KI-gestützte Inspektion treibt Fleischverarbeiter zum Erfolg

Dieser Artikel erschien ursprünglich in der Zeitschrift Meating Point. Klicken Sie hier um auf den Artikel auf der Website der Publikation zuzugreifen (Artikel erscheint auf Seite 18).

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 ist.

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 fremdkörpererkennung 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 verwenden seit Jahrzehnten Röntgen- und Metalldetektorsysteme als wichtige Instrumente zur Qualitätskontrolle.

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 mangelt ihnen an genauen Prozesseinblicken. Deshalb sind automatisierte, regelbasierte vision inspektionslösungen zu einer beliebten Wahl geworden, um den Qualitätssicherungsanforderungen von Fleisch- und Geflügelbetrieben gerecht zu werden. Die optischen Inspektionstechnologien sind hygienisch konzipiert und umfassen hochauflösende Kameras, fortschrittliche Beleuchtung und eine robuste Analysesoftware zur Messung verschiedener Produktmerkmale, unabhängig davon, ob sie an der Produktionslinie verwendet, über der Leitung installiert oder direkt in ein Fördersystem integriert sind. 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. Für einige Produkte können Unternehmen eine automatische Ausschleusungsmethode 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 und stellt sicher, 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 verstärkt, potenziell schädliche Fremdstoffe auf der Produktoberfläche zu finden.

Noch in jüngerer Zeit wurden vision inspektionslösungen 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 vision 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.

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Angesichts des Zugriffs auf mehr Inspektions- und Prozesssteuerungsdaten als je zuvor schöpfen viele Unternehmen, die fortschrittliche vision inspektionslösungen 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. Beispielsweise wird bei einem Unternehmen, das täglich 3 Millionen Hühnernuggets produziert, ein gewisser Prozentsatz an Abfall anfallen. Sich ausschließlich auf die manuelle Prüfung von Produkten auf ihre Gesamtgröße, Form, Panierfarbe und Deckkraft oder andere Produktmerkmale zu verlassen, ist bei voller Produktionsgeschwindigkeit eine herausfordernde Aufgabe. Außerdem 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.

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 vision inspektionslösungen allein durch Abfalleinsparungen schnell 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 vision 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.

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 zum Testen 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 zu verlassen, ist eine effektive Methode, um einen reibungslosen Übergang zu einem neuen Inhaltsstofflieferanten 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 vision inspektionslösungen 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.

Der Zugriff auf diese Daten hilft Unternehmen nicht nur dabei, unternehmensweit höhere Standards für die Produktkonsistenz einzuführen, sondern hilft auch bei der Entscheidung, Kapitalressourcen zu investieren, um globale Herausforderungen zu bewältigen. 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. Visuelle Inspektionstechnologien liefern Daten, die belegen, dass Qualitäts- und Sicherheitsmaßnahmen im gesamten Unternehmen eingehalten werden. Diese Technologien können Unternehmen dabei helfen, ihr Versprechen von qualitativ hochwertigen und sicheren Lebensmitteln 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.