KI-gestützte Inspektion treibt Fleischverarbeiter zum Erfolg (Meating Point Magazine)

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Qualitätskontrolle und Lebensmittelsicherheit waren noch nie so wichtig oder herausfordernd für Fleisch- und Geflügelverarbeiter und -verpacker. Unternehmen werden an ihre betrieblichen Grenzen gedrängt, um den steigenden Durchsatzanforderungen gerecht zu werden, obwohl die Mitarbeiterbindung in der gesamten Branche nach wie vor ein Problem darstellt.

Wenn ein Qualitätssicherungsteam Schwierigkeiten hat, diese Anforderungen zu erfüllen, muss sich der Betrieb natürlich verlangsamen. Es besteht auch eine höhere Wahrscheinlichkeit, dass Inspektionsfehler, übermäßiger oder möglicherweise unnötiger Abfall oder schädliche Fremdstoffe in den Produktionsablauf gelangen.

Dies sind nur einige Gründe, warum viele Verarbeitungsunternehmen in visuelle Inspektionstechnologien mit künstlicher Intelligenz (KI) investieren, um diesen steigenden Anforderungen gerecht zu werden und ihre Bemühungen zur Lebensmittelsicherheit zu verstärken. Täglich tauchen neue Anwendungen zur Rationalisierung der Produktklassifizierung und Erkennung von Fremdstoffen auf. Dies macht dies zu einer aufregenden Zeit für Unternehmen, um ihre Abläufe zu modernisieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Eine Weiterentwicklung der Inspektionstechnologien

Die Palette der verfügbaren Technologien zur Verbesserung der Inspektions- und Fremdkörpererkennung hat sich in den letzten Jahren dramatisch verändert. Fleisch- und Geflügelverarbeitungsunternehmen setzen seit Jahrzehnten Röntgen- und Metalldetektorsysteme als unverzichtbare Instrumente zur Qualitätskontrolle ein.

Ihre Hauptanwendung ist jedoch die Erkennung dichter Objekte wie Metall, Steine und ähnliche Materialien. Sie eignen sich weniger für weiche Fremdstoffe wie Papier, Kunststoff und Folien, die Verarbeitungsgeräte beschädigen oder zu kostspieligen Rückrufen führen können.

Herkömmliche Technologien haben ihre Grenzen und es fehlt ihnen an genauen Prozesseinblicken. Deshalb sind automatisierte, regelbasierte visuelle Inspektionssysteme zu einer beliebten Wahl geworden, um den Qualitätssicherungsanforderungen von Fleisch- und Geflügelbetrieben gerecht zu werden. Optische Inspektionstechnologien sind hygienisch konzipiert und verfügen über hochauflösende Kameras, fortschrittliche Beleuchtung und robuste Analysesoftware zur Messung verschiedener Produktmerkmale, unabhängig davon, ob sie an der Produktionslinie eingesetzt, über der Produktionslinie installiert oder direkt in ein Fördersystem integriert werden. Zu den Systemmessungen gehören alles, was mit der 2D-Größe und -Form des Produkts, der 3D-Dicke, Farbe und Marmorierung zu tun hat, aber auch komplexere Messungen wie Blutflecken- oder Streifenerkennung auf Rohprodukten, Brötchenabdeckung bei verarbeiteten Produkten, Schnittgenauigkeit, vorhersagbares Produktgewicht und mehr.

Visuelle Inspektionssysteme bieten Echtzeitanalysen während der Produktion. Wenn das System einen Defekt oder eine Verunreinigung feststellt, kann es den Bediener warnen oder die Produktionslinie automatisch stoppen. Bei einigen Produkten können Unternehmen eine automatische Ausschleusmethode integrieren, um Produkte zu entfernen, die nicht den Spezifikationen entsprechen, um den Prozess am Laufen zu halten. Die sofortige Warnung oder Aktion ermöglicht einen sicheren und konsistenten Qualitätskontrollprozess, der sicherstellt, dass defekte Produkte oder unerwünschte Fremdstoffe niemals zu weit in die Verarbeitungslinie gelangen.

Visuelle Inspektionssysteme können heute mit hyperspektraler Bildgebungstechnologie für die fortschrittliche Erkennung und Klassifizierung von Fremdmaterial ausgestattet werden. Bei der hyperspektralen Bildgebung wird eine Kombination aus Spektroskopie- und Bildgebungstechnologien verwendet, um Bilder von Produkten mit nicht sichtbaren Wellenlängen aufzunehmen. Dadurch wird die Fähigkeit des Systems, potenziell schädliche Fremdstoffe auf der Produktoberfläche zu finden, verstärkt.

Noch in jüngerer Zeit wurden visuelle Inspektionssysteme mit fortschrittlichen KI-gestützten Funktionen für maschinelles Lernen eingesetzt, um die Bedienung zu erhöhen, detailliertere Messungen zu erzielen und Fremdkörper mit bemerkenswerter Genauigkeit zu erkennen. Das automatische Lernen von Produktmerkmalen und Spezifikationen reduziert die Systemkomplexität erheblich und fördert den kontinuierlichen Betrieb, sodass die Systeme länger laufen und weniger menschliche Eingriffe erforderlich sind. Ein visuelles Inspektionssystem mit künstlicher Intelligenz nimmt niemals Urlaub oder einen Krankheitstag. Es kann die gleiche Präzision und Genauigkeit liefern, wenn es in Betrieb bleibt oder bis es für eine andere Produktionslinie oder SKU geschult ist. Einrichtungen können ihre gesammelten Daten in die Fabriksteuerungssoftware integrieren, um auf Wunsch eine Rückkopplungsschleife zu erstellen.

Links: Einzelne Steaks, die durch künstliche Intelligenz segmentiert werden, helfen dabei, die Bewertung und Bewertung der Produktqualität zu automatisieren.
Rechts: Handschuh, der von künstlicher Intelligenz in einer Rinderschneidlinie identifiziert wurde.

Angesichts des Zugriffs auf mehr Inspektions- und Prozesssteuerungsdaten als je zuvor schöpfen viele Unternehmen, die fortschrittliche visuelle Inspektionssysteme verwenden, jedoch möglicherweise nicht das volle Potenzial ihrer Investitionen in Bildverarbeitungstechnologie aus.

Optimierung von Produktionsprozessen durch Nutzung von Inspektionsdaten

Automatisierte KI-gestützte visuelle Inspektionstechnologien ermöglichen es Unternehmen, 100% der Produkte zu analysieren, wenn sie in ihre Prozesse integriert sind. Diese wertvollen Daten unterstützen die Bemühungen verschiedener Gruppen innerhalb einer Organisation.

Auswirkungen auf Produktionslinien-Ebene

Ursprünglich wurde ein integriertes KI-Bildverarbeitungssystem verwendet, das es den Bedienern in der Verarbeitungshalle ermöglicht, fundiertere Entscheidungen über Lebensmittelqualität und -sicherheit zu treffen. Bei einem Unternehmen, das Hühnernuggets produziert, beispielsweise täglich 3 Millionen Hühnernuggets produziert, wird ein gewisser Prozentsatz an Abfall anfallen. Bei voller Produktionsgeschwindigkeit ist es eine Herausforderung, sich ausschließlich auf die manuelle Prüfung der Produkte auf ihre Gesamtgröße, Form, Panierfarbe und Deckkraft oder andere Produktmerkmale zu verlassen. Darüber hinaus wurden zu dem Zeitpunkt, zu dem ein Qualitätsproblem entdeckt wird (z. B. wenn die Panierfarbe zu dunkel wird, weil das Frittieröl gewechselt werden muss), bereits mehrere Produkte verschwendet.

Ein integriertes Bildverarbeitungssystem mit Luftdüsen schleudert automatisch ein Hühnernugget, das nicht den Spezifikationen entspricht, von der zentralen Verarbeitungslinie auf ein Ausschleusband.

Da Inline-Inspektionssysteme mit bestehenden MES- und SCADA-Systemen verbunden werden können, können sie helfen, zu erkennen, wenn Produkte nach dem Verlassen der Fritteuse zu dunkel werden, und sofort Abhilfemaßnahmen ergreifen oder den Bediener warnen.

Für den Hersteller von Hühnernuggets, der 3 Millionen pro Tag produziert, bedeutet die Reduzierung seines Abfalls um nur 0,5% (~150.000 Nuggets zu einem Cent pro Nugget) im Laufe der Zeit erhebliche Einsparungen, da der Bediener dank seiner Bilddaten fundiertere Entscheidungen zur Prozesssteuerung treffen kann. Viele Unternehmen haben ihre optischen Inspektionssysteme schnell allein durch Abfalleinsparungen bezahlt.

Auswirkungen auf Anlagenebene

Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie die visuelle Inspektion mit künstlicher Intelligenz die Genauigkeit und Entscheidungsfindung von Prozessen auf Anlagenebene beeinflussen kann. Erstens hilft die Technologie dabei, die Ursachen für häufig auftretende Prozessprobleme zu ermitteln.

Nehmen wir zum Beispiel einen Hersteller von Hamburger-Pastetchen. Alle Bratlinge müssen auf eine bestimmte Größe oder Form geformt werden, um sicherzustellen, dass sie gründlich gegart sind und korrekt in die Produktverpackung passen. Wenn eine Anlage über mehrere Formmaschinen verfügt, die Produkte späteren Produktionsstufen zuführen, hilft ein integriertes optisches Inspektionssystem, das kontinuierlich die Produkte misst, die aus den Formern austreten, Probleme wie doppelt gestapelte Pasteten, Kantenfehler, übermäßiges Schröpfen, verschlissene Formgeräte und vieles mehr zu erkennen.

3D-Höhenanalyse eines Burgerpastetchens, bei dem ein durch die Formmaschine verursachter Defekt festgestellt wurde.

Anhand dieser Daten kann das Unternehmen eindeutig die Umformmaschinen identifizieren, bei denen routinemäßig Probleme mit der Produktkonsistenz auftreten. Wenn alle Prozessanpassungen weiterhin fehlschlagen, kann der Werksleiter eine datengestützte Entscheidung treffen, ob die Geräte gewartet oder ausgetauscht werden sollen, um weiteren Abfall zu vermeiden.

Die Bewertung der Lieferanten von Inhaltsstoffen ist eine weitere hilfreiche Anwendung. Unternehmen wechseln die Lieferanten von Inhaltsstoffen aus verschiedenen Gründen. Daher ist eine objektive Methode zur Erprobung neuer Inhaltsstoffe im Produktionsprozess ein kostengünstiger Weg, um die Lieferantenauswahl abzusichern.

Zurück zum Hersteller von Hühnernuggets: Nehmen wir an, das Unternehmen wechselt den Lieferanten für Panierwaren und hat von mehreren Lieferanten Proben erhalten, um seinen Produktionsprozess zu testen. Ganz gleich, ob einzelne Produkte auf einem System an der Produktionslinie oder mithilfe eines Überleitungssystems über einem Produktstrom getestet werden, die Werksleiter können schnell beurteilen, ob die Panade korrekt gegart wird, während des gesamten Prozesses am Produkt haftet, die Textur und andere visuelle Merkmale beibehält. Die Möglichkeit, das Aussehen des Produkts mit den programmierten Werten zu vergleichen, anstatt sich auf Farbkarten oder die Interpretation durch den Bediener verlassen zu müssen, ist eine effektive Methode, um einen reibungslosen Übergang zu einem neuen Lieferanten für Zutaten zu gewährleisten.

Auswirkungen auf Unternehmensebene

Für große Fleisch- und Geflügelverarbeitungsunternehmen tragen KI-Technologien zur visuellen Inspektion wesentlich dazu bei, Leistungstrends an mehreren Standorten zu analysieren. Einige visuelle Inspektionssysteme bieten Softwaremodule, mit denen Benutzer anlagenweite Leistungsberichte über alles erstellen können, von der Produktausschleusungsrate bis hin zur Farbe oder dem Vorhandensein optischer Merkmale auf einem Produkt.

Bericht über das geschätzte Durchschnittsgewicht von Chicken Nuggets, die auf 18 Bahnen auf derselben Verarbeitungslinie gesammelt wurden.

Der Zugriff auf diese Daten hilft Unternehmen nicht nur dabei, unternehmensweit höhere Standards für die Produktkonsistenz einzuführen, sondern hilft auch bei der Entscheidung, Kapitalressourcen in die Bewältigung globaler Herausforderungen zu investieren. Dieser Vorteil ist besonders für Unternehmen mit mehreren Produktionsstätten nützlich. Wenn Bildverarbeitungssysteme an allen Produktionslinien vorhanden sind, wird es viel einfacher, unternehmensweite Leistungsvergleiche durchzuführen und potenzielle Produktionsprobleme zu lösen.

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Rückverfolgbarkeit sind für Fleisch- und Geflügelverarbeitungsunternehmen unerlässlich. Technologien zur visuellen Inspektion liefern Daten, die belegen, dass Qualitäts- und Sicherheitsmaßnahmen im gesamten Unternehmen eingehalten werden. Diese Technologien können Unternehmen dabei helfen, ihr Versprechen in Bezug auf hochwertige und sichere Lebensmittelprodukte einzuhalten. Jeder vermiedene Rückruf aufgrund eines unaufmerksamen Inspektors hilft Unternehmen, ihr Geschäftsergebnis zu schützen und die daraus folgenden PR-Probleme zu vermeiden.

Zuverlässige Inspektionsdaten ermöglichen eine verbesserte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen

Produktkonsistenz ist ein wichtiger Faktor für die Markentreue eines Kunden. Je mehr Unternehmen tun können, um ihre Qualitätssicherungsmaßnahmen an ihren vielen Standorten aufeinander abzustimmen, desto besser werden sie in der Lage sein, den Bedürfnissen der zunehmend anspruchsvollen Kunden auf globaler Ebene gerecht zu werden.

Daten aus KI-Technologien zur visuellen Inspektion helfen dabei, die Produktqualität, die Prozessleistung, die Einhaltung behördlicher Anforderungen und den Erfolg ihrer Bemühungen zur Lebensmittelsicherheit zu quantifizieren. Je mehr Möglichkeiten Unternehmen diese wertvollen Inspektionsdaten in ihrem Betrieb nutzen können, desto besser sind sie darauf vorbereitet, den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden und sich von der Konkurrenz abzuheben.

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