KI und Maschinelles Lernen

Vereinfacht ausgedrückt soll KI selbstständig denken und dabei der menschlichen Intelligenz ebenbürtig sein oder sie sogar übertreffen. Sie ist darauf ausgelegt, zu lernen und sich anzupassen, um morgen bessere Entscheidungen zu treffen als heute.

Hierfür benötigt KI große Datenmengen – sie nutzt fortschrittliche Algorithmen und Modelle, um die riesigen Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern können KI-Systeme komplexe Aufgaben bewältigen, Probleme lösen und verfügen über ein Maß an Intelligenz, das es ihnen ermöglicht, effektiv auf unterschiedliche Szenarien zu reagieren.

KI ist zwar bereits in High-End-Systemen und -Anwendungen vorhanden, hat aber noch keinen nennenswerten Einfluss auf Produktionslinien. Sie wird jedoch umfassend für Analysen, Modellierungen und Prognosen eingesetzt. Beispielsweise kann KI in der Lebensmittelsicherheit die Sicherheit von Lieferketten verbessern, die Produktivität steigern und Maschinenprobleme erkennen, bevor sie auftreten.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI und konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung zu verbessern. Oftmals konzentriert sich ML auf eine spezifische Aufgabe, wie beispielsweise ein Spracherkennungssystem. Das System mag intelligent klingen und man könnte meinen, es sei KI, es verfügt jedoch nicht über ein ausgeprägtes Sprachverständnis. Es achtet lediglich auf Tastengeräusche und führt nach deren Erkennung bestimmte Aufgaben aus.

Algorithmen des Maschinellen Lernens sind so konzipiert, dass sie einfach aus den Daten lernen und sich anpassen und so ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Ein Beispiel für Maschinelles Lernen in der Lebensmittelindustrie ist die Funktion zur vorausschauenden Wartung einiger Produktionsmaschinen. Innerhalb dieser Systeme werden Maschinendaten analysiert, um mögliche Ausfälle vorherzusagen und den Teileaustausch zu optimieren, wodurch letztendlich die Ausfallzeiten reduziert werden.

Maschinelles Lernen ist zwar ein Bestandteil von KI, doch KI umfasst mehr als nur das Lernen aus Daten. KI besitzt die Fähigkeit zu denken, zu schlussfolgern und sich an neue Situationen anzupassen, wodurch sie neuartige, nicht vorgefertigte Lösungen entwickeln kann. Maschinelles Lernen hingegen konzentriert sich auf das Training von Modellen anhand von Daten, um Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben auszuführen.

Die Verwirrung um KI rührt von ihrer breiten Anwendung und dem Missbrauch des Begriffs her. Oft wird KI synonym mit maschinellem Lernen oder anderen Technologien verwendet, was zu Missverständnissen über ihre tatsächlichen Fähigkeiten führt. Es ist wichtig zu verstehen, dass KI intelligente Entscheidungsfindung und Problemlösungsfähigkeiten darstellt, die über die bloße Datenverarbeitung hinausgehen.

Sowohl KI als auch Maschinelles Lernen bieten der Lebensmittelindustrie zahlreiche Vorteile. KI kann die Lebensmittelsicherheit verbessern, logistische Prozesse rationalisieren und die Produktivität steigern. Durch die Automatisierung manueller Aufgaben können Unternehmen KI nutzen, um ihre Mitarbeiter wertvoller zu machen, indem sie diese für die Zusammenarbeit mit intelligenten Systemen schulen. Insbesondere Maschinelles Lernen ermöglicht vorausschauende Wartung, optimiert die Maschinenleistung und reduziert kostspielige Ausfälle.

Einige der Hersteller haben bereits die bevorstehende Verordnung reagiert. Ein Beispiel ist eine Kooperation des Mainzer Markenartikelherstellers Werner & Mertz mit dem Kunststoffexperten ALPLA. Seit September 2023 bestehen die Flaschen des Rorax Rohrfrei Power-Granulats zu 50 Prozent aus rotem Post-Consumer-Recyclat. Die Besonderheit ist, dass es bisher für farbigen Kunststoff aus dem Gelben Sack keine Möglichkeit der hochwertigen Wiederverwertung gab. Durch einen zusätzlichen Schritt im Recyclingprozess konnten nun rotfarbige Flakes aussortiert und wiedereingesetzt werden. Ein Konzept, dass das Recycling deutlich vereinfacht. Ein anderes Beispiel ist die K3® r100-Verpackungslösung des Herstellers Greiner Packaging. Der Becher aus der Karton-Kunststoff-Kombination K3® wurde im Januar mit dem World Star Packaging Award ausgezeichnet. Er verfügt über eine besondere Trenntechnik. Über einen einzigartigen Aufreiß-Mechanismus lässt sich der äußere Kartonwickel ganz intuitiv vom Becher aus Kunststoff trennen und dem Recycling zuführen. Bei der jüngsten Entwicklung K3® r100 trennen sich die Werkstoffe von selbst, noch bevor sie die Nahinfrarot-Sortieranlage (NIR-Anlage) im Verwertungsbetrieb erreichen. Detektion, Sortierung und Recycling werden damit deutlich effizienter. Vor der eigentlichen Wiederverwertung sorgt die Lösung dafür, dass Karton und Kunststoff bei der anfänglichen Sortierung in den richtigen Materialstrom gelangen. Als erster Anwender im Vereinigten Königreich verwendet Symington’s die Verpackungslösung für seine Lebensmittelmarke Oatburst. Das sind zwei von verschiedenen Ansätzen, die zukünftigen Anforderungen zu erfüllen. Fazit: Die Verordnung kann kommen.

KI ist bereits in High-End-Systemen und -Anwendungen der Lebensmittelindustrie präsent. Ihre flächendeckende Integration in Produktionslinien ist jedoch noch nicht vollständig ausgeschöpft. Mit dem technologischen Fortschritt und der verbesserten Konnektivität wird das Potenzial von KI zur Transformation betrieblicher Prozesse weiter zunehmen.

Technologielösungen für die Produktinspektion können eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der KI-Fähigkeiten spielen. Durch die Integration von Produktinspektion mit KI-Systemen können umfassende Daten aus verschiedenen Anwendungen, Geräten und Prozessen abgerufen werden, was fundiertere Entscheidungen ermöglicht. Die Produktinspektionstechnologie von Mettler-Toledo liefert eine Vielzahl von Daten zu Lebensmittelproduktionsprozessen, wie z. B. Qualitätskontrolle, Kontaminationserkennung und Verpackungsintegrität. Diese Datenfülle kann von KI-Algorithmen analysiert werden, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und verschiedene Aspekte der Lebensmittelproduktion zu optimieren. Beispielsweise kann KI unsere Daten nutzen, um den Energieverbrauch zu optimieren, Umwelteinflüsse zu identifizieren und vorausschauende Wartungspläne zu erstellen. Dadurch werden Abläufe rationalisiert und die Gesamteffizienz in der Lebensmittelindustrie gesteigert.

Die Digitalisierung der Lebensmittelindustrie, vorangetrieben durch Initiativen wie Track-and-Trace-Systeme, birgt enormes Potenzial für die KI-Integration. Durch den Einsatz von KI kann die Branche die Lebensmittelsicherheit erhöhen, die Produktivität steigern und logistische Prozesse optimieren. Darüber hinaus ermöglicht die nahtlose Integration von KI in bestehende Systeme und Anwendungen umfassende Datenanalysen und fundierte Entscheidungen, was zu mehr Effizienz und Automatisierung führt.

Einige der Hersteller haben bereits die bevorstehende Verordnung reagiert. Ein Beispiel ist eine Kooperation des Mainzer Markenartikelherstellers Werner & Mertz mit dem Kunststoffexperten ALPLA. Seit September 2023 bestehen die Flaschen des Rorax Rohrfrei Power-Granulats zu 50 Prozent aus rotem Post-Consumer-Recyclat. Die Besonderheit ist, dass es bisher für farbigen Kunststoff aus dem Gelben Sack keine Möglichkeit der hochwertigen Wiederverwertung gab. Durch einen zusätzlichen Schritt im Recyclingprozess konnten nun rotfarbige Flakes aussortiert und wiedereingesetzt werden. Ein Konzept, dass das Recycling deutlich vereinfacht. Ein anderes Beispiel ist die K3® r100-Verpackungslösung des Herstellers Greiner Packaging. Der Becher aus der Karton-Kunststoff-Kombination K3® wurde im Januar mit dem World Star Packaging Award ausgezeichnet. Er verfügt über eine besondere Trenntechnik. Über einen einzigartigen Aufreiß-Mechanismus lässt sich der äußere Kartonwickel ganz intuitiv vom Becher aus Kunststoff trennen und dem Recycling zuführen. Bei der jüngsten Entwicklung K3® r100 trennen sich die Werkstoffe von selbst, noch bevor sie die Nahinfrarot-Sortieranlage (NIR-Anlage) im Verwertungsbetrieb erreichen. Detektion, Sortierung und Recycling werden damit deutlich effizienter. Vor der eigentlichen Wiederverwertung sorgt die Lösung dafür, dass Karton und Kunststoff bei der anfänglichen Sortierung in den richtigen Materialstrom gelangen. Als erster Anwender im Vereinigten Königreich verwendet Symington’s die Verpackungslösung für seine Lebensmittelmarke Oatburst. Das sind zwei von verschiedenen Ansätzen, die zukünftigen Anforderungen zu erfüllen. Fazit: Die Verordnung kann kommen.

KI und Maschinelles Lernen sind leistungsstarke Technologien mit dem Potenzial, die Lebensmittelindustrie zu revolutionieren. Während KI die Spitze intelligenter Systeme darstellt, die adaptive Entscheidungen treffen können, konzentriert sich Maschinelles Lernen auf datenbasierte Vorhersagen und Aufgaben. Durch die Nutzung der Vorteile von KI und Maschinellem Lernen können Hersteller die Lebensmittelsicherheit verbessern, Abläufe optimieren und fundiertere Entscheidungen treffen. Mit dem fortschreitenden technologischen Fortschritt bietet die Zukunft spannende Möglichkeiten für die KI-Integration und führt zu einer effizienteren, produktiveren und sichereren Lebensmittelindustrie.

Über ProdX™: www.mt.com/prodx-pr

Autor:
Peter Spring, Produktmanager ProdX™,
Mettler-Toledo Product Inspection
www.mt.com/prodx-pr

Über den Autor:
Peter Spring, Produktmanager ProdX™, Mettler-Toledo Produktinspektion.
Peter Spring leitet am Hauptsitz von Mettler-Toledo in der Schweiz die Produktmanagementabteilung für die ProdX™ Inspektionsmanagementsoftware. Als gelernter Ingenieur entwickelt er Softwareanwendungen für Mettler-Toledo in allen Branchen, einschließlich der Pharma- und Lebensmittelindustrie. Seine Leidenschaft für Nachhaltigkeit und Umweltschutz treibt ihn dazu an, Softwarelösungen zu entwickeln, die Kunden dabei unterstützen, papierlos zu arbeiten und die Digitalisierung zu nutzen, um die Effizienz zu steigern und Abfall zu reduzieren.

Weiterführende Literatur
https://www.splunk.com/en_us/form/5-big-myths-of-ai-and-machine-learning-debunked/thanks.html