Prozesssteuerung der Stufe 5 mit digitalen Zwillingen
05.02.2026
Neue Veröffentlichung zu digitalen Zwillingen für die autonome thermische Lebensmittelverarbeitung demonstriert Autonomie der Stufe 5 durch die Integration physikbasierter Surrogate und optimaler Steuerung.
Unsere neue Veröffentlichung im Journal of Food Engineering präsentiert eine vollständig simulationsbasierte Pipeline für digitale Zwillinge, die einen autonomen Prozessbetrieb der Stufe 5 ermöglicht. Die Demonstration erfolgt anhand eines Garprozesses, bei dem ein Ofen Zielvorgaben wie saftige Textur, Bräunung und lebensmittelsichere Kerntemperatur erreicht, selbst wenn sich die gewünschte Garzeit während des Prozesses ändert.
Die von Dr. Maximilian Kannapinn geleitete Arbeit kombiniert physikbasierte Modellierung, dateneffiziente Modellreduktion und geräteinterne modellprädiktive Regelung. Der Ansatz ist softwareunabhängig, verwendet reduzierte Modelle im standardisierten FMU-Format und läuft vollständig geräteintern ohne Cloud- oder Edge-Infrastruktur. Er eröffnet Anwendungsmöglichkeiten jenseits der Lebensmittelverarbeitung, von der additiven Fertigung bis hin zu Polymer- und Pumpensystemen..
Vollständiger Artikel:
M. Kannapinn, D. Dorer, M. Schäfer, O. Weeger: „Digital twins for autonomous thermal food processing: A model predictive control study with reduced-order models of augmented neural ordinary differential equation type“. Journal of Food Engineering 410 (2025)
