Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Aufschneiden eines Lebensmittelriegels, der über seine Länge einen gewissen Flächendichteverlauf aufweist, in Lebensmittelportionen, die jeweils aus N Lebensmittelscheiben bestehen und ein bestimmtes Sollgewicht ΓTIM aufweisen sollen, mit einem Messer und einer Auflagevorrichtung, auf der der Lebensmittelriegel aufliegt und in Richtung des Messers vorschiebbar ist, wobei das Maß dieses Vorschubs die Dicke der Lebensmittelscheibe bestimmt. Des weiteren betrifft die Erfindung ein Verfahren zur möglichst genauen Einhaltung des Sollgewichtes ITIM einer Lebensmittelportion, die aus N Lebensmittelscheiben besteht, die von einem Lebensmittelriegel abgeschnitten werden, der über seine Länge einen gewissen Flächendichteverlauf aufweist.

Lebensmittelprodukte werden heutzutage oftmals in Portionen, die aus mehreren Lebensmittelscheiben bestehen, angeboten. Die Lebensmittelscheiben werden beispielsweise von einem Lebensmittelriegel abgeschnitten und dann oder dabei zu Portionen konfiguriert. Die Anzahl und die Dicke der Scheiben müssen dabei so gewählt werden, dass das in einer Verpackung befindliche Produkt zumindest dem auf der Packung angegebenen Nenngewicht entspricht. Um dies sicherzustellen wird von den Lebensmittelherstellern ein Sollgewicht vorgegeben, das über dem Nenngewicht liegt, so dass die Packungen meistens mehr Produkt enthalten als auf der Packung angegeben und sichergestellt ist, dass das Nenngewicht nicht unterschritten wird. Die Kosten für diesen s. g. Giveaway können von den Lebensmittelherstellem nicht an die Verbraucher weitergegeben werden, so dass seitens der Lebensmittelhersteller gewünscht wird, dass das Sollgewicht einer Aufschnittverpackung möglichst wenig über dem auf der Packung angegebenen Nenngewicht liegt, was jedoch nur mit einer Vorrichtung möglich ist, die das geforderte Sollgewicht innerhalb sehr geringer Tolleranzen einhält.

Das Gewicht einer Portion kann über die geschnittene Scheibendicke und/oder die Scheibenanzahl von der Maschine gesteuert werden. Da die Rückmeldung über das Gewicht der jeweiligen geschnittenen Position erst nach einer gewissen Zeit zur Verfügung steht, hat sich die Regelung, die in der Vergangenheit über PID-Regler durchgeführt wurde, insbesondere aufgrund der regeltypischen Einschwingzeiten als

problematisch erwiesen, insbesondere wenn sehr geringe Abweichungen der jeweili _¬ gen Portionen vom Sollgewicht gefordert wurden

Es war deshalb die Aufgabe der vorliegenden Erfindung eine Vorrichtung und ein Verfahren zu möglichst genauen Einhaltung des Sollgewichts einer Lebensmittelportion zur Verfügung zustellen.

Gelöst wird die Aufgabe mit einer Vorrichtung zum Aufschneiden eines Lebensmittel _¬ riegels, der über seine Länge einen gewissen Flächendichteverlauf aufweist, in Lebensmittelportionen, die jeweils aus N Lebensmittelscheiben bestehen und ein be _¬ stimmtes Sollgewicht m _M aufweisen sollen, mit einem Messer und einer Auflagevor _¬ richtung, auf der der Lebensmittelriegel aufliegt und in Richtung des Messers vor _¬ schiebbar ist, wobei das Maß dieses Vorschubs die Dicke der Lebensmittelscheibe bestimmt und die ein Mittel aufweist, das aufgrund der Historie eine Prognose über . den Flächendichteverlauf des noch nicht aufgeschnitten Lebensmittelriegels errechnet und basierend darauf die Anzahl N und/oder die Dicke D _s der Lebensmittelschei _¬ ben der im Aufschnitt befindlichen oder der nächsten aufzuschneidenden Portion so einstellt, dass das Istgewicht dem Sollgewicht möglichst nah kommt.

Es war für den Fachmann überaus erstaunlich und nicht zu erwarten, dass es mit der erfindungsgemäßen Vorrichtung gelingt das gewünschte Sollgewicht einer Verpak- kung sehr genau einzuhalten. Da die Regelung auf einem mathematischen Prognosemodel basiert, kommt es nicht zu den für einen PID-Regeler typischen Einschwingzeiten. Produktanomalien wie Keilschnitt oder Fehlmessungen werden von der erfindungsgemäßen Vorrichtung erkannt und wesentlich besser ausgeglichen werden, als dies bei Vorrichtungen gemäß dem Stand der Technik der Fall war.

Ein Lebensmittelriegel im Sinne der Erfindung ist jedes dem Fachmann geläufige Produkt, dass in Scheiben geschnitten wird. Vorzugsweise besteht ein Lebensmittelriegel aus Käse, Wurst oder Schinken.

Diese Lebensmittelriegel werden in Scheiben geschnitten und zu Portionen konfigu _¬ riert. Von jeder Portion wird das Gewicht und die dazugehörige abgeschnittene Län-

ge in einem Speicher abgespeichert. Diese Daten werden bei der bestimmung des Vorschubs berücksichtigt.

Erfindungsgemäß weist die Vorrichtung ein Mittel auf, dass eine Prognose über den Flächendichteverlauf des noch nicht aufgeschnittenen Leben mittelriegels errechnet. Flächendichte im Sinne der Erfindung ist die ortspezifische Querschnittsfläche A des Lebensmittelriegels multipliziert mit der ortspezifischen Dichte. Ist die Flächendichte über den Verlauf des Produktes, also seine längliche Ausdehnung bekannt, so kann die Scheibendicke jeder Portion genau berechnet werden, da:

D _I repräsentiert die gesamte zu einer Portion gehörende abgeschnittene Ist- Produktlänge, IHM das dazugehörige gemessene Gewicht. Also gilt für die nächsten abzuschneidende Soll-Produktlänge _D ^m _* πnta resultierende Scheibendicke ist

^S ÖXA dann d = — ^- , wobei N die Anzahl der Scheiben pro Packung ist, oder die resultie- N rende Scheibenzahl ist N = ^- omler ein beliebige Kombination aus Scheibendicke d und Scheibenzahl.

Über den Produktverlauf wird nun aus dem gewogenen Packungsgewicht und der dazugehörigen, abgeschnittenen Produktlänge zu jeder Packung die dazugehörige Flächendichte δ x A ermittelt und über einen geeigneten Prognoseansatz in die Zukunft prognostiziert.

Vorzugsweise beruht die Prognose der Flächendichte auf zwei Faktoren:

dem aktuellen Flächendichteverlauf des Produkts der extrapoliert wird und

dem geschichtlichen Flächendichteverlauf, der über das Produkt gespeichert ist.

Eine Prognose im Sinne der Erfindung beruht demnach nicht auf Vermessung des Lebensmittelriegels vor oder während des Aufschneiden, wie es aus dem Stand der Technik bekannt ist.

In einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung werden Mittels eines geeigneten mathematischen Verfahrens, vorzugsweise einem mathematischen Regressionsmodells, aufgrund der bereits als Rückmeldung vorhandenen Gewichtsmessungen zukünftige Flächendichten extrapoliert, beispielsweise über eine PoIi- nomextrapolation. Diese ist vorzugsweise derart beschaffen, dass jüngste Rückmeldungen stärker in die Vorhersage eingehen als ältere Rückmeldung die das aktuell geschnittene Produkt betreffen.

Nachdem ein Produkt vollständig geschnitten worden ist, wird vorzugsweise über eine numerische Integration vorzugsweise zunächst der Schwerpunkt bestimmt um Produkte mit stetig fallender oder steigender Flächendichte eindeutig zuordnen zu können. Dies ist insbesondere bei Produkten, die nicht einen annähernd konstanten Querschnitt aufweisen, wichtig. Danach wird sowohl der mittlere Flächendichteverlauf als auch der Verlauf der Standardabweichung über die Produktlänge gebildet und vorzugsweise in einem Mittel zugeordneten Steuerung gespeichert. Die Standardabweichung ist ein wichtiges Kriterium für die Beurteilung der Stetigkeit des Flächen- dichteverlaufs eines Produktes.

Für die Vorhersage für die Produktdichte wird vorzugsweise sowohl die Extrapolation des aktuellen Flächendichteverlaufs als auch der geschichtliche Flächendichterver- lauf verwendet. Je geringer die Standardabweichung des geschichtlichen Flächendichteverlaufs, d. h. je ähnlicher sich die einzelnen Produkte dieses Produkttyps hinsichtlich des Flächendichteverlaufs sind, um so stärker wird die Vorhersage der Produktdichte aufgrund des geschichtlichen Flächendichteverlaufs gebildet, umgekehrt wird bei einer hohen Standardabweichung des geschichtlichen Flächendichteverlaufs die Vorhersage der Produktdichte stärker auf der Extrapolation des aktuellen Flächendichteverlaufs beruhen.

Vorzugsweise wird ein Lebensmittelriegel in drei Abschnitte: Produktbeginn, Produktverlauf und das Produktende eingeteilt. Das Produkt kann auch in mehr als drei Ab-

schnitte aufgeteilt werden, was insbesondere bei Produkten wie Schinken vorteilhaft ist, bei denen sich der Querschnitt mit der Länge sehr stark verändert. Dazu werden vorzugsweise die im System implementierten Regressionsmodelle so gewählt, dass sie dem tatsächlichen Verlauf so gut wie möglich entsprechen. Dies wird vorzugsweise über die Methode der kleinsten, mittleren Fehlerquadrate beurteilt.

Für jeden Produktabschnitt wird ein mathematisches Regressionsmodell unterlagert, dessen Koeffizienten sowohl über den aktuelle aufzuschneidenden Lebensmittelriegel als auch über alle bisher aufgeschnittenen Lebensmittelriegel des jeweiligen Lebensmittels bestimmt werden. Das Regressionsmodell berücksichtigt demnach die geschichtlichen Messwerte der zuvor aufgeschnittenen Lebensmittelriegel gleicher Gattung. Dies ermöglicht sowohl eine Vorhersage der Flächendichte ohne Gewichtsrückmeldung, als auch eine verbesserte Prognosequalität, nachdem bereits die ersten Gewichtsrückmeldungen zur Verfügung stehen, da dann bereits der ungefähre aktuelle Flächendichteverlauf bekannt ist. Die Vorhersage der Flächendichte ohne Gewichtsrückmeldung ist insbesondere für den Produktanfang wichtig, da hier prinzipbedingt noch keine Rückmeldungen zur Verfügung stehen. Des weiteren ist die Flächendichte ohne Gewichtsrückmeldung auch als Wertersatz bei offensichtlichen Fehlmessungen von Bedeutung. Die Wahl des am besten passenden Regressionsmodells wird über die kleinste, mittlere, quadratische Fehlersumme ermittelt.

Aufgrund der Produktbeschaffenheit berücksichtigt die Extrapolation vorzugsweise sowohl langfristige als auch kurzfristige Trends mit. Dies erfolgt vorzugsweise durch eine langfristige Approximation niederen Polymergrades und einer oder mehreren zugleich überlagerten Interpolationen höheren Polymergrades über entsprechend lange Teilstücke. Bei jedem dieser Summanden kann der entsprechende geschichtliche Verlauf für die Extrapolation in Abhängigkeit von der ermittelten Standardabweichung mit hinzugezogen werden.

In einer anderen bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung erfolgt die Vorhersage des Produktverlaufes mit einem Komponentenmodell, dass vorzugsweise wie folgt aussieht:

y(t) = g(t) + U(I) ^* cos(p)

Dies besteht aus einer glatten, nicht schwankenden langfristigen Komponente g(t), auch Trend genannt. Diese Komponente wird mittels des Verfahrens der minimalen Fehlerquadrate sowohl aus dem aktuellen als auch aus dem geschichtlichen Verlauf ermittelt und wird über den Produktverlauf, vorzugsweise ohne Anfang und Ende, über eine Geradengleichung abgebildet. Dies entspricht einer Tiefpaßfilterung des Verlaufs. Bei Produktanfang und Produktende wird ein höhergradiges Polynom zur Ermittlung der glatten Komponente verwendet.

Die Restkomponente u(t) wird mittels eines mehrfachen expontentiell gleitenden Durchschnitts mit kurzfristiger Trendkomponente ermittelt. Dieser Algorithmus hat als einzigen Parameter die Gewichtung der historischen Tiefe der Daten, d. h. wieviel Daten der Vergangenheit mit in die aktuelle Prognose mit einbezogen werden. Dieser Parameter wird während des Schneidvorganges ständig überwacht und wiederum mit der Methode der minimalen Fehlerquadrate fortwährend optimiert. Dies entspricht einer Hochpaßfilterung des Verlaufs.

Je nach Anzahl der Totpackung, d. h. je nach Anzahl der Packungen, die zwischen dem eigentlichen Aufschneiden der Packung und dem Wiegen dieser Packung liegen, kommt es grundsätzlich bei jeder Vorhersage zu einem Phasenversatz zwischen Vorhersage und der tatsächlichen Rückmeldung. Zugleich zeigt sich jedoch, dass die Schwankungen um die glatte Komponente g(t) in zumindest ähnlich langen Intervallen abläuft. Diese werden während des Schneidens ausgemessen und können bei stark schwankenden Produkten oder Produkten mit einer kleinen Scheibenanzahl dann phasenvorrausschauend beaufschlagt werden.

Vorzugsweise wird auch bei diesem Verfahren der Lebensmittelriegel in 3 Abschnitte eingeteilt, und zwar den Produktbeginn, den eigentlichen Produktverlauf und das Produktende. Dies ist erforderlich, weil in jedem dieser Abschnitte gesondert die Flächendichte prognostiziert werden muß.

Für den Produktbeginn gibt es folgende charakteristische Kennzahlen: Anfangsdurchmesser des Produktbeginns absolut oder relativ zum Kaliber und die Länge des Produktbeginns. Diese Daten sollten vorzugsweise beim ersten Schnitt

dieses Produktes vorliegen. Bei weiteren Schnitten werden diese Daten aus dem Schnittergebnis vorzugsweise rückgerechnet und in der Produkthistorie mit abgelegt. Für die Vorhersage des Verlaufs der glatten Komponente des Produktbeginns wird eine Polymerinterpolation zwischen dem Anfangsdurchmesser, dem erwartetem Enddurchmesser und der Länge des Produktbeginns vorgenommen.

Die Prognose des Flächendichterverlaufs am Produktende erfolgt grundsätzlich wie dies Prognose beim Produktbeginn, nur wird hier zusätzlich adaptiv erkannt, ab wann der Übergang zwischen Produktverlauf und Produktende erfolgt. Dies geschieht vorzugsweise über die Auswertung der mittleren Schwankungsbreite über den Produktverlauf. Ist das Produkt soweit fortgeschritten, dass es in den Produktendbereich einmünden könnte und fällt der gemessene Wert zusätzlich unter die doppelte Standardabweichung, so wird von dem Beginn des Produktendes ausgegangen. Es wird dann die gleiche Prognoseregelung für die glatte Komponente wie beim Produktbeginn angewendet.

Für den Produktverlauf wird für die glatte Komponente vorzugsweise eine einfache Geradengleichung angenommen, da der Produktverlauf im Mittel stetig fallend, stetig steigend oder konstant ist. Die Parameter der Geradengleichung werden fortwährend über die Methode der kleinsten Fehlerquadrate ermittelt. Vorzugsweise werden zusätzlich, besonders bei Produktbeginn geschichtliche Daten mit herangezogen. Um diese Gerade werden weitere parallele Geraden mit der einfachen und der doppelten Standardabweichung gelegt. Laut statistischer Normalverteilung liegen 68,3 % der Werte im Bereich + /- s und 95,5 % der Werte im Bereich + /- 2*s. Ein Über- oder Unterschreiten der doppelten Standardabweichung ist also sehr selten und kann als einzigartiges, nicht zum eigentlichen Produktverlauf gehörendes Ereignis gezählt werden (z. B. ein Keilschnitt, Fehlmessung). Solche Daten werden daher nicht für die weitere Prognose herangezogen, sondern es wird an dieser Stelle der Mittelwert aus der glatten Komponente +/- der einfachen Standardabweichung herangezogen. Beim über- bzw. unterschreiten der einfachen Standardabweichung produzieren PID- Regler einen Fehler. Da ihnen keine statistischen Daten über den Lebensmittelriegel vorliegen, gehen sie davon aus, dass der Verlauf weiter in diese Richtung erfolgt, was aber aufgrund der Standardabweichung unwahrscheinlich ist. Vorzugsweise wird

an einer solchen Stelle eine konstante Flächendichte oder sogar eine Umkehr des Trends prognostiziert.

Die Restkomponente wird bisher zuvor beschrieben über einfach expontentiell gleitende Durchschnitte ermittelt und fortlaufend über die Methode der kleinsten Fehlerquadrate optimiert.

Mit dem Algorithmus des Komponentenmodells in Verbindung mit der Prognose durch mehrfach exponentiell gleitende Durchschnitte oder mittels eines adaptiven Filters werden auf Anhieb dem Pl-Regel mindestens ebenbürtige Ergebnisse erzielt. Darüber hinaus lässt sich eine adaptive Parametereinstellung durch Minimierung der Fehlerquadrate über die Tiefe der Rückschauzeit erzielen, was bei einem Pl-Regler nicht ohne weiteres möglich ist, da bei einem Pl-Regler immer die Gefahr des Aufschwingens gegeben ist. Dies ist bei dem erfindungsgemäßen Vorrichtung wesentlich geringer.

Insbesondere die Abspeicherung und die Verfügbarkeit von Statistikdaten ist bei der erfindungsgemäßen Vorrichtung vorteilhaft, weil ab einem gewissen Packungsgewicht eine weitere Steigerung oder ein weiteres Abfallen einfach sehr unwahrscheinlich ist. Ohne Statistikdaten ist das jedoch nicht zu erkennen und führt daher zu fehlgewichtig geschnittenen Verpackungen, da die Stellgrößer weiter in die entsprechende Richtung geht.

Wie Eingangs erwähnt kann zur Einstellung eines Istgewichts, das einem Sollgewicht möglichst nahe kommt, sowohl die Scheibenanzahl als auch die Scheibendicke variiert werden. Der Fachmann erkennt, dass dies jedoch nur in gewissen Grenzen erfolgen darf. Vorzugsweise werden der Steuerung deshalb Ober- und/oder Untergrenze der Dicke einer Scheibe und/oder Minimal- und/oder Maximalzahl der Anzahl der Scheiben pro Portion vorgegeben. Besonders bevorzugt wird die Anzahl der Scheiben pro Portion vorgegeben und die Scheibendicke entsprechend bestimmt.

Vorzugsweise wird für ein Computerprogramm, das in einer Steuerung der erfindungsgemäßen Vorrichtung hinterlegt ist, für einen Produkttyp die Anzahl von Lebensmittelscheiben konstant gehalten.

Bei vielen Produkten schwankt das Gewicht der Portionen mit vergleichsweise niederen Frequenzen um das mittlere Packungsgewicht. Bei diesen Produkten und bei einer vergleichsweise großen Anzahl, vorzugsweise 2 - 3, von Portionen zwischen dem Aufschneiden und der Ermittlung des Gewichtes dieser Portion wird dieser Sachverhalt vorzugsweise adaptiv genutzt, indem die Restkomponente u(t) Phasenverschoben auf die Trendkomponente g(t) addiert wird. Der Phasenversatz ist aus den bereits geschnittenen Produkten ersichtlich. Die Optimierung der einzelnen Größen erfolgt dann unabhängig voneinander in Betrag und Phase; d.h. u(t) für die Amplitude und cos(p) für die Phase. Diese Regelung kann ohne ein adaptives Filter erfolgen.

Für den gemittelten Unterschied der gemessenen Produkte zu dem unterlagerten mathematischen Modell ergibt sich an jeder Produktposition rauschen, dass die mittlere Abweichung eines Produktes von dem mathematischen Modell ergibt. Diese Rauschleistung dient einem Mittel, zur Prognose des Flächendichteverlaufs vorzugsweise dazu, den tatsächlichen Produktverlauf hinsichtlich der Flächendichte zu prognostizieren, unabhängig von zufälligen Produktanomalien. Darüber hinaus ist das Produktrauschen eine Maßzahl zur Validierung der Gewichtsmessung. Vorzugsweise ist das Mittel ein adaptiver Digitalfilter, wobei das Rauschen eine Eingangsgröße des Digitalfilters ist.

Vorzugsweise ist das Mittel zur Prognose des Flächendichteverlaufs adaptiv, besonders bevorzugt ein adaptives Digitalfilter. Das adaptive Digitalfilter berechnet aus dem unterlagerten mathematischen Modell, den bekannten Meßdaten von Gewicht und abgeschnittener Produktlänge und dem Produktrausch eine Prognose über den Flächendichteverlauf. Aufgrund der neu geschätzten Flächendichte wird dann wie oben erwähnt, die Scheibendicke und/oder Scheibenanzahl bestimmt.

Das verwendete, adaptive Digitalfilter trennt hierzu vorzugsweise die aus der Produkthistorie bekannten Rauschleistung von dem eigentlichen Produktverlauf und extrapoliert diese Entwicklung je nach Totportionszahl in die Zukunft.

Alle zu einem Produkt gehörenden Daten der Kategorie Produkteinteilung, Produktregression und Produktrauschen werden in einer eigenen Speicherstruktur einer Steuerung der erfindungsgemäßen Vorrichtung gehalten und nach jeder vollständig geschittenen Portion auf den neusten Stand gebracht. Somit wird gewährleistet, dass bei einer schleichenden Produktveränderung alle wichtigen Statistikdaten auf dem neusten Stand sind.

Zur Flächendichtebestimmung wird vorzugsweise sowohl das gemessene Pak- kungsgewicht als auch die hierfür in Summe über alle Scheiben abgeschnittene Produktlänge pro Packung herangezogen. Im Gegensatz zum Packungsgewicht kann die abgeschnittene Produktlänge nur indirekt über die Vorschubspositionsänderung gemessen werden. Da das Produkt aber komprimiert bzw. dekomprimiert wird, muß dieser Wert nicht genau der abgeschnittenen Länge entsprechen. Hieraus resultiert dann unter Umständen eine dauerhafter, flächendichter Meßfehler der über viele Packungen zu dauerhaft über- oder untergewichtigen Packungen führen kann. Vorzugsweise weist die erfindungsgemäße Vorrichtung deshalb ein weiteres adaptives Digitalfilter auf, dass nur auf das Soll/Ist-Gewichtsverhältnis achtet, das dann diesen Fehler entsprechend kompensiert.

Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren zur möglichst genauen Einhaltung des Sollgewichtes einer Lebensmittelportion, bei dem die Anzahl der Leerschnitte zwischen dem Aufschnitt von zwei Portionen während des Aufschnitts eines Lebensmittelriegels mindestens einmal gesenkt wird.

Vorzugsweise wird aufgrund von historischen Informationen und des gewünschten Sollgewichtes die Gesamtdicke der abzuschneidenden Portion berechnet. Diese Gesamtdicke wird dann entsprechend der gewünschten Scheibendicke und/oder der gewünschten Scheibenanzahl in n Scheiben aufgeteilt und eine dementsprechende Portion von dem Lebensmittelriegel abgeschnitten. Vorzugsweise erfolgen nach dem Aufschnitt dieser Portion so viele Leerschnitte, bis das tatsächliche Gewicht dieser Portion bestimmt worden ist. Das abgeschätzte (berechnete) Gewicht wird mit dem tatsächlichen Gewicht verglichen. Basierend auf diesem Vergleich wird dann gegebenenfalls der Regel adaptiert. Dannach werden die Leerschnitte vorzugsweise auf das für den normalen Aufschnittprozess nötige Maß reduziert.

Ein weitere Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren zur möglichst genauen Einhaltung des Sollgewichtes m _M einer Lebensmittelportion, die aus N Lebensmittelscheiben besteht, die von einem Lebensmittelriegel abgeschnitten werden, der über seine Länge einen gewissen Flächendichteverlauf aufweist, bei dem der Flächendichteverlauf prognostiziert und basierend auf der Prognose die Anzahl N und/oder die Dicke D _s der Lebensmittelscheiben der im Aufschnitt befindlichen oder der nächsten aufzuschneidenden Portion so eingestellt wird, dass das Istgewicht dem Sollgewicht möglichst nah kommt.

Alle oben gemachten Offenbarungen gelten für das erfindungsgemäße Verfahren analog.

Vorzugsweise wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren die Anzahl der Scheiben pro Packung konstant gehalten und lediglich der Vorschub und damit die Scheibendicke optimiert.

In einer anderen bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird die Anzahl der abgeschnittenen Scheiben gemäß der o. g. Gleichung optimiert. Besonders bevorzugt erfolgt dies durch eine Regelung des Zeitpunktes eines Lehrschnittes, während dessen kein Produkt abgeschnitten wird und die fertiggestellte Position aus dem Schneidbereich heraustransportiert wird.

Bezüglich der Prognose des Flächendichteverlaufs wird auf das oben gesagte verwiesen.

Der Fachmann erkennt, dass das die erfindungsgemäße Vorrichtung und das erfindungsgemäße Verfahren auch auf Maschinen bzw. bei Verfahren einsetzbar ist, bei denen n-Spuren gleichzeitig oder versetzt aufgeschnitten werden, wobei n gleich oder größer 2 ist. Der Vorschub und/oder die Scheibenzahl werden dann für alle oder individuell geregelt.

Die der erfindungsgemäßen Vorrichtung und bei den erfindungsgemäßen Verfahren können die historischen Daten über den Flächedichteverlauf auch dazu eingesetzt

werden, um eine geschindelte Portion optimal in einer Packung zu verteilen. Aufgrund der historischen Daten stehen auch historische geometrische Daten des aufzuschneidenden Produktes bei einem rechteckigen Produkt beispielsweise dessen Breite und Höhe sowie bei einem runden Produkt beispielsweise dessen Durchmesser. Aufgrund dieser Daten und beispielsweise einer vorgegebenen Scheibenzahl oder einer vorgegebenen Scheibendicke und der daraus resultierenden Scheibenzahl berechnet ein Computer die gewünschte Überlappung vorzugsweise so aus, dass zum einen eine vorgegebene Packungslänge L vorzugsweise möglichst vollständig ausgenutzt und zum anderen die Überlappung möglichst gleichmäßig ist.

Bei einem rechteckigen Produkt, bei dem sich die Höhe h des Proktes mit der Lauflänge des Lebensmittelriegels ändert, ergibt sich folgende Formel für die Überlappung ü bei n Scheiben:

ü=(L-h)/(n-1)

Beispiele:

Eine Packung mit dem Nettogewicht von 100g wird dann als Gutpackung eingestuft, wenn sie mindestens folgende Kriterien erfüllt:

98 % der Packungen liegen im Bereich +/- 4,5% des Nenngewichtes

2% der Packungen liegen im Bereich +/- 9% des Nenngewichtes der Mittelwert des Gewichtes aller geschnittenen Packungen ist größer gleich dem Nenngewicht.

Ziel ist es, den Algorithmus so zu optimieren, dass sowohl möglichst viele Gutpak- kungen erreicht werden, als auch das Mittelgewicht der Gutpackungen möglichst wenig über dem Nenngewicht liegt. Dafür ist es günstig, wenn die Schwankungsbreite möglichst minimal ist, weil diese dann adaptiv zum Nenngewicht beaufschlagt werden kann (z. B.: Schwankungsbreite des Packungsgewichtes +/- 0,3%, damit Beaufschlagung des Packungsgewichtes um 0,3%).

Beispiel 1

Die Werte wurden durch Simulation über mehrere Datensätze ermittelt.

Beispiel 2

Die Werte wurden durch Simulation über mehrere Datensätze ermittelt.

Es zeigt sich, dass das Prognosemodell eine insgesamt bessere Leistung erzielt, augenfällig jedoch die erheblich besseren Werte bei der mittleren prozentualen Abweichung vom Nenngewicht. Hierdurch könnte die additive Beaufschlagung auf das Nenngewicht und das dadurch effektiv geschnittene Packungsgewicht erheblich geringer ausfallen.

⁴ PI-Regler unter optimalen Bedingungen, d. h. bei Beginn der Simulation voll eingeschwungen, P- und I-Anteil durch Probieren auf minimalen Fehler pro Produkt eingestellt. Die derzeit in der Praxis erzielten Werte müssten auf jeden Fall schlechter sein.