KI bietet ein zuverlässiges "Auge" für die anspruchsvolle Erkennung von Fremdmaterial (National Provisioner)
Dieser Artikel erschien ursprünglich im National Provisioner Magazine. Klicken Sie hier um auf den Artikel auf der Website der Publikation zuzugreifen.
Aus vielen Gründen standen fleischverarbeitende Unternehmen schon immer vor der Herausforderung, Online-Produktinspektoren in ihren Werken zu beschäftigen und zu schulen, obwohl sie für die Qualitäts- und Lebensmittelsicherheitsprogramme eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind. Nichtsdestotrotz genügt ein Produktrückruf aufgrund der ungenauen Erkennung unerwünschter oder schädlicher Fremdstoffe auf Lebensmitteln, um ein Unternehmen finanziell und die Wahrnehmung seiner Marke auf dem Markt zu beeinträchtigen.
Die durchschnittlichen Kosten eines Produktrückrufs können je nach Branche, Umfang des Rückrufs und den spezifischen Umständen stark variieren. In der Lebensmittelindustrie beispielsweise wurde in einer Studie des Food Marketing Institute und der Grocery Manufacturers Association (heute bekannt als Consumer Brands Association) geschätzt, dass die direkten Kosten eines Rückrufs im Durchschnitt zwischen 10 und 30 Millionen $ liegen können. Diese Schätzung beinhaltet Ausgaben im Zusammenhang mit der Benachrichtigung von Verbrauchern und Einzelhändlern, der Entnahme des Produkts aus den Regalen, der Vernichtung kontaminierter Produkte und der Öffentlichkeitsarbeit.
Daher können Fleischverarbeitungsunternehmen, die in automatisierte Technologien investieren, um ihren Betrieb und ihre Kunden vor potenziell unsicheren Lebensmitteln zu schützen, diese Risiken wirksam mindern.
Herkömmliche Methoden zur Erkennung von Fremdstoffen haben Grenzen
Wenn es um die Erkennung dichter und fester Objekte geht — Metalletiketten, Steine, zerbrochene Maschinenteile usw. — sind Röntgen- und Metalldetektionssysteme seit Jahrzehnten eine zuverlässige Lösung, die von fleischverarbeitenden Unternehmen eingesetzt wird. Objekte mit geringer Dichte oder Weichheit stellen jedoch ein ebenso gefährliches Risiko dar, sollten sie in den Prozess gelangen. Röntgen- und Metalldetektoren eignen sich nicht gut zur Erkennung von Materialien wie Gummi, Papier, durchsichtigem Kunststoff und Folien, Holzspänen usw.
Computer-/Bildverarbeitungstechnologien, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, haben sich bei fleischverarbeitenden Unternehmen schnell als zuverlässige Option zur Erkennung dieser schwierigen Fremdstoffe durchgesetzt. Diese hygienischen Inspektionstechnologien lassen sich in kritische Phasen einer Verarbeitungslinie integrieren, um Produkte in Echtzeit zu analysieren und ihre Produkteigenschaften mit vorprogrammierten Standards für Produktqualität und Aussehen zu vergleichen. Praktisch alles, was ein menschlicher Inspektor wahrnehmen kann, kann in einen Produktmesscode programmiert werden, wodurch objektive, quantifizierbare Messungen für einen zuvor subjektiven Prozess erstellt werden.
Fleischverarbeiter profitieren von den jüngsten Fortschritten bei der visuellen Inspektion mit künstlicher Intelligenz
Im Herzen eines Das AI-Vision-Inspektionssystem besteht aus Algorithmen für maschinelles Lernen. Wie bei einem Linienarbeiter muss der Algorithmus trainiert werden. Dabei werden riesige Datensätze von Bildern verwendet, die mit Informationen über die gewünschte Qualität, bekannte Fehler und andere relevante Merkmale versehen sind, für deren Erkennung menschliche Beobachter geschult wurden.
Visuelle AI-Inspektionssysteme sind darauf trainiert, praktisch jedes Fremdmaterial auf der Oberfläche eines Lebensmittelprodukts mit hoher Präzision zu erkennen. Darüber hinaus kann das KI-Bildverarbeitungssystem, anders als in wechselnden Schichten von Mitarbeitern, einmal geschult, dieselbe Präzision und Genauigkeit liefern, wenn es in Betrieb bleibt oder für eine andere Produktionslinie oder SKU trainiert wird.
Einige visuelle Inspektionssysteme mit künstlicher Intelligenz verfügen über Infrarotbilder zur Analyse nicht sichtbarer Materialien wie Feuchtigkeit und Ölgehalt. Diese Eigenschaften bieten einen besseren Einblick in die Zusammensetzung eines Produkts und sorgen für eine tiefere Schutzschicht zur Untersuchung von Fremdkörpern, deren Farbe der des Endprodukts ähnelt, was von den meisten menschlichen Prüfern leicht übersehen werden kann.
Eine Arbeitshilfe — kein Ersatz
Die visuelle Inspektion mit künstlicher Intelligenz befasst sich mit einem Bereich, der in den meisten fleischverarbeitenden Unternehmen bisher schwierig zu handhaben war: die Mitarbeiterbindung an kritischen Qualitätskontrollpositionen innerhalb des Unternehmens. Angesichts der Tatsache, dass KI heute in unserer ganzen Welt ein heiß diskutiertes Thema ist — insbesondere im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf die Verantwortung der Arbeitnehmer in einer Vielzahl von Branchen — kann sie im Fall der optischen Inspektionstechnologie viele positive Auswirkungen auf die Produktivität von Unternehmen haben. Anstatt einen Vollzeit-Produktinspektor vor Ort zu haben oder ständig Zeit, Mühe und Geld aufzuwenden, um neue Mitarbeiter für diese Aufgaben zu schulen, können Unternehmen dieser Person eine bedeutendere Rolle an anderer Stelle im Werk einräumen.
Fleisch- und Geflügelunternehmen können ihre Bemühungen zur Qualitätssicherung und Lebensmittelsicherheit durch die Integration von KI-gestützter optischer Inspektionstechnologie transformieren, insbesondere bei der Identifizierung von Fremdstoffen, die traditionell schwer zu erkennen waren. Da immer mehr Unternehmen in visuelle Inspektionstechnologien mit künstlicher Intelligenz investieren, werden die Modelle und Funktionen dieser robusten Systeme die Möglichkeiten zur Qualitätskontrolle für Fleisch- und Geflügelverarbeiter erweitern, verbessern und revolutionieren.
