Bolletje hat in seiner Produktionsstätte Almelo eine automatisierte Prüfstation installiert, die QING Food Automations STAQ-Architektur, KI-basierte Bildverarbeitung und einen Stäubli TS2-80 he SCARA-Roboter kombiniert. Diese kompakte Einheit prüft bis zu 1.200 Zwiebackscheiben pro Minute auf visuelle Defekte und Farbabweichungen, sortiert fehlerhafte Einheiten gezielt aus und überträgt detaillierte Echtzeit-Daten an eine zentrale Analytics-Plattform. Das Ergebnis sind gesteigerte Produkthygiene, geringerer Ausschuss und fundierte Prozessoptimierung entlang der gesamten Backlinie.
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Manuelle Prüfung durch Roboterzelle ersetzt, Qualität und Zuverlässigkeit steigen
Ein speziell entwickelter Nadelgreifer (Foto: Stäubli Tec-Systems GmbH Robotics)
In Almelo führten bislang fünf Kontrolleure eine permanente Prüfung von bis zu 1.200 Zwiebackscheiben pro Minute auf übermäßige Bräunung und falsche Stapelstellungen durch. Diese manuelle Tätigkeit war nicht nur kostenintensiv, sondern erschwerte eine systematische Erfassung und Auswertung von Qualitätsdaten. Vor kurzem ersetzte Bolletje den personellen Aufwand durch eine QING-Roboterzelle mit KI-Vision-Netzwerk. Seitdem erreicht die Produktion konstantere Ergebnisse, der Ausschuss sinkt signifikant und alle relevanten Daten stehen in Echtzeit zur Verfügung.
KI-gesteuerte Ofenausgangskontrolle gewährleistet Premiumqualität dauerhaft unter steigendem Kostendruck mühelos
Nach Angaben von COO Lo Huls ist die Automatisierung der Qualitätsprüfung am Ofenausgang bei Bolletje eine Reaktion auf steigenden Kostendruck im Einzelhandel. Durch Einsatz eines KI-basierten Systems am Ende der 200 Meter langen Backlinie wird eine gleichbleibende Premiumqualität sichergestellt. Die automatisierte Inspektion erkennt und sortiert fehlerhafte Zwiebackscheiben aus, bevor sie verpackt werden. Diese Lösung erhöht die Transparenz, reduziert die Fehlerquote und entlastet Mitarbeiter von zeitintensiven Kontrollaufgaben und senkt dauerhaft Kosten.
Nahtlose Förderintegration beschleunigt Inspektion, Sortierung und Verpackung gleichzeitig automatisch
Die Mensch-Maschine-Schnittstelle des STAQ-Systems von QING (Foto: Stäubli Tec-Systems GmbH Robotics)
Mit ihrer kompakten Abmessung von 1,8×3,2 Metern lässt sich die Inspektionszelle problemlos zwischen bestehenden Fördermodulen positionieren. Eine schnelle Kamera erfasst in Bruchteilen einer Sekunde Millisekundenaufnahmen jeder Zwiebackscheibe, um Farb- und Formabweichungen aufzudecken. Der vierachsige Stäubli TS2-80 he SCARA greift daraufhin automatisch alle fehlerhaften Scheiben ab und gibt sie auf zwei separate Bänder ab. Abschließend werden einwandfreie Produkte in 140 g-Einheiten verpackt und dokumentiert. Das System erzeugt kontinuierlich Performance-Reports mit Ausschussstatistiken.
Monotone Inspektionsaufgaben entfallen, Mitarbeiter konzentrieren sich auf wertschöpfende Tätigkeiten
QINGs STAQ-Framework kombiniert Echtzeit-Vision und maschinelles Lernen, um sämtliche Produktionsbilder zu erfassen, zu analysieren und Abweichungen automatisch zu klassifizieren. Anschließend werden diese Qualitätskennzahlen mit verarbeiteten Anlagendaten wie Bandgeschwindigkeit, Feuchtigkeitsgehalt und Ofentemperatur synchronisiert. Dieses Zusammenspiel ermöglicht dem Analytics-Modul, präzise Ursachenanalysen durchzuführen und rechtzeitige Prozessjustierungen anzustoßen. Mitarbeitende werden von repetitiven Kontrolleinsätzen entlastet und erhalten Freiraum für strategische Aufgaben und Innovationsprojekte in der Backwarenherstellung. Die erhöhte Datentransparenz führt zu messbaren Produktivitätssteigerungen und Qualitätssteigerungen.
TS2-80 he SCARA überzeugt durch kompakte Bauform und Dynamik
Beim Stäubli TS2-80 he SCARA handelt es sich um einen vierachsigen Roboter, der für zuverlässiges Pick-and-Place im Lebensmittelbereich entwickelt wurde. Er bietet höchste Dynamik, Präzision und dank HE-Ausführung lebensmitteltauglichen Dauerbetrieb. Die VALtrack-Software gewährleistet präzise Synchronisation von Roboter- und Bandbewegung und erhöht die Maschinenauslastung. Mit dem Nadelgreifer werden über 80 Picks pro Minute ausgeführt. Ferner minimieren Echtzeitdiagnosen Ausfallrisiken und optimieren Wartungsintervalle im Betrieb.
Skeptische Mitarbeitende gewannen Vertrauen durch gemeinsame KI-Modellentwicklung bei QING
Der Roboter kann bis zu 80 Zwiebackscheiben pro Minute aussortieren (Foto: Stäubli Tec-Systems GmbH Robotics)
Der Projekterfolg resultiert aus der partnerschaftlichen Zusammenarbeit zwischen QING Food Automation und Bolletje sowie der frühzeitigen Integration der Mitarbeiter in die Entwicklungsphase. Eine Betriebsführung bei QING ermöglichte es den skeptischen Produktionskräften, sich von der Leistungsfähigkeit zu überzeugen. Im nächsten Schritt wurden zusammen KI-Modelle erstellt und laufend trainiert. Bolletje betreibt das System seither eigenverantwortlich und optimiert dessen Leistung kontinuierlich, wodurch die Automatisierungseffizienz und Produktqualität spürbar gesteigert wurden.
Automatisierte Entscheidungen im STAQ-Framework steigern die Effizienz und Prozesszuverlässigkeit
Mit dem flexiblen STAQ-Ansatz lassen sich Qualitätsmerkmale schnell hinzufügen oder ändern, ohne die Software vollständig neu aufzusetzen. Nutzer konfigurieren neue Prüfkriterien via Parameterdateien, woraufhin das System selbstständig Kamerabilder analysiert, KI-basierte Entscheidungen trifft und Robotersteuerungen anpasst. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht eine schnelle Reaktion auf Produktinnovationen und saisonale Schwankungen. Gleichzeitig bleibt die Integrität der Automatisierung erhalten, da die modulare Softwarearchitektur den Entwicklungsaufwand auf einzelne Komponenten beschränkt. Produktionsleiter schätzen diese Skalierbarkeit, um kosteneffizient neue Betriebslinien zu integrieren.
Kostendruck und Vielfalt: Bolletje forciert digitale Qualitätskontrolle in Produktion
Mit mehr als 150 Jahren Tradition in der Brotherstellung hat Bolletje seit 2013 eine wegweisende Zusammenarbeit mit der Borggreve Group etabliert. Vor dem Hintergrund steigender Produktvariationen und zunehmendem Preisdruck auf dem Markt werden derzeit acht bis neun neue Automatisierungsprojekte vorbereitet. Ein Großteil dieser Initiativen erfolgt in enger Abstimmung mit QING. Hauptziel ist eine lückenlose Digitalisierung aller Fertigungsschritte sowie die Etablierung eines einheitlichen, datengestützten Qualitätssicherungssystems für alle Backwarentypen vollständig transparent.
TS2-80 he SCARA sortiert über achtzig Zwiebackscheiben pro Minute
Das STAQ-Framework unterstützt Bolletje dabei, Bilddaten zu sehen, zu denken und automatisiert zu handeln. Kameras erfassen jede Backware, die KI-Module klassifizieren Qualitätsmerkmale in Echtzeit und leiten Steuerbefehle an den Scara-Roboter weiter. Anschließend werden fehlerhafte Scheiben aus dem Produktionsablauf entfernt und Produktionsparameter optimiert. Die modulare Plattform lässt sich ohne aufwendige Neuprogrammierung auf verschiedene Produkte anpassen. Diese End-to-End-Lösung steigert durchgängige Produktionsqualität, Transparenz und Flexibilität in modernisierten Backlinien erheblich. kosteneffizient, wartungsarm, skalierbar, zukunftssicher.
