DLG-Lebensmitteltag Sensorik

KI in der sensorischen Qualitätssicherung – Erfahrungen, Hürden und Zukunftschancen

Transparenz, Effizienz und Qualität

Die Gewährleistung der Lebensmittelqualität und -sicherheit ist ein komplexer, arbeitsintensiver Prozess. Um den Gesundheitsschutz, Nachhaltigkeit oder Vermeidung von Lebensmittelverlusten zu gewährleisten, muss die gesamte Lebensmittelkette – Anbau, Ernte, Lagerung bis hin zur Zubereitung und dem Verzehr – betrachtet werden. Eignet sich dazu das Multitalent Künstliche Intelligenz? Spätestens seitdem ChatGPT als generative KI in den medialen Fokus gerückt ist, haben Diskussionen, Projekte und KI-Anwendungen auch in der Lebensmittelverarbeitung an Aufmerksamkeit gewonnen.

Multitalent gegen Verschwendung 

So profitiert die Marktforschung von höherer Effizienz bei der Auswertung der Markt- bzw. Kundendaten. Das Lieferkettenmanagement kann mittels vorausschauender Analysen flexibel die Produktion steuern und erreicht darüber eine angepasste, die Lebensmittelverschwendung reduzierende Produktion, Verpackung und Logistik.

Versprechen einhalten: Qualität, Sicherheit und Geschmack

Besonders in der Qualitätssicherung bietet KI nicht nur bei der (vorausschauenden) Maschinenwartung und im Leistungsmonitoring Potenziale. Denn hochsensitive Bildverarbeitungstechnologien und intelligente (Analyse-)Sensoren verknüpft mit maschinellem Lernen bzw. Deep-Learning-Modellen helfen In-Out-Sortierungsprozesse in der Qualitätskontrolle und im Fremdkörpermanagement zu unterstützen. KI-Tools können gerade auch im Qualitätsmanagement den Arbeitsalltag von Fach- und Führungskräften erleichtern, indem Routineaufgaben automatisiert und damit reduziert werden – aber die Qualität gesichert bleibt. Gezielte KI-unterstützte Datenauswertungen helfen im angepassten Risikomanagement sogar beim Kampf gegen Food Fraud.

Noch Skepsis bei KI

Gemäß einer forsa-Studie vom Juni 2024 sind 54 Prozent der 18- bis 29-jährigen Befragten mit selbständigen Empfehlungen durch eine KI einverstanden; bei den über 60-jährigen befürworten lediglich 15 Prozent Produktempfehlungen. Dies zeigt, dass beim Thema Vertrauen in KI noch Diskussions- und Aufklärungsbedarf besteht. Andere Studien belegen, gerade für den Mittelstand, eine Diskrepanz zwischen Anspruch und Realität. Aktuell sehen viele Hersteller KI als einen strategisch wichtigen Trend mit den größten positiven Auswirkungen auf Effizienz und Qualität der Prozesse. KI-Projekte bilden allerdings das Schlusslicht bei Digitalisierungs-Prioritäten in den Betrieben. 

Vertrauen in KI zur Betrugserkennung

Bei vielen Anwendungen funktionieren Echtzeitinformationen auf Basis von KI bereits, sind in unseren (Arbeits-)Alltag integriert und unterstützen die täglichen Entscheidungsprozesse. Datenschutz und Transparenz sind dabei sicherzustellen. Laut Umfragen wird der KI-Einsatz bei der Betrugserkennung als vertrauenswürdig eingestuft.

Ziel ist eine „Trustworthy AI“

• Welche Möglichkeiten bieten sich aktuell für die (sensorische) Qualitätssicherung?
• Gibt es einfach zu implementierende KI-Tools im Qualitätsmonitoring, im Qualitätsmanagement und in der Analytik?
• Inwieweit schafft KI Transparenz, Verlässlichkeit und Effizienz?
• Was ist seitens der Anforderungen und Voraussetzungen zu bedenken?
• Wie sind die praktischen Erfahrungen sowohl fachlich als auch wirtschaftlich zu bewerten? 

Think Tank Sensorik

Die Veranstaltung fand in zwei Themenblöcken statt. Am Vormittag gab es eine interaktive Einführung in verschiedene KI-Tools sowie einen Überblick zu den rechtlichen Grenzen. Am Nachmittag stand die Verknüpfung zwischen Sensoren, Systemen und KI im Vordergrund. 8 Referent:innen begeisterten insgesamt 103 Teilnehmende.