Inline-PAT an der Rundläuferpresse

Ein Multisensor-Messsystem im Feed Frame — von der Sensorik bis zur statistischen Auswertung

1. Ausgangslage

   Rundläufer-Tablettenpressen regeln die Tablettenmasse überwiegend über die Matrizenfüllung. Die Gleichförmigkeit vieler qualitätsrelevanter Tabletteneigenschaften hängt damit unmittelbar davon ab, wie gleichmäßig die Matrizen befüllt werden — ein Vorgang, der im Feed Frame stattfindet, wo rotierende Paddel das Pulver verteilen und fördern. Dieser Bereich war messtechnisch eine Black Box: Wie sich das Pulver im Feed Frame während des laufenden Pressbetriebs verhält, ließ sich nicht direkt beobachten. Die Aufgabenstellung lautete zunächst schlicht, dieses System besser zu verstehen. Statt den Weg über reine Tablettierversuche zu gehen, habe ich den Feed Frame direkt instrumentiert.

2. Lösung

   Das entwickelte Messsystem kombinierte zwei Sensoren. Ein Laser-Triangulationssensor erfasste den Abstand zur Pulveroberfläche und damit den Füllstand — an einer festen Messposition kurz vor der Matrizenbefüllung, also dem prozesskritischen Bereich. Ein Rotary Encoder an der Antriebswelle lieferte gleichzeitig die Winkelposition der Paddel. Durch die synchrone Aufzeichnung beider Signale ließ sich der gemessene Füllstand der jeweiligen Paddelstellung zuordnen — sichtbar wurde so, wie der Füllstand an diesem kritischen Punkt mit der Paddelbewegung variiert. Über eine Linearführung mit eigener Steuerung wurde der Sensor zusätzlich an definierten radialen Positionen platziert. Erfassung, Synchronisation, Auswertung und die Inline-Darstellung der Ergebnisse liefen über eine eigens programmierte Software: Füllstandsprofile, mittlere Füllstände und Streuungsmaße über das Profil hinweg wurden direkt während der Messung berechnet und visualisiert.

3. Untersuchungen

   Auf dieser Basis wurden die Füllstandsdaten systematisch mit Prozess- und Produktparametern in Beziehung gesetzt — Rotationsgeschwindigkeit des Matrizentisches, Paddeldrehzahl, Fließverhalten unterschiedlicher Pulver — und gegen die resultierende Tablettenmasse und deren Streuung korreliert. Die Versuchsplanung und -auswertung erfolgte statistisch fundiert mit Design of Experiments, Varianzanalyse (ANOVA) und Design-Expert. Ein eigener Arbeitsschritt galt der Robustheit der Messung selbst: Die Sensorparametrierung wurde gezielt auf maximale Robustheit gegen die staubbelasteten Bedingungen im Feed Frame optimiert — eine optische Messung an dieser Stelle ist anspruchsvoll, und die geeignete Parametrierung war Teil der Lösung. Aus der Arbeit gingen vier Erstautor-Publikationen hervor.

4. Beitrag

   Konzeption, Sensorauswahl, Aufbau der gesamten Messkette, die Steuerung der Linearführung, die Programmierung der Datenerfassung und -auswertung sowie die statistische Versuchsplanung lagen in meiner Hand. Der bleibende Wert dieser Arbeit liegt nicht im konkreten Messaufbau, sondern in dem, was er exemplarisch beweist: die durchgängige Beherrschung einer Multisensor-Messkette — von der Frage, welche Größe überhaupt aussagekräftig ist, über Sensorintegration und Datensynchronisation bis zur statistisch fundierten Auswertung. Genau dieses Muster ist auf reale PAT-Vorhaben übertragbar: die Integration tauglicher, herstellerseitig validierter Sensoren über Schnittstellen und Wrapper, die Zusammenführung mehrerer Datenströme und deren belastbare Auswertung. Das Projekt ist die Blaupause; die Sensoren und die Fragestellung lassen sich austauschen.

Die Aufgabe war, ein System zu verstehen. Die Lösung war, es messbar zu machen — ein Vorgehen, das sich auf viele messtechnische Herausforderungen übertragen lässt.