In der Industrie ist die Verpackung für den Transport einer der wichtigsten Produktionsschritte, da nur ein unversehrt geliefertes Produkt nachhaltigen Umsatz bringt. Im Werk des Molkereiunternehmens Arla im finnischen Sipoo findet die Qualitätsprüfung der Produkte mit dem 3D-Vision-Sensor TriSpector1000 statt. Ein einziger intelligenter Sensor ist ausreichend, um die korrekte Verpackung eines jeden Joghurtbechers, der die Verpackungslinie durchläuft, sicherzustellen.
Den Joghurt immer im Blick: 3D-Vision-Lösung für die Verpackung in einer Molkerei
Arla produziert eine Vielzahl von Milchprodukten, darunter auch Joghurt. Das fertige Endprodukt wird in einen Becher von einigen Dezilitern verpackt, von denen sechs Stück pro Karton platziert werden. Die Joghurtkartons werden für den Transport auf eine Palette geladen.
Die Verwendung von Kunststoff soll bei der Verpackung von Joghurt und auch anderen Produkten reduziert werden. Deshalb hat auch das Werk von Arla von Kunststoffkartons auf Pappkartons umgestellt. Die Herausforderung: Manchmal versagte die Verklebung eines Pappkartons auf der Produktionslinie. Gelegentlich kam es auch vor, dass einer der sechs Joghurtbecher im Karton fehlte. Ein aufgerissener Pappkarton hält die Joghurtbecher nicht an ihrem Platz, und ein nicht komplett gefüllter Karton trägt die anderen Joghurtkartons nicht mehr. Ganze Paletten mit Joghurt können dann umfallen, weil ein Karton kaputt oder falsch gefüllt war.
Jeder Karton wird vermessen und analysiert
„An der Verpackungslinie hat die Produktionsanlage einen kleinen toten Winkel, sodass der Bediener der Maschine die Kartons nicht richtig sehen kann.“, sagt Janne Nickström, der Produktionskoordinator von Arla.
Schon ein einziger fehlerhafter Karton kann zum Problem werden. Da war klar, dass jeder gepackte Karton gemessen, analysiert und dann akzeptiert oder abgelehnt werden musste.
Bei Arla wandte man sich an PJ Control, einen Anbieter für Automatisierungslösungen, mit dem gemeinsam nach einer passenden technischen Lösung gesucht wurde. Es stellte sich heraus, dass die Form eines korrekt beladenen, intakten Joghurtkartons regelmäßig und klar ist, sodass das Messen und Analysieren der dreidimensionalen Form nicht nur möglich, sondern auch überraschend einfach war. Für diese Aufgabe genau richtig: der 3D-Vision-Sensor TriSpector1000.
Produktivitätsgewinn mit nur einem Sensor
Eine dafür nützliche Eigenschaft des TriSpector1000 ist die in den Sensor integrierte Intelligenz. Das Sensorgehäuse enthält auch eine lernfähige Logik, die die industrielle Bildverarbeitung ermöglicht. Bei der Inbetriebnahme wurde dem Sensor die richtige, akzeptable Form des Joghurtkartons beigebracht, indem er mit Bildern von intakten Objekten gefüttert wurde. Jetzt misst der 3D-Vision-Sensor von der Produktionslinie aus unermüdlich und immer wieder die Kartons. Die akzeptierten Kartons dürfen ihren Weg auf die Palette fortsetzen, die abgelehnten werden aus der Linie aussortiert.
Die Lösung im Werk von Arla ist auch deshalb etwas Besonderes, weil diese erhebliche Verbesserung der Produktionsqualität mit nur einem einzigen Sensor und der dazugehörigen Ausrüstung erreicht wurde. „Dank der funktionierenden Sensorüberprüfung sparen wir ein paar Arbeitsstunden pro Woche“, rechnet Nickström vor.
Wechsel zwischen flachen und hohen Kartons – auf Knopfdruck
Das Softwareprodukt zur Steuerung des Betriebs des Sensors ist das SOPAS Engineering Tool von SICK. Es ist einfach zu bedienen und Arla war auch in der Lage, zusätzliche Funktionen am Sensor selbst einzustellen. So können an der Verpackungslinie beispielsweise zwei Arten von Joghurtbechern verpackt werden, sowohl flache als auch hohe. Die Auswahl zwischen beiden Produktkartons erfolgt mit nur einem Knopfdruck. Und wenn die Form des Joghurtkartons einmal geändert werden sollte, ist es einfach, dem Sensor die Form eines neuen, akzeptablen Kartons einzulernen. Ein Austausch oder ein umfangreiches Upgrade-Projekt sind nicht notwendig.
„Die Möglichkeit, die Funktionsweise des Sensors selbst einzustellen, ist für uns wichtig“, sagt Nickström. Auch bei SICK ist man mit dem Endergebnis zufrieden: „Das Projekt von Arla ist ein tolles Beispiel dafür, wie selbst durch eine bescheidene Investition in die Automatisierung die Produktivität einer bestehenden Produktionslinie gesteigert werden kann. Durch die Einsparung von ein paar Arbeitsstunden pro Woche macht sich die Investition bemerkenswert schnell bezahlt“, sagt Olli Korpinen, regionaler Verkaufsleiter bei SICK in Finnland.