Smarte Lösungen für die Qualitätserkennung und -überwachung

Zur Vermeidung von Lebensmittelabfällen und zur Qualitätssicherung ist eine durchgängige digitale Qualitätserfassung und Abbildung der gesamten Lieferkette von zentraler Bedeutung. Mehr Lebensmittelsicherheit und weniger Abfälle wird z.B. durch eine Prognose des Frischezustandes erreicht. Sensoren und optischer Technologien ordnen mithilfe von KI-Methoden entsprechend einem Frischegrad zu und Prognoseverfahren ermitteln die Frische des Lebensmittels entlang der Lieferkette mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken. Wie KI-gesteuerte Prozesse zur Qualitätsklassifizierung in Betrieben technische und wirtschaftliche umsetzbar sind erfahren Sie in dieser Session. 

15:30-15:40 Begrüßung und Moderation 

Prof. Dr.-Ing. Bernd Lindemann, Hochschule Geisenheim University, Geisenheim, Deutschland

15:40-16:05 smart.CONSERVE: intelligente Container in der Lebensmittelindustrie

Malek Wolf, Packwise GmbH, Dresden, Deutschland

16:05-16:30 Movi-Q: Einsatz von künstlicher Intelligenz zu Detektion von Produktfehlern in der Lebensmittelindustrie

Thorsten Lameyer, DIL Deutsches Institut für Lebensmitteltechnik e. V., Quackenbrück, Deutschland

16:30-16:55 Qualitätsüberwachung entlang der Lebensmittel-Prozesskette mittels Biosensoren und Künstlicher Intelligenz 

Ramtin Rahmanzadeh, Universität Lübeck, Deutschland

16:55-17:00 Zusammenfassung und Ausblick

Prof. Dr.-Ing. Bernd Lindemann, Hochschule Geisenheim University, Geisenheim, Deutschland