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Fehlerfreie Kennzeichnung: Neue Technologien für sichere Verpackungen in der Lebensmittelindustrie


Von automatisierter Texterkennung bis KI-gestützten Kontrollsystemen – innovative Lösungen verhindern Kennzeichnungsfehler und steigern die Produktionssicherheit.


In der Lebensmittelindustrie sind fehlerhafte Kennzeichnungen nicht nur ärgerlich, sondern können auch teure Rückrufaktionen und Vertragsstrafen nach sich ziehen. Moderne Bildverarbeitung, KI und IT-Integration helfen dabei, Fehlerquellen effektiv zu beseitigen und die Qualitätssicherung auf ein neues Niveau zu heben.


Kennzeichnung und ihre Herausforderungen: Die Anforderungen an die Kennzeichnung von Lebensmitteln steigen stetig. Verbraucher erwarten transparente Informationen über Inhaltsstoffe, Allergene, Haltbarkeiten und Herkunft, während gesetzliche Vorgaben die Anforderungen weiter verschärfen. Diese Informationen werden auf Etiketten oder Verpackungen in Form von Texten, maschinenlesbaren Codes, Grafiken und Symbolen angebracht.

Doch die Vielzahl an Produktvarianten und Verpackungsmaterialien birgt Fehlerpotenzial: Druckfehler, fehlende Informationen, falsche Sprachen oder vertauschte Materialien können erhebliche Folgen haben. Neben hohen Kosten durch Vertragsstrafen und Rückrufaktionen steht auch die Reputation der Hersteller auf dem Spiel.


Technologien zur FehlervermeidungModerne industrielle Bildverarbeitung bietet vielseitige Ansätze zur Fehlervermeidung:

  • Optische Zeichenerkennung (OCR): Mithilfe von Digitalkameras können Texte auf Verpackungen automatisch erkannt und interpretiert werden. Deep-Learning-Algorithmen sorgen hier für besonders präzise Ergebnisse.

  • Codelesen: Barcodes und 2D-Codes auf Verpackungen werden erfasst und auf ihre Richtigkeit überprüft.

  • Pattern-Matching: Grafiken und Symbole werden erkannt und mit vorgegebenen Mustern verglichen.

  • Inline- und Stichprobenkontrollen: Während die Inlinekontrolle 100% der Produkte überprüft, bietet die Stichprobenkontrolle eine kostengünstigere Alternative mit hoher Flexibilität.


Die Rolle der IT-Integration Ein häufig unterschätzter Faktor für die erfolgreiche Vermeidung von Etikettier- und Kennzeichnungsfehlern ist die Integration der Lösung in die bestehende IT-Umgebung. Damit Fehlerursachen nicht vom Lieferanten, Drucker oder Qualitätsbeauftragten auf den Maschinenbediener verlagert werden, darf eine erfolgreiche Vermeidungsstrategie nicht auf manuellen Sollwert- oder Prüfvorgaben basieren, sondern erfordert nahtlose IT-Integration. Produktionssteuerungs- und ERP-Systeme liefern die notwendigen Prüfdaten und minimieren manuelle Eingriffe. Diese automatisierten Prozesse verhindern Bedienfehler und sorgen für höhere Genauigkeit.


Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie Künstliche Intelligenz spielt in modernen Qualitätssicherungssystemen eine tragende Rolle. Auf zwei Ebenen entfaltet sie ihr volles Potenzial: Erstens bei der Prüfung von Verpackungsangaben wie Texten, Grafiken und Symbolen; zweitens in der Optimierung von IT-Schnittstellen zur Fehlervermeidung.

Auf der Ebene der Bildverarbeitung eröffnet KI neue Möglichkeiten für die optische Zeichenerkennung (OCR) und die automatische Prüfung von Verpackungsgrafiken. Moderne Algorithmen auf Basis tiefer neuronaler Netze ermöglichen eine beispiellose Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Erkennung und Interpretation von Daten. Wo traditionelle Ansätze an ihre Grenzen stoßen, können KI-gestützte Verfahren selbst fehlerhafte oder schwer lesbare Inhalte sicher identifizieren.

Darüber hinaus geht der Nutzen von KI weit über die eigentlichen Prüfaufgaben hinaus. Ein zentraler Faktor für 0 % Fehler in der Produktion ist die Integration von IT-Schnittstellen. Hier hilft KI dabei, menschliche Fehler bei der Bedienung oder Datenverwaltung zu minimieren. Beispielsweise können KI-gestützte Plausibilitätsprüfungen sicherstellen, dass ein Mindesthaltbarkeitsdatum nicht nur korrekt formatiert ist, sondern auch sinnvoll zu den Produkteigenschaften passt. Weitere Überprüfungen betreffen die Richtigkeit von Chargennummern, die Sprachübereinstimmung der Inhaltsangaben oder die Konsistenz von Recyclinghinweisen.

Nicht zuletzt hat KI das Potenzial, kontinuierlich dazuzulernen. Durch die Auswertung von Produktionsdaten und Fehlermustern kann das System über die Zeit immer besser werden und die Qualitätssicherung noch weiter verbessern. Dieses adaptive Verhalten macht KI zu einer unverzichtbaren Technologie für die Zukunft der Lebensmittelproduktion.


Praxisbeispiel: Flexible Kontrollstrategien Die Komplexität der Verpackungs- und Kennzeichnungsprüfung zeigt sich besonders eindrucksvoll in der Fleischindustrie. Hier stehen Unternehmen vor der Herausforderung, eine Vielzahl unterschiedlicher Produkte mit spezifischen Verpackungsanforderungen zu versehen. Unterschiedliche Kunden verlangen unterschiedliche Etiketten, und auf diesen müssen zahlreiche Informationen abgebildet werden: von Haltbarkeits- und Chargenangaben über Inhaltsstoffe und Allergene bis hin zu Recyclinghinweisen und Herkunftsangaben.

Ein Betrieb mit beispielsweise 15 Verpackungsmaschinen, von denen die meisten älter und nicht optimal für 100 %-Inline-Kontrollen ausgelegt sind, steht vor erheblichen Herausforderungen. Der Versuch, innerhalb kürzester Zeit auf allen Linien eine lückenlose Kontrolle aller relevanten Daten zu implementieren, ist nahezu unmöglich. In der Praxis hat sich gezeigt, dass ein schrittweiser Ansatz effektiver ist.

So können Assistenzsysteme als erste Maßnahme eingeführt werden. Diese prüfen zwar nicht jede Verpackung, bieten jedoch zuverlässige Ergebnisse und können schnell und kostengünstig implementiert werden. Ein solcher Ansatz erkennt bis zu 95% aller möglichen Fehler und 100% aller kritischen Fehler. In einem zweiten Schritt können gezielte Inline-Kontrollen eingeführt werden, um verbleibende Risiken zu minimieren.

Ein weiteres Beispiel verdeutlicht den Nutzen kombinierter Kontrollmethoden: Im Wareneingang werden stichprobenartig vorgedruckte Etiketten auf Inhalts- und Nährwertangaben geprüft. Inline werden dann während der Produktion lediglich kritische Daten, die in der Linie über Drucker aufgebracht werden, wie Haltbarkeit und Charge überwacht sowie die richtige Verwendung der Verpackungsmaterialien sichergestellt. Dieser hybride Ansatz verbindet Effizienz mit hoher Sicherheit und vermeidet gleichzeitig die hohen Kosten und technischen Hürden einer flächendeckenden 100 %-Kontrolle.

Darüber hinaus sorgen Assistenzsysteme für eine hohe Akzeptanz bei den Mitarbeitern. Sie entlasten das Personal von der Verantwortung für teure Fehler, steigern die Produktionssicherheit und erhöhen so die Motivation und das Vertrauen innerhalb des Teams. Die papierlose Dokumentation aller Prüfungen ermöglicht ein einfaches Zurückverfolgen.

Zusammenfassend zeigt das Beispiel, dass der gezielte Einsatz von Technologien wie KI und hybriden Kontrollstrategien nicht nur die Fehlerquote deutlich reduziert, sondern auch wirtschaftlich und pragmatisch realisierbar ist. Mit diesem Ansatz lässt sich die Qualitätssicherung in der Nahrungsmittelindustrie nachhaltig verbessern.


Fazit: Moderne Technologien und KI-basierte Systeme bieten effektive Lösungen, um Kennzeichnungsfehler in der Lebensmittelproduktion zu minimieren. Flexible Kontrollstrategien und die Integration in bestehende IT-Systeme sichern nicht nur die Produktqualität, sondern auch die Zufriedenheit von Verbrauchern und Mitarbeitenden.





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Makroaufnahme eines Auges mit Bildschirmlinse. Codeprüfung und Visuelle Inspektionssysteme für Etiketten werden hier symbolisiert
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