WO2000066963A1 - Verfahren und vorrichtung zur optimierung der prozessführung sowie prozessüberwachung in einer anlage zur herstellung von teigwaren - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zur optimierung der prozessführung sowie prozessüberwachung in einer anlage zur herstellung von teigwaren Download PDF

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Hans Tobler
Franz Guster
Marcel Brühwiler
Mukul Agarwal
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Bühler AG
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    • F26B—DRYING SOLID MATERIALS OR OBJECTS BY REMOVING LIQUID THEREFROM
    • F26B21/00—Arrangements or duct systems, e.g. in combination with pallet boxes, for supplying and controlling air or gases for drying solid materials or objects
    • F26B21/06—Controlling, e.g. regulating, parameters of gas supply
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F26—DRYING
    • F26B—DRYING SOLID MATERIALS OR OBJECTS BY REMOVING LIQUID THEREFROM
    • F26B25/00—Details of general application not covered by group F26B21/00 or F26B23/00
    • F26B25/22—Controlling the drying process in dependence on liquid content of solid materials or objects

Definitions

  • the invention relates to a method for optimizing process control and process monitoring in a system for producing pasta, in particular short and long pasta, and to an apparatus for carrying out the method
  • EP-A-0 129 892 B1 describes a system and a method for drying pasta long pasta in continuous operation with controlled heating, humidification, drying and cooling of the pasta. A temperature-time regime in a turbo system is specified.
  • EP-A-0 540 699 B1 describes a further method for regulating the product moisture in order to break the pasta after drying and to be avoided when packing, temperature and humidity are regulated.This is done in the end zone of drying while the pasta is still warm, a further superficial addition of water and the temperature of the pasta is reduced to below 60 ° C immediately after the addition of water
  • the EP teaches the use of an AW value - A-0 322 053 B1.
  • Automated presses for the production of raw pasta are, for example, EP-A-0 426 766 B1 in the form of a mixing kneader which contains two working shafts which alternate between kneading screws and shear elements or DE-44 17 357 A1
  • DE-44 33 593 A1 shows a method for controlling an extruder, target values of a control system being created on the basis of test data or expert knowledge, the manipulated variables of which depend on the product quality.
  • This controller can be a process-regulating fuzzy controller.
  • controls for specific controlled systems are automatically adapted and specific controllers are generated. The latter using code generators that are integrated into the control environment.
  • an in-line viscosity sensor is installed between the nozzle and the screw tip of the extruder.
  • DE-197 34 71 1 C1 describes a controller with discrete-time, dynamic fuzzy control elements, in which nonlinearities can be introduced specifically for a desired control behavior.
  • the invention is based on the object of developing an optimization of the process control of individual sub-processes in a plant for the production of pasta, in particular short and long pasta or the like, which improves press and dryer control and process monitoring with the use of intelligent software Technologies. In particular, a simpler controller setting and a reduction in incorrect production should be achieved.
  • the problem is solved on the basis of the features of claim 1.
  • This problem is solved with the features of claim 1, by using intelligent software technologies such as a virtual sensor (also "soft sensor") for the end product moisture, with a regulation of the amount of dosing water in the press Keeping the permissible limits
  • intelligent software technologies such as a virtual sensor (also "soft sensor") for the end product moisture, with a regulation of the amount of dosing water in the press Keeping the permissible limits
  • climate sensors and product moisture curves can also be controlled using online sensors in the dryer for product moisture measurement and / or weight loss measurement
  • the invention is based on the knowledge that the individual sub-processes depend on one another and that point-by-point optimization is not very promising.
  • the interaction between product properties and machine behavior is the basis.
  • Models between the process parameters (machine settings, raw materials, recipe mixtures) and product properties (e.g. B moisture content, color, viscosity) created using statistical and intelligent software technologies
  • Intelligent software technologies include technologies such as expert systems, neural networks, fuzzy logic and genetic algorithms (evolutionary algorithms). These are described, for example, in the article “Soft Computing in Automation” by P Auer, Elektronik 34/1998
  • hybrid models are created which take into account both the existing expert knowledge (e.g. with fuzzy rules) and experimental data (which e.g. are generated by means of statistical test planning and process tests and are modeled in neural networks)
  • these models are combined with conventional, analytical models (e.g. based on physical models or regression calculation) and are also referred to as hybrid
  • Another object is then to create a device for performing the method
  • the online control enables the criteria for the final quality of the products to be kept constant over the long term during production and also in the event of process faults.
  • the product-related control variables are regulated (eg product moisture) Every standard size should be measurable and stubborn sizes should be reduced.
  • the room climate should be included in the online control of the climate of individual dryer zones, and if necessary also in product ventilation.
  • the pasta press can also be used as a virtual sensor for product properties such as Dough moisture and dough consistency can be used
  • a recipe wizard automatically gives a first indication of the recipe values required for the specific, desired product properties.Recipe start values are generated from product specifications.Learning data, expert knowledge and physical conditions are used to model and calculate the recipe values from the specifications are sufficiently similar for the new product specifications
  • a subsequent recipe optimization supports the fine adjustment of the first recipe information and a diagnosis can be used to identify and distinguish gross errors, whereby the operator should receive information on which errors he should check and remedy
  • the initial values are optimized when the recipe is run in and relationships between the target size deviation and the setting size change are modeled.
  • the operator can set the target parameters to a desired value and new setting sizes can be set automatically. Manual adjustments are also possible
  • FIG. 1 shows the schematic sequence in a pasta press device and FIG. 2 shows the schematic sequence in a dryer / cooler
  • the raw materials pass from a metering unit 1, in which powder and / or flour and water and additives are metered and mixed, into a mixing kneader 2, for example in accordance with EP-A-0 426 766 B1, where intensive mixing and kneading of the raw materials takes place to a raw dough
  • a mixing kneader 2 for example in accordance with EP-A-0 426 766 B1, where intensive mixing and kneading of the raw materials takes place to a raw dough
  • the raw dough reaches a press screw 3 of the mixing kneader 2, by means of which the raw pasta is produced.
  • a diffuser 4 follows
  • the wet raw pasta with a moisture content of approx. 30% then passes into a tumble dryer 5 and then into the pre-dryer 6 and final dryer 7 and cooler 8, in which a drying process is carried out in accordance with EP-A-129892 and / or EP-A-540699
  • the pasta leaves the cooler with a usual product moisture content of 1 1 -13%, preferably 12.5%.
  • the dry pasta is then cut and packaged in the usual way
  • the resulting climate control makes it possible to keep the product moisture very close to the optimal 12.5% and ultimately to significantly reduce the faulty production while maintaining the quality of the pasta

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Optimierung der Prozess-führung sowie Prozessüberwachung in einer Anlage zur Herstellung von Teigwaren, insbesondere kurzen und langen Teigwaren. Die zu lösende Aufgabe bestand darin, eine verbesserte Trocknerregelung zu erreichen und die Fehlproduktion zu senken. Die Lösung der Aufgabe erfolgt durch eine Trocknerklimaregelung unter Verwendung von Online Sensoren (9) und Intelligenter Software Technologien.

Description

Verfahren und Vorrichtung zur Optimierung der Prozessführung sowie Prozessüberwachung in einer Anlage zur Herstellung von Teigwaren
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Optimierung der Prozessfuhrung sowie Pro- zessuberwachung in einer Anlage zur Herstellung von Teigwaren, insbesondere von kurzen und langen Teigwaren sowie eine Vorrichtung zur Durchfuhrung des Verfahrens
Die industrielle Herstellung von Teigwaren erfolgt bereits mit einem vergleichsweise hohen Stand der Automatisierung Dies betrifft z B die Teilprozesse des Pressens der Rohteigwaren und die Trocknung und Kühlung der Teigwaren So beschreibt die EP-A- 0 129 892 B1 eine Anlage und ein Verfahren zur Trocknung von langen Teigwaren im kontinuierlichen Betrieb mit gesteuerter Erwärmung, Befeuchtung, Trocknung und Kühlung der Teigwaren Vorgegeben wird ein Temperatur-Zeit-Regime in einem Turbosystem Die EP-A- 0 540 699 B1 beschreibt ein weitergehendes Verfahren zur Regelung der Produktfeuchte, um ein Brechen der Teigwaren nach dem Trocknen und beim Abpacken zu vermeiden Temperatur und Luftfeuchte werden geregelt Hierbei erfolgt in der Endzone der Trocknung in noch warmem Zustand der Teigwaren eine erneute oberflächliche Wasserzugabe und die Temperatur der Teigwaren wird unmittelbar nach der Wasserzugabe auf unter 60°C gesenkt Eine ähnliche Losung unter Nutzung eines AW-Wertes lehrt die EP- A-0 322 053 B1.
Automatisierte Pressen für die Herstellung der Rohteigwaren sind zum Beispiel den EP- A-0 426 766 B1 in Form eines Mischkneters, der zwei Arbeitswellen enthalt, die abwechseln Knetschnecken und Scherelemente aufweisen oder der DE-44 17 357 A1 entnehmbar
Der technische Ablauf und teilweise die Verfahrensparameter sind als Steuerungsdaten verfugbar Anlagesteuerungen ermöglichen Ablaufsteuerungen entsprechend nach gewählten Prozessen und auch eine Visualisierung des Anlagenzustandes Hinsichtlich der Sensoren sind z B Temperatur- und Feuchtesensoren, Drehzahlgeber oder Drucksonden bekannt Jedoch können auf Grund unterschiedlicher Rohstoffwerte, des Ma- schinenverschleisses oder Abweichungen bei den Sensoren keine Online Optimierungen vorgenommen werden. Bekannte Problembereiche liegen beim Rohstoff (Qualitätsund Feuchteschwankungen bei Mehl und Griess u.a.), beim Raumklima, Schwankungen der Rohteigfeuchte und der Trocknungsbedingungen, auch in Verbindung mit der Qualifikation des Bedienpersonals, nicht konstanten Maschineneigenschaften und anderen.
Auch sind Online Messungen im feucht-heissen Klima eines Trockners und an verschiedenen Produkten sehr problematisch.
Die DE-44 33 593 A1 zeigt ein Verfahren zur Regelung eines Extruders, wobei an Hand von Versuchsdaten oder Expertenwissen Sollwertvorgaben einer Regelung erstellt werden, deren Stellgrössen von der Produktqualität abhängen. Mittels dieser Sollwertvorgaben wird ein Arbeitspunkt optimiert und stabilisiert und es wird ein in die Maschinen- Steuerung integrierter Regler erstellt. Dieser Regler kann ein prozessregelnder Fuzzy- Regler sein. Nach einer Eingabe und Speicherung der ermittelten Daten werden automatisiert Regelungen für spezifische Regelstrecken adaptiert und spezifische Regler generiert. Letzteres unter Verwendung von Code-Generatoren, die in die Regelungsumgebung integriert sind.
Zur Ausführung des Verfahrens ist ein In-Iine Viskositätssensor zwischen Düse und Schneckenspitze des Extruders installiert.
Die DE-197 34 71 1 C1 beschreibt einen Regler mit zeitdiskreten, dynamischen Fuzzy- Regelgliedern, bei denen gezielt Nichtlinearitäten für ein gewünschtes Regelverhalten einbringbar sind.
Der Erfindung liegt nun die Aufgabe zugrunde eine Optimierung der Prozessführung von einzelnen Teilprozessen in einer Anlage zur Herstellung von Teigwaren, insbeson- dere kurzen und langen Teigwaren oder dergleichen zu entwickeln, das eine verbesserte Pressen- und Trocknerregelung sowie Prozessüberwachung mit Hilfe des Einsatzes von intelligenten Software Technologien ermöglicht. Insbesondere soll eine einfachere Reglereinstellung und eine Verringerung der Fehlproduktion erreicht werden. Die Lösung der Aufgabe erfolgt an Hand der Merkmale des Anspruchs 1 . Die Losung dieser Aufgabe erfolgt mit den Merkmalen des Anspruchs 1 , mittels des Einsatzes von intelligenten Software Technologien wie z.B eines virtuellen Sensors (auch "Soft Sensor") für die Endproduktfeuchte, mit einer Regelung der Dosierwassermenge in der Presse Es ist möglich, die Endproduktfeuchte in den zulassigen Grenzen zu halten Bisher war es nicht möglich, Informationen über den Produktzustand im Trockner zu erhalten Mittels Online Sensoren im Trockner für die Produktfeuchtemessung und/oder Gewichtsverlustmessung können zudem Klimakurve und Produktfeuchtekurve geregelt werden
Die Erfindung geht von der Erkenntnis aus, dass die einzelnen Teilprozesse voneinander abhangen und eine punktweise Optimierung wenig erfolgversprechend ist Grundlage sind die Wechselwirkungen zwischen Produkteigenschaften und Maschinenverhal- ten Hierbei werden Modelle zwischen den Prozessparametern (Maschineneinstellun- gen, Rohstoffe, Rezeptmischungen) und Produkteigenschaften (z B Feuchtegehalt, Farbe, Viskosität) mittels statistischen und intelligenten Software Technologien erstellt
Intelligente Software Technologien (auch "Soft Computing") umfassen Technologien wie Expertensysteme, Neuronale Netze, Fuzzy Logik und Genetische Algorithmen (Evolutionare Algorithmen) Diese sind z B im Artikel "Soft Computing in der Automation" von P Auer, Elektronik 34/1998 beschrieben
Durch Kombination dieser Technologien (z B Neuro-Fuzzy) entstehen hybride Modelle welche sowohl das bereits vorhandene Expertenwissen (z B mit Fuzzy-Regeln) als auch experimentelle Daten (welche z B mittels statistischer Versuchsplanung und Prozessversuchen erzeugt und in neuronalen Netzen modelliert werden) berücksichtigen können Ausserdem werden diese Modelle mit konventionellen, analytischen Modellen (z B basierend auf physikalischen Modellen oder Regressionsrechnung) kombiniert und ebenfalls als Hybrid bezeichnet
Insbesondere sind auch neue Methoden im Kommen, welche eine automatische Mo- dellgeneπerung (z B automatische Generierung der Struktur und Parameter von Neuronalen Netzen mittels z B Genetischer Algorithmen oder automatische Generierung von Fuzzy-Regeln aus Prozessdaten) ermöglichen Hiermit wird eine adaptive Onhne- Modellanpassung einfacher möglich
Mit Hilfe dieser Modelle ist eine Optimierung bzgl Produkteigenschaften, Prozesspara- metern und auch Kosten (Rohstoffkosten, Betriebskosten) möglich Hierdurch wird eine zielgerichtete, modelbasierte, adaptive Regelung möglich Insbesondere können hiermit auch nichtlineare Systeme besser geregelt werden
Eine weitere Aufgabe besteht dann, eine Vorrichtung zur Durchfuhrung des Verfahrens zu schaffen
Das Ergebnis ist eine adaptive Regelung zur Herstellung von Teigwaren bezüglich Pressen der Rohteigwaren und deren Trocknung/Kühlung, wobei die Anlage perso- nalunabhangiger gefahren werden kann Adaptive Regelungen einfacher Vorgange sind zwar bekannt, nicht jedoch auf derart komplexe Vorgange übertragbar.
Bereits vorhandene Sensoren können eingesetzt werden.
Ebenso können bekannte elektropneumatische Regelungen zur Klimaregelung in den Trocknern durch elektromechanische und selbstlernende Regler ersetzt werden
Zusatzlich soll ein sanfter Übergang vom Trockner/Kuhler ins Raumklima mittels Berücksichtigung des Raumklimas erreicht werden, um Produktspannungen und damit Verzug und Bruch der Teigwaren zu minimieren
Mittels einer Online-Regelung werden Prozessstorungen automatisch kompensiert durch eine reproduzierbare, direkte oder virtuelle Online-Messung der Produktfeuchte Durch Messung von Raumklima und Anpassung des Trocknerklimas in den einzelnen Zonen kann das Endprodukt stabilisiert werden, insbesondere ist auch eine Verπnge- rung der Bruchhaufigkeit des Endproduktes auf dem Weg zum Silo gegeben
Die Online-Regelung ermöglicht ein langfristiges Konstanthalten der Kriterien für die Endqua tat der Produkte wahrend der Produktion und auch bei auftretenden Prozessstorungen Es erfolgt insbesondere eine Regelung der produktbezogenen Regelgrossen (z B Produktfeuchte) Jede Regelgrosse sollte messbar sein und Storgrossen sind zu reduzieren Bei der Endproduktstabilisierung soll das Raumklima in die Online- Steuerung des Klimas einzelner Trocknerzonen, ggf auch in die Produktbeluftung einbezogen werden Die Teigwarenpresse kann auch als virtueller Sensor für Produktei- genschaften wie Teigfeuchte und Teigkonsistenz verwendet werden
Ein Rezeptassistent gibt automatisch eine erste Angabe der für die spezifischen, gewünschten Produkteigenschaften erforderlichen Rezeptwerte Hierbei werden aus Produktvorgaben Rezeptstartwerte generiert An Hand von Lerndaten, Expertenwissen und physikalischen Gegebenheiten erfolgt eine Modellierung und Errechnung der Rezeptwerte aus den Vorgaben Bei Produktwechsel erfolgt ein Vergleich, ob die Rezeptwerte für die neuen Produktvorgaben genügend ähnlich sind
Eine nachfolgende Rezeptoptimierung unterstutzt bei der Feineinstellung der ersten Rezeptangaben und mittels einer Diagnose können grobe Fehler erkannt und unterschieden werden, wobei der Operator Hinweise erhalten soll, welche Fehler er kontrollieren und beheben sollte
Bei der Rezeptoptimierung werden die Anfangswerte beim Einfahren des Rezeptes op- timiert und Zusammenhange zwischen Zielgrossenabweichung und Einstellgrossenver- anderung modelliert Der Operator kann die Zielkπteπen auf einen gewünschten Wert einstellen und neue Einstellgrossen können automatisch eingestellt werden Manuelle Anpassungen sind ebenfalls möglich
Die Erfindung wird nachfolgend in einem Ausfuhrungsbeispiel an Hand einer Zeichnung naher beschrieben In der Zeichnung zeigen
Fig 1 den schematischen Ablauf in einer Teigwarenpresseinnchtung und Fig 2 den schematischen Ablauf in einem Trockner/Kuhler
Von einer Dosiereinheit 1 , in der Gπess und/oder Mehl sowie Wasser und Additive dosiert und gemischt werden, gelangen die Rohstoffe in einen Mischkneter 2, z B gemass der EP-A-0 426 766 B1 , wo ein intensives Mischen und Kneten der Rohstoffe zu einem Rohteig erfolgt Der Rohteig erreicht am Ende des Misch- und Knetvorganges eine Pressschnecke 3 des Mischkneters 2, durch welche die Rohteigware erzeugt wird Bei Langwaren folgt ein Diffusor 4
Anschliessend gelangt die nasse Rohteigware mit einem Feuchtegehalt von ca 30 % in einen Schutteltrockner 5 und danach in den Vortrockner 6 und Endtrockner 7 und Kuhler 8, in denen ein Trocknungsprozess gemass der EP-A-129892 und/oder EP-A- 540699 ausgeführt wird Die Teigware verlasst den Kuhler mit einer üblichen Produkt- feuchte von 1 1 -13 %, vorzugsweise 12,5 % Anschliessend wird die trockene Teigware in üblicher Weise geschnitten und abgepackt
In den einzelnen Abteilen des Trockners 5, 6, 7, und im Kuhler 8 werden Produktfeuchte und Gewichtsverlust der Teigware standig mittels online Sensoren 9 ermittelt Ein solcher online Sensor 9 ist auch in der Presschnecke 3 bzw im Diffusor 4 möglich
Es ist über die resultierende Klimaregelung möglich, die Produktfeuchte sehr nahe an optimalen 12,5 % zu halten und letztendiich die Fehlproduktion bei gleichbleibender Qualität der Teigware deutlich zu senken
Kurzzeichen
Dosiereinheit Mischkneter Pressschnecke Diffusor Schutteltrockner Vortrockner Endtrockner Kuhler Online Sensor

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren Optimierung der Prozessfuhrung sowie Prozessuberwachung zur Herstellung von Teigwaren, insbesondere zur Herstellung langer oder kurzer Teigwaren, wobei Rohstoffe in einem Mischer/Kneter intensiv geknetet werden und die eine Pressschnecke (3) in Form von feucht-plastischen Teigstrangen verlassende Rohteig- wäre bis zur Endtrocknung durch unterschiedlich aufgeheizte und/oder feuchte Klimazonen eines Trockners gefuhrt wird und anschliessend abgekühlt und formstabilisiert wird mit einer Endfeuchte von weniger als 14 %, dadurch gekennzeichnet, dass eine automatische, sich selbst kontrollierende und regulierende Produktquahtatsregelung mittels Intelligenter Software Technologien und Online Sensoren, übergeordnet zum traditionellen Leitsystem und Liniensteuerung, wahrend des Herstellungsprozesses von Teigwaren erfolgt.
2 Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die Prozessfuhrung und Prozessuberwachung über alle und in allen Teilprozessen (Verfahrensstu- fen) erfolgt
3 Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass eine Produktfeuchtemessung und /oder Gewichtsverlustmessung der Teigwaren wahrend der Bearbeitung, insbesondere wahrend des Trocknens "Online" erfolgt
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass eine Klimakur- ve im Trockner geregelt wird
5 Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass eine vorgege- bene, optimale Produktfeuchtekurve resp Abtrocknungskurve geregelt wird
6 Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass zwischen den Prozessparametern und Produkteigenschaften Modelle mittels statistischen und intelligenten Software Technologien erstellt werden 7 Verfahren nach den Ansprüchen 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass für die Modellierung, Optimierung und Regelung neuronale Netze verwendet werden.
8 Verfahren nach den Ansprüchen 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass für die Modellierung, Optimierung und Regelung ein Fuzzy-System oder ein Expertensystem verwendet wird
9 Verfahren nach den Ansprüchen 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass für die Modellierung, Optimierung und Regelung analytische Modelle verwendet werden
10 Verfahren nach den Ansprüchen 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass für die Modellierung, Optimierung und Regelung hybride Modelle verwendet werden
1 1. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass für die hybriden Modelle Kombinationen der in den Ansprüchen 7 und 8 genannten Technologien verwendet werden
12 Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass für die hybride Modelle Kombinationen der in den Ansprüchen 7 bis 8 und 9 genannten Technologien verwendet werden
13 Verfahren nach den Ansprüchen 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass für die Modellierung, Optimierung und Regelung genetische Algorithmen oder andere
Optimierungsalgoπthmen verwendet werden
14 Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass anstelle von Online Sensoren virtuelle Sensoren verwendet werden.
15 Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass eine erste Angabe der für spezifische Produkteigenschaften erforderlichen Rezeptwerte erfolgt 16 Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass beim Entwickeln neuer Produkte eine erste Angabe der für spezifische Produkteigenschaften erforderlichen Rezeptwerte erfolgt
17 Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 15, dadurch gekennzeichnet, dass Anfangswerte beim einfahren optimiert und Zusammenhange zwischen Zielgrossenabweichung und Einstellgrossenveranderung modelliert werden
18 Vorrichtung zur Optimierung der Prozessfuhrung von sowie Prozess- Überwachung, insbesondere zur Herstellung von langen oder kurzen Teigwaren in
Ausfuhrung eines Verfahrens nach Anspruch 1 , wobei die Vorrichtung eine Dosierein- heit (1 ), einen Mischkneter (2), eine Pressschnecke (3), sowie einen Trockner/Kuhler (5, 6, 7, 8) aufweist, dadurch gekennzeichnet, dass in der Pressschnecke (3) sowie im Trockner (5, 6, 7) und Kuhler (8) Online Sensoren (9) zur Erfassung von Gewichtsver- lust und Feuchte der Teigwaren angeordnet sind
19 Vorrichtung nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass ein Difus- sor (4) mit mindestens einem Online Sensor (9) vorgesehen ist
20 Vorrichtung nach Anspruch 18 oder 19, dadurch gekennzeichnet, dass die Online Sensoren mit einer Anlagensteuerung verbunden sind
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