Im Nestlé Health Science Werk in Osthofen werden farbige Löffel durch durchsichtige PP-Löffel ersetzt. Für das menschliche Auge sind diese bei einer hohen Abfüllgeschwindigkeit schwer zu erkennen. Für eine automatisierte Prozesskontrolle und bessere Recyclingfähigkeit setzt das Unternehmen daher nun auf künstlicher Intelligenz und Kameratechnik von Sick.
Seit kurzem ist eine neue Technologie im Nestlé Health Science Werk in Osthofen im Einsatz: Eine Kamera, die an künstliche Intelligenz gekoppelt ist, prüft, ob in verschiedenen Produkten ein Löffel zur Portionierung beiliegt oder nicht. Der transparente Löffel hebt sich nur schwer vom reflektierenden, metallischen Untergrund der Verpackungsdosen ab.
Künstliche Intelligenz zur Prozesskontrolle
Farbige Löffel wurden durch transparente Löffel ersetzt, denn Polypropylen (PP) ohne Farbpigmente lässt sich besser sortieren und hochwertiger recyceln. Durch den Einsatz transparenter PP-Löffel wird die Sortier- und Recyclingfähigkeit erhöht. Ein Ziel, zu dem sich das Unternehmen verpflichtet hat.
„Bei nur einer Dose kann das menschliche Auge relativ leicht erkennen, ob ein Löffel beigefügt wurde. Bei einer Abfüllgeschwindigkeit von 80 Dosen pro Minute ist dies nicht mehr fehlerfrei möglich. Zur Einhaltung unserer Qualitätsstandards ist aber eine Einzelprüfung zwingend gefordert.“
Marcus Kauf, Ingenieur für Automatisierungstechnik im Nestlé Werk Osthofen
Gemeinsam mit der Firma Sick, einem Hersteller von intelligenter Sensorik, wurde eine neue automatisierte Prozesskontrolle für das Werk in Osthofen entwickelt. Während bei den farbigen Löffeln eine Kamera über die Anzahl von Farb-Pixeln auf die Präsenz eines Löffels schließen konnte, benötigen transparente Löffel für eine prozesssichere Erkennung eine neue Kameratechnik, die an künstliche Intelligenz gekoppelt ist.
„Die Kameratechnik wurde mit eingespeicherten Beispielbildern „angelernt“, die das Endprodukt mit Löffeln und unterschiedlichen Positionen in der Verpackung zeigen. In einer Cloud-Anwendung wird ein neuronales Netz mit diesen Bildern trainiert. Dieser Entscheidungsalgorithmus wird dann in das Kamera-System übertragen. Es ist dann in der Lage, die wesentlichen Bildunterschiede selbstständig zu erkennen.“
Klaus Keitel, strategischer Account Manager bei der Firma Sick
Die Kamera lernt mit jedem neuen Bild von jedem neuen Produkt dazu. Im Werk Osthofen werden jeden Tag bis zu 45.000 Löffel zugepackt und durch den Einsatz von Deep Learning in der Kontrolle wird ein Fehlen sofort bemerkt. So lässt sich mit künstlicher Intelligenz die Fehlerquote im Produktionsprozess reduzieren.
Quelle: Nestlé
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