Laborbereiche: Qualitätssicherung

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Technologien: Industrie 4.0 | 5.0 , Angewandte KI (AKI)

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Die "Sojarei" Vollwertkost-Gesellschaft m.b.H. produziert vegane und vegetarische Lebensmittelprodukte in variantenreicher Fertigung. Bei der Verpackung ist die korrekte Kennzeichnung der Etiketten – insbesondere von Mindesthaltbarkeitsdatum, EAN-Code, Grammatur und Markenbezeichnung – entscheidend für Produktqualität und Rückverfolgbarkeit. Bisher erfolgte die Kontrolle manuell.

Im Rahmen dieses Use Cases wurde ein System entwickelt, das Verpackungsetiketten erfasst, mittels Texterkennung ausliest und automatisiert mit vordefinierten Referenzdaten abgleicht, um Abweichungen frühzeitig zu identifizieren.

Datenerhebung und Vorgehensweise

Für den Prototypaufbau wurde eine Kamera in der Nähe des Förderbandes positioniert, während eine mit dem Server verbundene Waage das Gewicht des jeweiligen Produkts erfasst. Sobald sich das Gewicht eingependelt hat, wird automatisch ein Foto der Vorder- und anschließend der Rückseite ausgelöst. Eine Signalleuchte führt die Mitarbeitenden dabei durch den Prozess – von der Produktplatzierung über das Wenden bis zur Entnahme. Die erfassten Bild- und Gewichtsdaten werden an einen Server übertragen, dort mit hinterlegten Referenzwerten (u. a. Chargennummer, MHD, EAN, Grammatur, Markenbezeichnung) abgeglichen und in einer Datenbank gespeichert. Eine begleitend entwickelte WebApp ermöglicht die Verwaltung der Bestandsdaten sowie die Einsicht der Prüfergebnisse.

Ergebnisse

Das System wurde erfolgreich in Betrieb genommen und im laufenden Produktionsbetrieb bei Sojarei getestet. Die Berechnung von Chargennummer und Mindesthaltbarkeitsdatum funktionierte durchgehend zuverlässig. Vereinzelt traten Erkennungsfehler bei einzelnen Werten wie Jahreszahl, Rückseitenbezeichnung, EAN-Code oder Marke auf, die im Zuge der Testphase weiter analysiert und teilweise bereits behoben wurden. Für die im Projekt getesteten Etiketten funktionieren die Prüfmechanismen zuverlässig.

Erkenntnisse aus dem Use Case

Der Use Case zeigt, dass eine automatisierte, kamerabasierte Etikettenprüfung technisch gut umsetzbar ist und Fehletiketten bereits vor der Auslieferung zuverlässig erkannt werden können. Die modulare Systemarchitektur ermöglicht eine einfache Erweiterung um zusätzliche Prüfkriterien, weitere Produktionslinien oder zusätzliche Etikettenlayouts. Als nächste Schritte wurden unter anderem eine cloudbasierte Weiterentwicklung, eine Anbindung an bestehende Systeme sowie eine verbesserte Ergebnisdarstellung identifiziert.