Collo´s neue Online-Messtechnik kann nahezu alle Veränderungen der Eigenschaften von Flüssigkeiten in Echtzeit direkt im Prozess erkennen. Die innovative Technik hat das Potential, die Qualitätskontrolle von Flüssigkeiten zu revolutionieren, da sie eine kontinuierliche Verfahrensüberwachung ermöglicht und universell für alle Flüssigkeiten einsetzbar ist, unabhängig von ihrer Viskosität.

Collo´s Technik basiert auf Hochfrequenzsignalen, die jede Flüssigkeit durchdringen, maschinellem Lernen und anspruchsvoller Edge-Computing-Analyse. Die benutzerfreundliche Lösung passt sich automatisch jedem Flüssigkeitsverfahren an und resultiert in einer achtdimensionalen Multiparameter-Echtzeitanalyse, die eine sofortige Anpassung des Verfahrens ermöglicht, sobald ein Qualitätsproblem auftritt.

„Diese Messtechnik erfasst beinahe jede nur denkbare Veränderung der Eigenschaften von Flüssigkeiten in Echtzeit“, erklärt Matti Järveläinen, CEO und Gründer von ColloidTek. „Daraus ergibt sich eine laufende Qualitätskontrolle, die im Gegensatz zum üblichen zeitaufwendigen Qualitätskontrollverfahren auf der Grundlage von Stichproben und Laboranalysen steht.“

Internationale Kunden

Collo´s Flüssigkeitsprofil-Messtechnik ermöglicht der Produktionsindustrie sicherzustellen, dass ein Verfahren sich von Phasenübergang zu Phasenübergang konstant verhält. Beispielsweise können damit in der Lebensmittel-, Kosmetik- und Pharmaindustrie weitverbreitete Fermentationsprozesse und viele andere Bioverfahren überwacht werden, um einen planmäßigen Ablauf der sensiblen mikrobiologischen Vorgänge zu gewährleisten.

„Wenn Qualitätsabweichungen bereits frühzeitig im Verfahren identifiziert werden, lässt sich der Ausschuss bei den Endprodukten minimieren“, so Mikko Tielinen, Head of Sales. „Warum also in eine neue Produktionsanlage investieren, wenn sich die Produktion in der existierenden Anlage radikal verbessern lässt, nur indem man die Messung der Verfahrensqualität optimiert?“

Das ist einer der Gründe, weshalb Collo aktuell weltweit industrielle Partnerschaften aufbaut – von Asien über Europa bis zu den USA.

„Da Collo sich an fast jede Flüssigkeit anpassen lässt, kann sich die Produktionsindustrie bei der Qualitätssicherung auf tatsächliche Probleme in Echtzeit konzentrieren, anstatt sich auf Stichproben zu verlassen, die lediglich rückwirkende Momentaufnahmen des Verfahrens darstellen“, erläutert Järveläinen. „Wir haben Kunden in aller Welt und verhandeln derzeit mit verschiedenen Fortune-500-Unternehmen. Das allein beweist schon, dass unsere Technik ganz außergewöhnlich ist.“

Schutz der Ökosysteme

Eine schnelle Reaktion auf Änderungen in der Flüssigkeitsqualität kann auch für andere Anwendungen entscheidend sein. Collo hat kürzlich eine Studie zur Einsatzmöglichkeit von unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen durchgeführt, durch das Qualitätsabweichungen in Abwässern erfasst werden konnten. Die Studie wurde in Zusammenarbeit mit dem Wasserwerk der nordfinnischen Stadt Oulu durchgeführt.

„Wasseraufbereitung ist weltweit eine wichtige Thematik, und dank unserer Technik kann die Qualität des Trinkwassers ebenso in Echtzeit überwacht werden wie die des Abwassers“, konstatiert Matti Järveläinen. „Das Problem bei Abwasser ist, dass unentdeckte schädliche Chemikalien darin eine Gefährdung des Wasseraufbereitungsverfahrens sowie der Umwelt bedeuten können.“

Im Rahmen der Studie erfasste Collo einige Wochen lang Daten aus dem Abwasserbrunnen und entwickelte aus diesen Informationen mehrere Modelle, die zeigen, wie das Verfahren aussehen sollte, wenn es reibungslos funktioniert. Anschließend überwachte der Analysator die Abwasserqualität anhand dieser Modelle vollautomatisch.

„Mittels maschinellem Lernen war unser System in der Lage, Abweichungen in der Verfahrensqualität zu ermitteln“, berichtet Järveläinen. „Die Studie ergab, dass unser Analysator in großem Maßstab zur Überwachung industrieller Abwasserströme eingesetzt werden kann, um frühzeitig Anomalien wie ein Auslaufen von Chemikalien, Produktverluste oder andere Auffälligkeiten zu erfassen.“
www.collo.fi

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