Automatisierte Geflügelbrust-Entbeinerlinie zur Ertragsoptimierung

JBT Marel integriert einen optimierten Filetierprozess in eine einzige kompakte Einheit, um dem Mangel an qualifizierten Arbeitskräften zu begegnen.

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Die industrielle Geflügelverarbeitung erfordert vollständig automatisierte Arbeitsabläufe, um trotz der begrenzten Verfügbarkeit von Fachpersonal konstant hohe Erträge zu erzielen. Das ATHENA-System führt das Messen, Schneiden, Trennen und Entbeinen von Geflügel-Halbbrüsten nahtlos aus und liefert fertige Filets und Innenfilets in einer einzigen kompakten Einheit. Diese Technologie richtet sich direkt an den Sektor der Lebensmittelverarbeitung und die Geflügelindustrie, die mit einer zunehmenden Vielfalt von Geflügelprofilen und Endproduktspezifikationen konfrontiert sind.

Automatisierung des Filetierens und Reduzierung des Arbeitsaufwands
Das Entbeinsystem ermöglicht eine Erhöhung der Verarbeitungskapazität bei gleichzeitiger Einhaltung strenger Produktivitätsstandards. Durch die Optimierung des Materialflusses innerhalb der digital supply chain der Lebensmittelverarbeitung integriert diese kompakte Einheit Module, die mit der praxiserprobten AMF-i-Technologie ausgestattet sind. Der regionale Vertriebsleiter bei JBT Marel Poultry, Mathieu van Dongen, erklärt: „Die AMF-Technologie, die sich bewährt hat, hat ihre Effizienz immer wieder unter Beweis gestellt. In ihrer verbesserten Version garantiert sie, dass ATHENA eine zuverlässige und zukunftsweisende Lösung ist, um die Filetieranforderungen von Geflügelverarbeitern zu erfüllen“.

Die Anlage ist so konzipiert, dass die Abhängigkeit von qualifizierten Arbeitskräften durch automatisierte Abläufe minimiert wird. Bei einer Nennkapazität von 6.000 Produkten pro Stunde erfordert der Systembetrieb lediglich zwei Bediener. Der Produktfluss beginnt hinter der Schurre des ACM-NT-Brustkappen-Filetierschneidemoduls, wo die Brüste präzise in derselben Richtung ausgerichtet werden. Die Bediener schieben die vorpositionierten Bruststücke in die Ladeeinheiten, wodurch ergonomische Belastungen des Handgelenks vermieden werden. Die Bruststücke werden anschließend automatisch auf speziell geformten Produktträgern fixiert, um das Risiko von Produktabstürzen zu verringern.

Verwaltung von Rohstoffvariationen über Software-Rezepturen
Eine intuitive Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) ermöglicht es dem Bediener, die Module basierend auf den Eigenschaften des eingehenden Rohmaterials zu konfigurieren. Die Gabel- und Halbbrust-Schneidemodule passen sich automatisch an das erwartete Gewicht der Vögel an und verarbeiten Standard-Broiler, Freiland-, Bio- oder andere Spezialgeflügellinien. „Wenn die nächste Charge, die in das System gelangt, aus Freilandhühnern besteht, wählt der Bediener einfach die spezifischen Einstellungen für diesen Hühnertyp auf dem Touchscreen aus. Dies garantiert dann optimale Ergebnisse beim Entbeinen der Brüste“, erklärt Mathieu van Dongen.

Über die herdenweiten Rezeptureinstellungen hinaus bestimmt ein spezielles Messmodul – eine Neuerung des Systems – die Abmessungen jeder einzelnen Brust am Einlauf. Die erfassten Daten kalibrieren die Parameter aller nachgeschalteten Module, einschließlich des automatischen Erntemoduls, automatisch in Echtzeit. Dieser Mechanismus kompensiert Größenvariationen innerhalb derselben Herde dynamisch.

Verfolgung von Leistungsindikatoren und Wartung
Das System integriert die SmartBase-Software zur Zentralisierung der Produktionsdaten. Der Touchscreen bietet Echtzeit-Einblick in die Linienauslastung, die Effizienz der Lader und den mechanischen Zustand der Maschine. Mathieu van Dongen erklärt: „Dank der SmartBase-Software bietet der Touchscreen Zugriff auf wertvolle Erkenntnisse über die Linienauslastung, die Effizienz der Lader und den Maschinenzustand. Er zeigt an, ob alle Schalen gefüllt sind, ob Produkte von den Schalen fallen und vieles mehr“. Die Software analysiert auch den Ertrag pro Produktträger und verfolgt erfolgreiche Entbeinschritte, Trägerschäden und herabgefallene Produkte. Diese Leistungskennzahlen können auf die Bildschirme des zentralen Kontrollraums exportiert werden, um schnelle Diagnosen und Korrekturmaßnahmen zu erleichtern.

Zusätzlicher Kontext: Dieser Abschnitt beschreibt technische Spezifikationen und Wettbewerbs-Benchmarking, die nicht in der ursprünglichen Produktankündigung enthalten waren
Innerhalb des automotive data ecosystem und allgemeiner industrieller Automatisierungsrahmen wird die Leistung eines automatisierten Entbeinsystems nach stündlichem Durchsatz, Platzbedarf in der Fabrik und Fleischerausbeute (Materialertrag) bewertet. Das ATHENA-System positioniert sich mit seinem Durchsatz von 6.000 Halbbrüsten pro Stunde bei zwei Bedienern im mittleren bis oberen Kapitätssegment des Marktes.

Im Vergleich dazu bieten konkurrierende Hochkapazitätslösungen, wie die FHF-XB-Brustentbeidungslinien von Meyn oder Entbeidungssysteme von Foodmate, je nach Konfiguration variable Durchsätze von 3.000 bis 6.000 Produkten pro Stunde. Das Meyn-System stützt sich auf Wiegesensoren und industrielle Bildverarbeitungskameras, um die Schneidmesser dynamisch anzupassen – ein Ansatz, der funktionell dem Messmodul der ATHENA ähnelt.

Die Kompaktheit der JBT Marel-Einheit dient als wesentliches Differenzierungsmerkmal für die Anlagenintegration. Während traditionelle automatisierte Entbeidungslinien oft eine erhebliche Förderlänge erfordern, um die Schritte des Schneidens, Häutens und der Innenfileterntung zu trennen, reduziert die Integration dieser Funktionen in eine einzige kompakte Einheit die erforderliche physische Bodenfläche in der Produktionsstätte.

Darüber hinaus entspricht die Softwareintegration über SmartBase den modernen Anforderungen der intelligenten Fabrik und ermöglicht eine lückenlose Verfolgung auf Einzelebene pro Produktträger. Diese detaillierte Rückverfolgbarkeit von Erträgen und mechanischen Fehlern ist vergleichbar mit industriellen IoT-Architekturen, die von anderen Erstausstattern (OEMs) des Sektors entwickelt wurden, und zielt darauf ab, Produktverluste zu minimieren – die primäre Rentabilitätskennzahl bei automatisierten Filetierbetrieben.

Editiert von Maria Brueva, Induportals-Redakteurin – adaptiert durch KI.

www.jbtmarel.com

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