Lebensmittel und Verpackung

KI-Sichtprüfung für vielfältige Verpackungsabläufe

Diese Lösung adressiert Engpässe der Verpackungsqualität in der Lebensmittelproduktion, insbesondere bei häufigen Artikelwechseln, strengeren Compliance-Anforderungen und isolierten Prüfsystemen.

Ausgangslage und Herausforderungen

Herkömmliche vorlagenbasierte Bildverarbeitung bietet oft nicht die nötige Stabilität, Flexibilität und langfristig nutzbaren Daten.

Branchenhintergrund

Verpackungsqualität beeinflusst Lebensmittelsicherheit, Logistikeffizienz und Markenimage direkt.
Rasche Artikelerweiterung und Exportaufsicht erhöhen die Prüfkomplexität.
Vorlagenbasierte Verfahren werden bei wechselnder Beleuchtung, Farbe und Material unzuverlässig.

Zentrale Herausforderungen

Häufige Artikelwechsel verursachen hohe Kosten für neue Prüfvorlagen.
Druckcode-, Barcode- und Textfehler lassen sich nur schwer zuverlässig erkennen.
Daten bleiben in isolierten Systemen verteilt, ohne übergreifende Qualitätssicht.
Standortbilder lassen sich nur schwer als langfristig wiederverwendbare Datenbestände aufbewahren.

Herausforderungen der KI-Transformation im Unternehmen

Von isolierten Systemen bis zu ungenutzten Daten stehen Unternehmen vor strukturellen Hürden einer nachhaltigen KI-Einführung.

1. Isolierte Prüfsysteme

Produktionslinien nutzen voneinander unabhängige Lieferantensysteme mit geschlossenen Regeln und ohne gemeinsame Steuerung.

2. Langsame Anpassung an neue Artikel

Jede Verpackungsänderung erfordert Anpassungen durch den Lieferanten und führt zu langen Einführungszyklen.

3. Begrenzte interne KI-Kompetenz

Modellierungs-, Daten- und Optimierungswissen bleibt außerhalb des Unternehmens und begrenzt die Ausweitung auf neue Szenarien.

4. Ungenutztes Datenpotenzial

Fehler- und Gutbilder werden getrennt gespeichert, ohne einheitliche Datenstandards oder Trainingsabläufe.

So fördern wir interne KI-Kompetenz

Ein vierstufiger Umsetzungsweg für die praxisnahe Übergabe der Verantwortung und skalierbare Einführung.

Schritt 1: Unternehmensweite Prüfdatenplattform aufbauen

Datenschnittstellen verschiedener Lieferantensysteme verbinden.
Alle Prüfbilder in einem einheitlichen Bestand speichern.
Anfängliche Datenbereinigung und Definition von Fehlerklassen unterstützen.

Schritt 2: Selbstbedienungsablauf für KI-Training einführen

Interne Teams befähigen, Modelle für neue Artikel selbst zu trainieren.
Visuelle Low-Code-Oberflächen für Annotation und Training bereitstellen.
Pilotlinien mit vollständigem Ablauf betreiben: annotieren, trainieren, veröffentlichen.

Schritt 3: Interne Kompetenz aufbauen (dreistufiger Weg)

Praktische Umsetzung: Datenbereinigung, Annotation, Training und Bereitstellung.
KI-Engineering: Modellverwaltung und Lebenszyklusbetrieb.
Erweiterte Modellfunktionen: Feinabstimmung und unternehmenseigene Modelle.

Schritt 4: KI-Zentrum für intelligente Fertigung aufbauen

Verpackungsprüfanwendungen in Awakedata Studio entwickeln und testen.
Prüfungen mit Awakedata Edge ausführen und Bereitstellungen sowie Ereignisse mit Awakedata Hub verwalten.
Auf Lager-, Logistik-, Sicherheits- und Materialabläufe ausweiten.

Von diesem Anwendungsfall zu Ihrem Einsatz

Entwickeln und testen Sie die Anwendung in Awakedata Studio, führen Sie sie auf unterstützter Hardware aus mit Awakedata Edge, und koordinieren Sie Ereignisse und Bereitstellungen mit Awakedata Hub.

SAIL — die Sprache und Laufzeitumgebung für industrielle KI-Anwendungen.

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