Wir stellen einen modellgestützten Prozess vor, mit dem synergistische Wechselwirkungen in Enzym-Tensid-systemen gefunden und quantifiziert werden. Dieser ermöglicht eine gezielte Optimierung der Waschwirkung bei 20 °C. Eine automatische Formulierungs- und Wasch-Apparatur (inklusive Dosierungsroboter und Tergogtometer) liefert hochwertige Messdaten für systematisch variierende Mischungen aus anionischen und nichtionischen Tensiden mit einer Vielzahl von Enzym-Kombinationen (mit Protease, Lipase, Amylase, Mannanase, Cellulase, Phosphodiesterase). Dabei werden breite Konzentrationsbereiche gewählt: 10-50 Gew.-% Tenside, 0-2 Gew.-% Enzyme und 0-8 Gew.-% Chelatbildner. Um deren Interaktionen zuverlässig sichtbar zu machen, werden vielfältigen Anschmutzungen getestet. Durch ein strukturiertes Versuchsdesign (DoE) in Verbindung mit der Response-Surface-Modellierung (RSM) können die Haupteffekte sowie Zwei?Faktor?Interaktionen ermittelt und Response-Surface-Konturen visualisiert werden. Damit lässt sich eine Optimierung mit Blick auf Waschleistung, Waschtemperaturen und Kosten vornehmen. Statistisch signifikante positive Wechselwirkungen werden als Synergien gekennzeichnet und unabhängig überprüft.
Der Ansatz zeigt zuverlässig anschmutzungspezifische Synergien, z.B. Lipase×LAS bei fett-/ölhaltigen Flecken. Insbesondere Amylase und Mannanase behalten ihre Wirksamkeit bei 20 °C bei, was die Optimierung bei niedrigen Waschtemperaturen vereinfacht. Vorhandene Literatur hilft bei der Interpretation und dient als Orientierung zur Verifizierung. So erklärten Tensid-Kompatibilitäts-Trends, warum FAEOS den „Protease-on-Top“-Effekt maximiert und LAS die die Protease-Leistung mindern kann. Unsere Modelle erkennen genau diese Trends. Mechanistisch gesehen wirken Enzyme analog amphiphiler Substanzen – wobei Lipasen die stärkste oberflächenaktive Wirkung aufweisen. Daher enstehen Synergien, wenn Tenside den Zugang zur Grenzfläche erweitern und von Enzymen produzierte Fragmente solubilisieren (Verhinderung von Wiederablagerung). Zudem identifiziert das Modell Bedingungen, unter denen Instabilität oder kompetitive Adsorption diese Vorteile aufheben.
