1. IoT-Technologien und ihre Anwendung in der Fermentationsprozessüberwachung
Das Internet der Dinge (IoT) ermöglicht die nahtlose Vernetzung von Geräten zur Fernüberwachung und -steuerung. IoT basiert auf RFID-Technologie und fortschrittlichen Sensoren, die physikalische Parameter erfassen können.
Das IoT-Ökosystem umfasst heute drei Kernschichten:
- Wahrnehmungsschicht: Sensoren, RFID, Kameras.
- Übertragungsschicht: Datenkommunikation via MODBUS, CAN-Bus, LoRa, 5G.
- Anwendungsschicht: Branchenlösungen wie Smart Grids, Umweltmonitoring oder autonomes Fahren.
In der Fermentation ermöglicht IoT Echtzeit-Monitoring dynamischer Parameter (z. B. Temperatur, pH-Wert), mobile App-Integrationen und Fernsteuerung, was Chargenabweichungen reduziert und die Produktqualität steigert.
2. Integration mehrerer Quellen und heterogener Sensordaten
Fermentationsanlagen nutzen oft heterogene Systeme (z. B. Fermenter, Sensoren) mit inkompatiblen Schnittstellen. Feldbus-Protokolle wie Modbus (Master/Slave-Architektur) oder OPC-Standards lösen dies: OPC-Server abstrahieren Gerätetreiber und ermöglichen standardisierte Datenaustausch-Schnittstellen für Client-Anwendungen.
Feldbustechnologien dienen als Rückgrat industrieller Automatisierungskommunikationsnetzwerke und verbinden Geräte in der Werkshalle mit zentralen Kontrollräumen. Zu den gängigen Protokollen gehören EtherCAT, CAN-Bus, Profibus und Modbus. Unter diesen ist Modbus weit verbreitet. Es basiert auf einer Master/Slave-Architektur, bei der das Mastergerät Datenanforderungen oder Befehle ausgibt und Slavegeräte entsprechend reagieren, wodurch eine bidirektionale Kommunikation ermöglicht wird.
Um die Herausforderung der Integration unterschiedlicher Hardware zu bewältigen, wurde der Standard OLE for Process Control (OPC) entwickelt. OPC nutzt die Technologien Component Object Model (COM) und Distributed COM (DCOM), um Gerätetreiber und Kommunikationsprogramme in OPC-Server zu kapseln. Diese Server abstrahieren die Komplexität der zugrunde liegenden physischen Geräte, vereinheitlichen Protokolle wie Modbus und bieten standardisierte Datenaustauschschnittstellen für Client-Anwendungen, wodurch eine nahtlose Datenintegration über den gesamten Fermentationsprozess hinweg gewährleistet wird.
3. Datenbereinigung und -vorverarbeitung in Fermentationsprozessen
Datenintegrität ist für den Aufbau präziser, intelligenter Modelle zur Gärungssteuerung unerlässlich. Bei Gärungsprozessen kommt es jedoch häufig zu fehlenden Daten, was auf Faktoren wie Sensorfehler, Speicherfehler, manuelle Auslassungen oder Gerätestörungen zurückzuführen ist.
Fehlende Daten (durch Sensorausfälle, manuelle Fehler) gefährden die Modellgenauigkeit. Lösungsansätze:
- Löschen unvollständiger Datensätze (nur bei minimalen Lücken).
- Imputation: Fehlende Werte ersetzen (Mittelwert-Imputation, EM-Algorithmen).
- Spärliche Offline-Daten: Im Vergleich zu Online-Daten sind Offline-Messungen seltener, was die Integration in kontinuierliche Datenströme schwierig macht.
Zu den Standardmethoden zum Umgang mit fehlenden Daten gehören:
- Löschen: Entfernen unvollständiger Datensätze. Diese Methode ist nur geeignet, wenn die fehlenden Werte minimal sind, um eine Beeinträchtigung der Datenintegrität zu vermeiden.
- Imputation: Ausfüllen fehlender Werte mithilfe von Techniken wie:
- Mittelwertimputation
- Hot-Deck-Imputation
- Erwartung-Maximierung (EM) Algorithmen
Eine effektive Datenvorverarbeitung gewährleistet robustere und zuverlässigere Modelle zur Prozessoptimierung.
4. Merkmale und Visualisierung von Fermentationsdaten
Fermentationsdaten dienen als wichtige Träger mikrobieller Stoffwechselinformationen. Effektive Datenvisualisierungstechniken ermöglichen es Ingenieuren, die Prozessdynamik besser zu interpretieren und zeitnahe Anpassungen und Kontrollstrategien vorzunehmen. Die Visualisierung kann auch dabei helfen, kritische Punkte für die Prozessoptimierung zu identifizieren und so Durchbrüche bei der Fermentationseffizienz zu erzielen.
Effektive Visualisierung hilft, metabolische Muster und Optimierungspunkte zu identifizieren. Daten werden klassifiziert in:
- Online-Daten: Kontinuierlich über Sensoren erfasst.
- Offline-Daten: Regelmäßige manuelle Probenahme und Labormessungen.
Durch mathematische Berechnungen können diese Rohdatenquellen in abgeleitete Variablen mit klarer Bedeutung umgewandelt werden, die typischerweise wie folgt kategorisiert werden:
- Prozessvariablen: Bezogen auf Eingabe/Ausgabe und Umgebungsbedingungen.
- Reaktorvariablen: Spiegeln die physikalischen Zustände im Gärbehälter wider.
- Zellphysiologische Variablen: Geben Aufschluss über den Gesundheits- und Stoffwechselzustand der mikrobiellen Kultur.
Jede Variablengruppe bietet einzigartige Einblicke und kann analysiert werden, um Prozessabweichungen zu erklären. So wird durch erweiterte Visualisierungs-Dashboards und Analysen wertvolle Unterstützung für wissenschaftliche Entscheidungsfindungen und Prozessoptimierungen bereitgestellt.
