Innovation: KI-basierte in-line Erfassung von Partikelgrößen
Die Prosio Vision GmbH, ein Unternehmen der Eirich Gruppe, hat mit der VC-Serie (Vision Control) ein modulares System zur automatisierten Erfassung und Analyse von Materialeigenschaften in der Betonwarenproduktion entwickelt. Die Lösung kombiniert industrielle Bildverarbeitung mit KI-Auswertung, um Parameter wie Partikelgrößenverteilung, Kornform, Oberflächenstruktur und Plastizität kontinuierlich und objektiv zu erfassen. Im Unterschied zu herkömmlichen Verfahren erfolgt die Datenerhebung in Echtzeit direkt im Prozess. Die Ergebnisse werden nicht nur dokumentiert, sondern zur Prozesssteuerung genutzt – als Grundlage für eine datenbasierte Optimierung bis hin zu selbstregelnden Produktionssystemen. Die VC-Serie verbessert Prozesse und Dienstleistungen in mehreren Dimensionen:
Prozesssicherheit und Qualität: Kontinuierliche sensorbasierte Erfassung ersetzt subjektive Sichtprüfungen und diskontinuierliche Laboranalysen. Das erhöht die Reproduzierbarkeit und reduziert Ausschuss sowie Nacharbeit.
Ressourceneffizienz: Präzisere Steuerung von Misch- und Produktionsprozessen ermöglicht einen gezielteren Rohstoffeinsatz und senkt Materialverbrauch sowie Energieeinsatz.
Digitalisierung und Datenverfügbarkeit: Voll integrierbar in digitale Produktionsumgebungen; ermöglicht lückenlose Dokumentation, Fernzugriff sowie Nutzung der Prozessdaten für vorausschauende Wartung und Qualitätssicherung.
Anpassungsfähigkeit: Modulare Architektur für flexible Integration – von Laboranwendungen bis zur Serienfertigung.
Darüber hinaus eröffnet die Technologie neue Möglichkeiten für Forschung und Entwicklung in der Baustoffoptimierung: Die objektive, hochauflösende Erfassung liefert eine belastbare Datenbasis zur Bewertung von Rezepturen und deren Einfluss auf die Produktqualität – für industrielle Anwendungen ebenso wie für wissenschaftliche Studien. Damit stärkt die VC-Serie Prozessintelligenz und datengetriebene Produktionsstrategien im Sinne von Industrie 4.0 und unterstützt eine nachhaltige, effiziente und qualitätsorientierte Betonwarenherstellung.Erste praktische Erfahrungen wurden im Rahmen von Use Cases zur Wareneingangskontrolle gesammelt. Dabei konnte gezeigt werden, dass die Systeme in der Lage sind, Sieblinien aus Bilddaten zuverlässig zu erkennen. Diese Informationen ermöglichen eine automatisierte Klassifikation des angelieferten Materials und die Unterscheidung zwischen Gut- und Ausschussware. Die Anwendung im Wareneingang zeigt das Potenzial der Technologie zur frühzeitigen Qualitätssicherung und zur Vermeidung fehlerhafter Chargen bereits vor der Verarbeitung.
