{"id":41594,"date":"2021-02-02T11:15:54","date_gmt":"2021-02-02T10:15:54","guid":{"rendered":"https:\/\/packaging-journal.de\/?p=41594"},"modified":"2021-02-02T13:55:43","modified_gmt":"2021-02-02T12:55:43","slug":"inspection-with-ki-syntegon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/inspektion-mit-ki-syntegon\/","title":{"rendered":"Inspection with AI: Syntegon validates first inspection machine for syringes\u00a0"},"content":{"rendered":"<p>Syntegon Technology hat die weltweit erste Inspektionsmaschine f\u00fcr Spritzen mit k\u00fcnstlicher Intelligenz erfolgreich in der Produktionslinie eines Kunden validiert.<\/p>\n<p>Mit der Installation eines vollst\u00e4ndig validierten visuellen Inspektionssystems mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) in einer vollautomatischen Inspektionsmaschine betritt das Unternehmen nach eigenen Angaben branchenweites Neuland. Ziel sei es, KI langfristig in der pharmazeutischen Inspektion f\u00fcr unterschiedliche Produkte und Packmittel zu etablieren.<\/p>\n<h2><strong>Erste Inspektionsmaschine mit KI<\/strong><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.syntegon.com\/de\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" data-schema-attribute=\"\">Syntegon<\/a> hat k\u00fcrzlich das erste <strong>KI-basierte visuelle Inspektionssystem<\/strong> in einer vollautomatischen, validierten Kundenlinie installiert. Das Biotechnologieunternehmen <strong>Amgen<\/strong> nutzt das System, um Fremdpartikel zuverl\u00e4ssig von Luftblasen am Gummistopfen von Spritzen zu unterscheiden. Zuvor waren diese oft f\u00e4lschlicherweise als fehlerhaft aussortiert worden.<\/p><div class=\"packa-in-post-alle\" style=\"text-align: center;\" id=\"packa-3000241787\"><div id=\"packa-755698299\"><a data-no-instant=\"1\" href=\"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/newsletter\/\" rel=\"noopener\" class=\"a2t-link\" target=\"_blank\" aria-label=\"PJ Eigenwerbung English 03\"><!--noptimize--><img src=\"https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/PJ-Eigenwerbung-English-03.png\" alt=\"\"  srcset=\"https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/PJ-Eigenwerbung-English-03.png 840w, https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/PJ-Eigenwerbung-English-03-300x75.png 300w, https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/PJ-Eigenwerbung-English-03-768x192.png 768w, https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/PJ-Eigenwerbung-English-03-18x5.png 18w, https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/PJ-Eigenwerbung-English-03-332x83.png 332w, https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/PJ-Eigenwerbung-English-03-664x166.png 664w, https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/PJ-Eigenwerbung-English-03-688x172.png 688w\" sizes=\"(max-width: 840px) 100vw, 840px\" width=\"840\" height=\"210\"  style=\" max-width: 100%; height: auto;\" \/><!--\/noptimize--><\/a><\/div><\/div>\n<blockquote><p>\u201eDieses anspruchsvolle Projekt erforderte viel Engagement und Fachwissen. In Zusammenarbeit mit Syntegon haben wir die <strong>weltweit erste Spritzeninspektionsmaschine mit KI <\/strong>realisiert. Damit unterstreichen wir unsere Marktposition, sowohl in der biotechnologischen Herstellung als auch in der Nutzung innovativer Technologien.\u201c <strong>Manuel Soto<\/strong>, leitender Prozessentwicklungsingenieur bei <a href=\"https:\/\/www.amgen.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" data-schema-attribute=\"\">Amgen<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p>In diesem Kundenprojekt konnte das KI-basierte Bildverarbeitungssystem von Syntegon die <strong>Partikelerkennungsrate um 70 Prozent steigern<\/strong> und gleichzeitig den <strong>Falschausschuss um 60 Prozent reduzieren<\/strong> (Durchschnittswert einer bestimmten Pr\u00fcfstation).<\/p>\n<figure id=\"attachment_41596\" aria-describedby=\"caption-attachment-41596\" style=\"width: 683px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-41596 size-large\" title=\"Inspektion mit KI\u00a0\" src=\"https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Syntegon-Inspection-2-683x1024.jpg\" alt=\"Inspektion mit KI\u00a0\" width=\"683\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Syntegon-Inspection-2-683x1024.jpg 683w, https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Syntegon-Inspection-2-200x300.jpg 200w, https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Syntegon-Inspection-2-768x1152.jpg 768w, https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Syntegon-Inspection-2-600x900.jpg 600w, https:\/\/packaging-journal.de\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Syntegon-Inspection-2.jpg 808w\" sizes=\"(max-width: 683px) 100vw, 683px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-41596\" class=\"wp-caption-text\">Das erste KI-basierte visuelle Inspektionssystem wurde in einer bestehenden Kundenlinie validiert. (Bild: Syntegon Technology)<\/figcaption><\/figure>\n<p>Syntegon betrachtet dies als einen \u201eMeilenstein\u201c. Angesichts zunehmend komplexer Arzneimittel erfordere die Inspektion im pharmazeutischen Herstellungsprozess immer ausgefeiltere visuelle Systeme. \u201eBesonders bei hochpreisigen Produkten ist jeder einzelne Fall von Falschausschuss einer zu viel\u201c, erl\u00e4utert Dr. Jos\u00e9 Zanardi, verantwortlich f\u00fcr Anwendungen und Entwicklungen der visuellen Inspektionstechnologie bei Syntegon.<\/p><div id=\"packa-2429329702\" class=\"packa-inhalt\"><!--noptimize--><script async src=\"https:\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js?client=ca-pub-2686439340972671\" crossorigin=\"anonymous\"><\/script>\r\n<ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block;text-align:center\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\" data-ad-client=\"ca-pub-2686439340972671\" data-ad-slot=\"6171251825\"><\/ins>\r\n<script>\r\n     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});\r\n<\/script><!--\/noptimize--><\/div>\n<h2><strong>Inspektion mit KI und Deep Learning<\/strong><\/h2>\n<p>KI-Anwendungen erm\u00f6glichen h\u00f6here Detektionsraten und k\u00f6nnen fehlerhaften Ausschuss reduzieren. Gerade bei schwierigen Produkten wie hochviskosen parenteralen L\u00f6sungen lassen sich Luftblasen manchmal nur schwer von sch\u00e4dlichen Partikeln unterscheiden. <strong>KI nutzt Deep-Learning-Algorithmen<\/strong>, die in der Lage sind, wiederkehrende Muster und Abweichungen zuverl\u00e4ssig zu identifizieren.<\/p>\n<p>\u201eVisuelle Anwendungen mit Deep Learning sind in zunehmender Anzahl im Markt verf\u00fcgbar. Unsere Aufgabe war es, diese<strong> Anwendungen f\u00fcr pharmazeutische Zwecke<\/strong> anzupassen. Dazu geh\u00f6rt insbesondere auch die Validierung\u201c, so Zanardi. Dank umfassender Software- und Inspektionsexpertise konnte das Unternehmen eine L\u00f6sung entwickeln, die nur geringf\u00fcgige Anpassungen an den bereits vorhandenen Bildverarbeitungssystemen erfordert. Syntegon plant, die KI in weiteren Inspektionsmaschinen f\u00fcr unterschiedliche Produkte und Packmittel zu implementieren.<\/p>\n[infotext icon]\n<p>Bei der Entwicklung und Herstellung visueller Inspektionsmaschinen verf\u00fcgt Syntegon Technology, die ehemalige Verpackungssparte &#8218;Bosch Packaging Technology&#8216; aus der Bosch-Gruppe, \u00fcber mehr als 40 Jahre Erfahrung. Das Unternehmen mit Hauptsitz in Waiblingen bei Stuttgart deckt eine breite Palette an manuellen, halb- und vollautomatischen L\u00f6sungen f\u00fcr alle fl\u00fcssigen Pharmazeutika und Packmittel ab.[\/infotext]\n<p><em>Quelle: Syntegon Technology<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Syntegon Technology has installed the first AI-based visual inspection system in a fully automated, validated customer line of the biotechnology company Amgen.","protected":false},"author":1,"featured_media":41595,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"__cvm_playback_settings":[],"__cvm_video_id":"","rank_math_description":"","rank_math_focus_keyword":"Inspektion mit KI","rank_math_title":"","csco_display_header_overlay":false,"csco_singular_sidebar":"","csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_post_video_location":[],"csco_post_video_location_hash":"","csco_post_video_url":"","csco_post_video_bg_start_time":0,"csco_post_video_bg_end_time":0,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[21],"tags":[40,56,58676,39],"class_list":{"0":"post-41594","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-verpackungstechnik","8":"tag-pharma-kosmetik-chemie","9":"tag-qualitaetssicherung","10":"tag-syntegon-technology","11":"tag-verpackungstechnik","12":"cs-entry","13":"cs-video-wrap"},"acf":[],"vimeo_video":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41594","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41594"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41594\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/41595"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41594"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=41594"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/packaging-journal.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=41594"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}