Bolletje hat in Almelo eine kompakte, automatisierte Inspektionszelle implementiert, die das STAQ-System von QING Food Automation nutzt. Mithilfe eines KI-gestützten Vision-Systems und eines Stäubli TS2-80 he SCARA-Roboters wird bis zu 1.200 Zwiebackscheiben pro Minute visuell erfasst, analysiert und fehlerhafte Einheiten automatisch aussortiert. Gleichzeitig liefert das System Echtzeit-Daten für die Optimierung der Produktionsprozesse. Die Lösung integriert Hochgeschwindigkeitskameras, einen vierachsigen SCARA-Roboter und eine umfassende Data-Analytics-Plattform. So werden Ausschuss reduziert und Effizienz gesteigert.
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Roboterzelle ersetzt manuelle Zwiebackprüfung und steigert Konsistenz nachhaltig deutlich
Ein speziell entwickelter Nadelgreifer (Foto: Stäubli Tec-Systems GmbH Robotics)
Bislang beschäftigte Bolletje in Almelo fünf Fachkräfte zur optischen Kontrolle von bis zu 1.200 Zwiebackscheiben pro Minute auf unerwünschte Bräunung und fehlerhafte Stapel. Diese manuelle Inspektion war extrem personalintensiv, verursachte höhere Personalkosten und lieferte kaum verwertbare Qualitätsdaten. Seit einigen Monaten stellt Bolletje stattdessen auf eine automatisierte Roboterzelle von QING Food Automation um. Durch die KI-gestützte Bildanalyse und das präzise Greifen sinkt der Ausschuss deutlich, während die Konsistenz der Produktion steigt.
Automatisierte Qualitätsprüfungen am Ofenausgang sichern Premiumqualität und reduzieren Kosten
Lo Huls, der COO von Bolletje, unterstreicht, dass die Automatisierung der Qualitätsprüfung am Ofenausgang besonders anspruchsvoll ist. Sie stellt gleichbleibend hohe Premiumqualität sicher, obwohl der Kostendruck im Lebensmitteleinzelhandel stetig zunimmt. Durch die Integration eines KI-gestützten Inspektionssystems am Ende der 200 Meter langen Ofenlinie entsteht umfassende Transparenz. Fehlerhafte Zwiebackstücke werden effizient erkannt und aussortiert, bevor sie versandt werden. Gleichzeitig reduziert die Lösung den Personalaufwand und optimiert die Ressourcennutzung und Kosten senkt.
Kompakte Inspektionszelle integriert nahtlos Hochgeschwindigkeitskamera, SCARA-Sortierung und automatisierte Verpackung
Die Mensch-Maschine-Schnittstelle des STAQ-Systems von QING (Foto: Stäubli Tec-Systems GmbH Robotics)
Mit einer kompakten Stellfläche von nur 1,8×3,2 Metern lässt sich die Inspektionszelle problemlos in vorhandene Förderlinien integrieren, ohne bauliche Anpassungen zu erfordern. Im Betrieb zeichnet eine leistungsfähige Hochgeschwindigkeitskamera innerhalb von Millisekunden gestochen scharfe Bilder der einzelnen Zwiebackscheiben auf. Der vierachsige Stäubli TS2-80 he SCARA sortiert dank präzisem Pick-and-Place fehlerhafte Produkte zuverlässig in zwei Auslaufbänder, gefolgt von der vollautomatischen Verpackung in 140-g-Portionen in rekordverdächtigen Zykluszeiten und dokumentiert jeden Schritt digital nachvollziehbar.
STAQ-Plattform wertet alle Bilddaten in Echtzeit systematisch automatisch aus
Die STAQ-Plattform von QING erfasst in Echtzeit alle Bilddaten der Produktionslinie, analysiert sie vollständig und klassifiziert auftretende Fehlerbilder automatisch nach vordefinierten Qualitätskriterien. Durch die Verknüpfung dieser Bildinformationen mit relevanten Anlagenparametern werden Schwachstellen eindeutig identifiziert. Ein integriertes Data-Analytics-Tool ermittelt gezielt die Ursachen für Abweichungen und schlägt proaktive Prozessanpassungen vor. Mitarbeiter profitieren von entfallenden Routineprüfungen und gewinnen wertvolle Zeit für anspruchsvollere Aufgaben in der Industriebäckerei. Diese Transparenz unterstützt kontinuierliche Optimierungsprozesse im Betrieb.
Vierachsiger Stäubli TS2-80 he SCARA für präzises Pick-and-Place Handling
Der vierachsige Stäubli TS2-80 he SCARA wurde für anspruchsvolles Pick-and-Place-Handling ausgewählt und überzeugt durch besonders hohe Dynamik sowie einen kompakten, robusten Aufbau. Seine lebensmitteltaugliche HE-Ausführung gewährleistet uneingeschränkte Hygiene im kontinuierlichen 24/7-Betrieb. Mithilfe der integrierten VALtrack-Software lässt sich die Roboterbewegung exakt mit dem Förderband synchronisieren, wodurch der Spezial-Nadelgreifer konstant über 80 Picks pro Minute realisieren kann und Ausfallzeiten minimiert. Die hohe Wiederholgenauigkeit optimiert Produktionsprozesse nachhaltig und reduziert Fehlerquoten bei hoher Taktzahl.
Gemeinsame KI-Entwicklung und Training treiben Bolletjes Automatisierungserfolg kontinuierlich voran
Der Roboter kann bis zu 80 Zwiebackscheiben pro Minute aussortieren (Foto: Stäubli Tec-Systems GmbH Robotics)
Der Projekterfolg gründet auf der engen Kooperation zwischen QING Food Automation und Bolletje sowie der frühzeitigen Einbindung der Produktionsmitarbeiter. Nach einer Werksbesichtigung in der QING-Fertigung konnten zunächst skeptische Teams von der technischen Machbarkeit überzeugt werden. Im Anschluss wurde ein gemeinsames KI-Modell entwickelt und trainiert. Bolletje übernimmt heute eigenständig die Systempflege und das kontinuierliche Training. Dadurch erhöht sich der Automatisierungsgrad fortlaufend und der Nutzen für das Unternehmen wächst stetig.
Modulares STAQ-Framework automatisiert Inspektion für vielfältige Produkte ohne Neuentwicklung
Die modulare Inspektionszelle basiert auf dem STAQ-Framework von QING und folgt dem See-Think-Act-Prinzip. Hochgeschwindigkeitskameras erfassen Bilddaten, die in Echtzeit analysiert und in automatische Entscheidungen überführt werden. Die universelle Architektur ermöglicht eine schnelle Anpassung an verschiedene Produkte wie Pfirsiche oder Fleisch. Neue Qualitätskriterien lassen sich per Softwaremodul erweitern und gewährleisten eine effiziente, skalierbare Inspektion. KI-Modelle erkennen Abweichungen präzise und reduzieren Ausschuss sowie Ausfallzeiten im Produktionsablauf.
Bolletje setzt auf Digitalisierung: Neun Automatisierungsprojekte für Backwarenproduktion umfassend
Als traditionsbewusstes Familienunternehmen mit 150 Jahren Expertise in der Backwarenherstellung vertraut Bolletje seit 2013 auf die strategische Partnerschaft mit der Borggreve Group. Um den aktuellen Herausforderungen einer wachsenden Produktvielfalt und steigendem Preisdruck zu begegnen, initiiert das Unternehmen derzeit acht bis neun zusätzliche Automatisierungsinitiativen. Einige dieser Projekte werden in enger Kooperation mit QING umgesetzt. Zielsetzung ist eine ganzheitliche Digitalisierung sämtlicher Produktionsprozesse und eine lückenlose Qualitätssicherung der Backwarenlinien mit operativer Transparenz.
Roboterbasierte Inspektionssysteme und KI optimieren Lebensmittelindustrie durch IoT effizient
Die Einführung der automatisierten Qualitätskontrolle bei Bolletje bildet ein Beispiel für den Einsatz robotergestützter Inspektionssysteme kombiniert mit künstlicher Intelligenz und umfassender Datenanalyse. Durch die Integration schnittstellenbasierter Kameras, KI-basierter Fehlererkennung und eines flexiblen SCARA-Roboters können Ausfallraten präzise minimiert und Produktkonsistenz gesteigert werden. Gleichzeitig entlastet das System Mitarbeitende von monotonen Prüfaufgaben, liefert Echtzeit-Transparenz in Produktionsprozesse und ermöglicht dank modularer Architektur eine skalierbare Automatisierung für künftige Anforderungen in der Lebensmittelproduktion. Wartungsarm, kosteneffizient, zuverlässig.
