KI in der Lebensmittelindustrie

So nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von KI in der Lebensmittelproduktion

Minuten

6 Aug, 2025

Ian Scott-Mance

Wir hören häufig den Begriff „Künstliche Intelligenz“ oder „KI“, insbesondere im Bereich der Fertigung – aber welche Rolle spielt KI in der Lebensmittelproduktion? Und ist es wirklich KI oder ist es maschinelles Lernen? In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen KI und maschinellem Lernen und darüber, wie diese Technologien bereits in Prozesse zur Lebensmittelsicherheit und Qualitätskontrolle in der Lebensmittelindustrie integriert werden.

KI ist bereits Teil unseres täglichen Lebens, auch wenn wir uns möglicherweise nicht bewusst sind, wie weit verbreitet sie ist. Ethan Mollick, Associate Professor an der Wharton School der University of Pennsylvania, ist ein führender KI-Experte und teilt seine umfassenden Erkenntnisse darüber, wie KI die Arbeits- und Bildungswelt beeinflusst. Er ist Autor des Buchs „Co-Intelligenz: Leben und Arbeiten mit künstlicher Intelligenz“, aus dem folgendes Zitat stammt:

"Viele Dinge, die früher ausschließlich menschlich schienen, werden von KI erledigt werden können. Wenn Sie sich also dieses Prinzip zu eigen machen, können Sie die Grenzen der KI als vorübergehend betrachten, und offen für neue Entwicklungen zu bleiben, wird Ihnen helfen, sich an Veränderungen anzupassen... und in einer schnelllebigen Geschäftswelt wettbewerbsfähig zu bleiben."
Ethan Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI (2024)

Die Bewältigung von Veränderungen und die Wahrung der Wettbewerbsfähigkeit haben für Lebensmittelhersteller oberste Priorität. Aber wie können sie die Leistungsfähigkeit von KI nutzen, um nicht den Anschluss zu verlieren? KI hat erhebliche Auswirkungen auf sämtliche Branchen, einschließlich der Lebensmittelindustrie. Aber was bedeutet das konkret – und warum sollte uns das interessieren?

Werfen wir zunächst einen Blick auf die Definitionen. Künstliche Intelligenz (oder „KI“) und maschinelles Lernen werden häufig synonym verwendet, sind aber technisch gesehen nicht dasselbe.

KI bezieht sich auf Computer oder Maschinen, die in der Lage sind, mit der menschlichen Intelligenz verknüpfte kognitive Funktionen nachzuahmen, wie z. B. die Fähigkeit, gesprochene oder geschriebene Sprache zu erfassen, zu verstehen und darauf zu reagieren, Daten zu analysieren, Empfehlungen abzugeben und vieles mehr. KI verwendet Algorithmen, statistische Modelle und Computerprogramme, um Daten zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu automatisieren.

Maschinelles Lernen hingegen ist eine Teilmenge der KI. Mithilfe dieser Technologie kann eine Maschine oder ein System automatisch lernen und sich anhand von Erfahrungen verbessern. Anstelle von expliziter Programmierung verwendet maschinelles Lernen Algorithmen, die große Datenmengen analysieren, um aus den Erkenntnissen zu lernen und anschließend fundierte Entscheidungen zu treffen.

KI ist eher ein übergeordneter Begriff, während maschinelles Lernen eine spezifische Anwendung von KI darstellt. Wenn Sie also den Begriff „KI“ in der Lebensmittelindustrie hören, dann handelt es sich in Wirklichkeit vermutlich um maschinelles Lernen.

Der Reiz von KI

Was macht KI für Lebensmittelhersteller so attraktiv? Einfach ausgedrückt: Geschwindigkeit. In einer Welt, in der vor allem Geschwindigkeit und Effizienz zählen, benötigen Hersteller schnelle Resultate. Eine Aufgabe, die bei Ausführung durch einen Menschen Stunden dauern konnte, ist heute dank maschinellen Lernens im Rahmen von KI im Handumdrehen erledigt – allein dieser Vorteil ist bahnbrechend.

Maschinelles Lernen hat das Potenzial, zahlreiche Prozesse zu transformieren, von der Qualitätskontrolle bis hin zum Vertrieb. Sie eignet sich beispielsweise für den Einsatz zur Identifizierung in Lebensmitteln enthaltener Krankheitserreger und Fremdkörper, der Erkennung von Produktmängeln und -abweichungen sowie der Optimierung der Lieferkettenlogistik.

Doch das ist noch nicht alles. Maschinelles Lernen kann zur Analyse von Produktinspektionsdaten verwendet werden, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Mit hochentwickelter Datenmanagementsoftware gesammelte Daten können analysiert werden, um proaktiv Problemen vorzubeugen. Dies ermöglicht es Herstellern, ihre Wartungspläne zu optimieren und ungeplante Stillstandszeiten infolge von Systemausfällen zu vermeiden. In einer Branche, in der Linienstopps unbedingt vermieden werden müssen, ist das Wissen um den richtigen Zeitpunkt für vorbeugende Wartungsarbeiten von unschätzbarem Wert.

Vorteile für die Produktinspektion

Durch die Automatisierung von Prozessen und die Analyse von Daten in Echtzeit hilft maschinelles Lernen Unternehmen dabei, fundiertere Entscheidungen zur Verbesserung der Lebensmittelsicherheit und Qualitätskontrolle zu treffen. Dynamische Kontrollwaagen von METTLER TOLEDO beispielsweise sind mit einer Reihe von Software-Tools ausgestattet, die zur Steigerung der Effizienz beitragen, wie z. B. Intelligente Dokumentationsservices.

KI-Systeme sind durch Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens in der Lage, hochgenaue, auf riesigen Datenmengen basierende Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Dies kann besonders für den Bereich der Lebensmittelsicherheit wichtig sein, wo bereits beim kleinsten Fehler oder Versehen schwerwiegende Folgen drohen. Ein KI-fähiges System kann beispielsweise verunreinigte Lebensmittel schnell erkennen und isolieren, damit sie nicht zu den Verbraucher*innen gelangen.

Mögliche Fallstricke

Maschinelles Lernen und KI bieten Lebensmittelherstellern zahlreiche Vorteile, doch es gibt auch mögliche Nachteile, wie etwa die Verdrängung von Arbeitsplätzen.

Im Zuge ihrer kontinuierlichen Weiterentwicklung und Verbreitung ersetzen KI- und maschinelle Lernsysteme möglicherweise in einigen Bereichen die menschliche Arbeit, z. B. bei manuellen Tätigkeiten oder beim Eingeben von Daten. Eine Verdrängung von Arbeitsplätzen ist jedoch nicht unvermeidlich − die betreffenden Mitarbeitenden könnten an anderer Stelle im Unternehmen Aufgaben mit höherer Wertschöpfung erledigen.

KI-Systeme benötigen außerdem riesige Mengen an hochwertigen Daten, damit sie effektiv funktionieren. Wenn die zum Trainieren der Algorithmen verwendeten Daten verzerrt, unvollständig oder nicht repräsentativ für reale Szenarien sind, könnte dies die Leistung des KI-Systems beeinträchtigen.

In der Lebensmittelindustrie hat die Verbrauchersicherheit oberste Priorität. Hersteller, die eine neue KI-basierte Technologie einsetzen, müssen sicherstellen, dass diese die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zuverlässig unterstützt. Die Hersteller müssen prüfen, ob zusätzliche Validierungs- oder Zertifizierungsprozesse erforderlich sind, und entsprechend handeln.

Dies sind nicht die einzigen Probleme, die bei der Implementierung von KI-gestützten Systemen in der Lebensmittelproduktion auftreten. Es ist jedoch wichtig, darauf hinzuweisen, dass KI-Technologie zwar häufig einen Mehrwert schafft, aber kein Patentrezept für sämtliche produktionstechnischen Herausforderungen darstellt.

So nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von KI in der Lebensmittelproduktion

KI-basierte Technologie mag in der Theorie hervorragend klingen, aber wie sieht es mit der Umsetzung in die Praxis aus? Nachstehend sind einige Schritte aufgeführt, die Lebensmittelhersteller unternehmen sollten, wenn sie KI in ihre Produktionsumgebungen integrieren möchten:

Bereitschaftsstand bewerten

Bewerten Sie Ihre aktuellen technologischen Möglichkeiten und identifizieren Sie Lücken in der Infrastruktur.

Klein anfangen

Wählen Sie einen spezifischen Bereich innerhalb Ihres Herstellungsprozesses aus, um ein KI-Pilotprojekt durchzuführen. Auf diese Weise können Sie mit geringer Vorabinvestition die Effektivität des Projekts messen.

In Schulungen investieren

Qualifizieren Sie Ihre Mitarbeitenden und bereiten Sie sie auf die Arbeit mit KI-gestützten Tools vor.

Zusammenarbeiten

Arbeiten Sie mit Anbietern von KI-Technologie zusammen, die über Fachkenntnisse in der Lebensmittelindustrie verfügen und Sie bei der Implementierung maßgeschneiderter KI-Lösungen unterstützen.

Datenanalysen nutzen

Sofern nicht bereits geschehen, beginnen Sie mit der Erfassung und Analyse Ihrer Produktionsdaten, da hochwertige Daten für effektive KI-Modelle unerlässlich sind.

Auf Wahrung der Konformität achten

Priorisieren Sie bei der Implementierung KI-basierter Lösungen die Einhaltung von Vorschriften zur Lebensmittelsicherheit.

Überwachen und auswerten

Überwachen Sie nach der Implementierung einer KI-Lösung kontinuierlich deren Leistung. Verwenden Sie KPIs, um die Auswirkungen der Lösung auf Effizienz, Kostensenkung und Produktqualität zu bewerten.

KI und maschinelles Lernen sind leistungsstarke Technologien, die bereits erhebliche Auswirkungen auf die Lebensmittelindustrie haben. Sie können Unternehmen helfen, Zeit und Ressourcen zu sparen und die Qualität und Konsistenz ihrer Produkte zu verbessern.

Lebensmittelhersteller müssen unbedingt gründlich darüber nachdenken, wie KI-basierte Technologien am besten eingesetzt werden können, um ihr Streben nach einer Verbesserung der Produktqualität und -sicherheit zu unterstützen.

Dabei sei angemerkt, dass die Nutzung des Potenzials dieser Technologie auch Herausforderungen mit sich bringt. Sie spielt eine immer größer werdende Rolle in unserer Welt, und es ist an der Zeit, sich aktiv mit ihr auseinander zu setzen.

Über den Autor

Ian Scott-Mance, Digital Transformation Manager, METTLER TOLEDO Produktinspektion

Ian Scott-Mance verfügt über mehr als 16 Jahre Erfahrung in den Bereichen Marketing und Projektmanagement, mit Schwerpunkt auf der Förderung von Datenkonnektivität und industriellen KI-Anwendungen. Ian arbeitet am Standort in Royston, Großbritannien. Er kann auf eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Entwicklung und Umsetzung innovativer Marketingstrategien zurückblicken, die das Produktangebot in der sich schnell entwickelnden industriellen Technologielandschaft verbessern. Dank seines Fachwissens in den Bereichen digitale Transformation und Konnektivitätslösungen ist er in der Lage, die Kluft zwischen komplexen technischen Konzepten und den Anforderungen der Märkte zu schließen.

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