Wie genau künstliche Intelligenz in der Qualitätskontrolle eingesetzt wird und welche Potenziale sie Lebensmittelherstellern bietet, beantworten Aussteller auf der Prosweets 2025. Sie zeigen, dass KI-Anwendungen in der Produktionsüberwachung der Süßwaren- und Snackindustrie weit über einfache Chatbots hinausgehen.
Hier werden fortschrittliche Technologien eingesetzt, um eine Vielzahl von Prozessen zu verbessern. Eine mögliche Anwendung von KI in der Lebensmittelindustrie ist die Verbesserung der Qualitätskontrolle durch maschinelles Sehen. Die in Halle 10.1 gezeigten Anlagen sind mit intelligenten Kameras und KI-basierten Tools ausgestattet, die beobachten, lernen und sich anpassen. Das beginnt bei der Maschinenanbindung. Es reicht bis zur präzisen Erfassung und Verwaltung von Betriebs- und Maschinendaten und deren dynamischer Visualisierung und Analyse. Die Systeme ermöglichen eine vollständige Transparenz der Produktionsprozesse in Echtzeit.
Künstliche Intelligenz ermöglicht Prozesstransparenz in Echtzeit
„Das Potenzial von KI und maschinellem Lernen ist enorm und wird die Prozesse der Unternehmen grundlegend verändern, auch im Bereich der Qualitätssicherung“, betont Guido Hentschke, Director Prosweets Cologne, mit Blick auf die diesjährigen Highlights der führenden Business-Plattform für die globale Zulieferbranche der Süßwaren- und Snackindustrie. Statt Daten nur zu erfassen, kann KI Trends analysieren und künftige Ergebnisse vorhersagen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen offenbart sie Ineffizienzen und liefert Handlungsempfehlungen, die „die Zuverlässigkeit und Flexibilität der Produktion erhöhen und den Ressourceneinsatz optimieren“, so Hentschke.
Reduzierung von Produkt- und Lebensmittelverschwendung durch künstliche Intelligenz
Automatisierte Inspektionssysteme sind eine der wichtigsten Anwendungen von KI in der Süßwaren- und Snackindustrie. Durch den Einsatz von maschineller Bildverarbeitung und Algorithmen des maschinellen Lernens bieten moderne Lösungen ein bisher unerreichtes Maß an Präzision. Das gilt auch für die Fehlererkennung bei Keksen, Waffeln und Crackern. Ob rund oder eckig, süß oder salzig, aus Weizen oder Hafer: Selbst kleinste Abweichungen auf komplexen Oberflächen werden unmittelbar nach dem Verlassen des Durchlaufofens auf dem Fließband erkannt. Das minimiert Bruch oder Ausschuss und entspricht dem Engagement der Hersteller für mehr Nachhaltigkeit.
Visuelle Qualitätskontrolle intelligent erweitert
Künstliche Intelligenz bewertet die Produkte individuell und vergibt Qualitätskennzahlen. Löcher, Bruch, abgeplatzte Überzüge und herausquellende Schokolade werden als Ausschuss markiert. Auch Fehler wie Luftblaseneinschlüsse oder kleine Kratzer werden erkannt. Allerdings sind hier die Toleranzen größer. Die Qualitätssicherung muss nicht nur Risse oder Farbfehler erkennen. Auch Fremdkörper müssen sofort erkannt werden, bevor die Backwaren in die Trays gelangen.
Anwender können damit komplexe Sortier- und Qualitätsprüfungen für unregelmäßig geformte Objekte durchführen. Dies funktioniert auch dann, wenn dies mit regelbasierten Bildverarbeitungssystemen nur schwer oder gar nicht möglich ist. Im Gegensatz zum Menschen sind KI-Systeme in der Lage, kontinuierlich Hunderte von Produkten pro Minute zu scannen. Dabei erkennen sie kleinste Fehler oder Verunreinigungen, die die Qualität des Lebensmittels beeinträchtigen könnten. Vor allem in hochautomatisierten Verpackungslinien, in denen es auf Schnelligkeit, Flexibilität und Effizienz ankommt, spielt KI ihre Vorteile aus. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass nur Waren, die den strengen Qualitätsanforderungen entsprechen, in die Produktion gelangen.
Hyperspektrale Bildverarbeitung untersucht bis auf Molekularebene
In jüngster Zeit werden neben der etablierten RGB-Kameratechnik und dem Laserscanning vermehrt Systeme zur Inspektion von Lebensmitteln eingesetzt, die im ultravioletten oder infraroten Wellenlängenbereich arbeiten. Grund dafür sind Aufgabenstellungen, die mit Sensoren, die im sichtbaren Wellenlängenbereich arbeiten, allein nicht mehr lösbar sind.
Die hyperspektrale Bildverarbeitung von Insort aus Österreich reicht bis in den molekularen Bereich. Inline und in Echtzeit kann damit die chemische Zusammensetzung von Produkten ortsaufgelöst analysiert werden. Und auch wenn Prüfobjekte mit hoher Varianz wie Trockenfrüchte und Nüsse inspiziert und sortiert werden müssen, ist KI keine Zukunftsmusik mehr. Mithilfe von Deep Learning entscheiden moderne Bildverarbeitungssysteme selbstständig, ob ein Objekt in eine Snackmischung gehört oder ein Fremdkörper ist. In nur einem Durchgang werden alle Fremdkörper, ob Plastik, Steine, Metalle oder Glassplitter, aussortiert. Ebenso ist es möglich, den Bitterwert von Mandeln zu bestimmen, um diese sicher auszuschleusen.
Generative künstliche Intelligenz sorgt für intelligente Prozesse im Alltag
Mit KI-Technologien können Lebensmittelhersteller nicht nur komplexe Aufgaben in der Qualitätssicherung lösen. Generative KI-Modelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, können auch helfen, optimierte Rezepturen zu entwickeln oder alternative Rohstoffe vorzuschlagen. „Sie ermöglichen es, Zutatenkombinationen und Produktionsmethoden zu entdecken, die den Wünschen der Verbraucherinnen und Verbraucher besser entsprechen und gleichzeitig kostengünstiger sind“, sagt Pierre Wiese, Managing Director bei Solvia Digital Solutions. Das auf die Implementierung verschiedener SAP-Produkte spezialisierte Unternehmen entwickelt intelligente Anwendungen für lokale Kundenbedürfnisse. Die steigende Nachfrage nach KI-Anwendungen ist unter anderem auf das wachsende Interesse an der SAP Business Technology Platform (BTP) zurückzuführen. „Um die Leistungsfähigkeit der generativen künstlichen Intelligenz gezielt zu nutzen, bietet SAP BTP eine Reihe von Möglichkeiten“, ergänzt Dirk Nolte, Head of ERP Consulting (SAP) bei Solvia.
KI-gestützte Rezeptursuche
Ein solches Beispiel ist der Product Finder des Darmstädter Ingredients-Herstellers Döhler. Das Tool, das eine KI-gestützte Rezeptursuche ermöglicht, stellen Pierre Wiese und Dirk Nolte am 04. und 05. Februar im Rahmen des Vortrags „Sweet AI - wie KI die Lebensmittel- und Getränkeindustrie unterstützt“ auf der neuen Bühne Sweet Week Talks & Tasting vor. Darüber hinaus erläutern die beiden Experten, wie KI das Kundenerlebnis bei Döhler verbessert.
Künstliche Intelligenz auf dem „Sweet Week Production Summit"
„Die Nutzung der generativen KI bietet großes Potenzial, die Effizienz und Innovationsfähigkeit im der Lebensmittelindustrie zu steigern“, bestätigt auch Julia Hildebrant von Mehrwert Qualitätslösungen. Im dynamischen Zusammenspiel von menschlicher Expertise und generativer KI sieht die KI-Trainerin die Chance, die Branche nachhaltig zu verändern und so auf die Herausforderungen der Zukunft vorzubereiten.
In ihrem Vortrag „KI im Qualitätsbereich: Smarte Lösungen für Effizienz & Sicherheit" vermittelt sie praxisnah, wie generative künstliche Intelligenz Prozesse effizienter gestalten kann. Damit soll ein signifikanter Mehrwert in der täglichen Arbeit erzielt werden, nicht nur im Qualitätsbereich. Gehalten wird der Vortrag neben fünf weiteren am 03. Februar auf dem „Sweet Week Production Summit“, einem Format, „das gezielt die Produktionsverantwortlichen aus der Süßwaren- und Snackindustrie mit der Zulieferindustrie der Prosweets Cologne zusammenführt und vernetzt“, so Prosweets Cologne Director Guido Hentschke. Im Fokus stehen praxisnahe Best-Practice-Beispiele und innovative Ansätze für eine kosteneffiziente und zukunftssichere Produktion, insbesondere durch den Einsatz von KI-Tools.
