Automatisierte Erfassung von Produktkennzeichnungen in der Fleischverarbeitung
Projektstatus
Planung
Durchführung
Dokumentation
Hintergrund
Die Rückverfolgbarkeit in der Fleischproduktion durch die Erkennung der Chargennummer ermöglicht eine lückenlose Nachverfolgung von Herkunft, Verarbeitung und Verteilung eines Fleischprodukts. Sie ist entscheidend für die Lebensmittelsicherheit, unterstützt die Qualitätssicherung und schafft Transparenz entlang der gesamten Lieferkette. Chargennummern – und im speziellen Fall von Schlachthöfen die sogenannten Schlachtzahlen – ermöglichen eine schnelle Identifikation betroffener Produkte bei Rückrufen und stärken das Vertrauen der Verbraucher.
In Schlachthöfen werden Schlachtkörper mit Schlachtzahlen bedruckt. Diese enthalten wichtige Informationen darüber, wann das Tier geschlachtet wurde, welche Qualitätsstufe es erhalten hat und von welchem Züchter es stammt. Die Schlachtzahl ist nicht nur für die Dokumentation relevant, sondern spielt auch im Versand eine zentrale Rolle: Kunden erwarten Produkte bestimmter Qualitätsstufen, deren Einhaltung durch die eindeutige Zuordnung sichergestellt werden muss.
Das korrekte Auslesen und Versenden der entsprechenden Schweine bzw. Schweinehälften ist daher sowohl aus wirtschaftlicher Sicht als auch im Hinblick auf die Qualitätssicherung essenziell. Der derzeitige Ablauf, bei dem Mitarbeitende die Schlachtzahlen manuell in die Abrechnungsmaske eingeben, ist jedoch kleinschrittig, ineffizient und anfällig für Fehler. Eine kameragestützte Automatisierung kann hier Abhilfe schaffen: Sie ermöglicht eine präzise und fehlerfreie Erfassung der Schlachtzahlen und reduziert gleichzeitig den Aufwand. So lässt sich die Rückverfolgbarkeit weiter optimieren, wirtschaftliche Verluste vermeiden und die Qualität konsequent sichern.
Herausforderung
Fehlerhafte Eingaben oder Verwechslungen der Schlachtzahlen im Versandprozess können zu erheblichen wirtschaftlichen Verlusten führen. Angesichts der angespannten Marktlage sind solche Verluste für das Unternehmen kaum tragbar. Die manuelle Eingabe der Schlachtzahlen erfordert höchste Sorgfalt, da bereits kleine Fehler gravierende Auswirkungen auf Qualitätssicherung, Kundenzufriedenheit und Abrechnung haben können.
Derzeit ist der Prozess zeitintensiv, fehleranfällig und nicht skalierbar. Eine kameragestützte Automatisierung könnte diesen Engpass deutlich entschärfen, indem sie eine verlässliche und schnelle Erkennung der Schlachtzahlen ermöglicht.
Eine zusätzliche Herausforderung besteht in der Integration dieser automatisierten Lösung in bestehende Lagerlogistiksysteme. Diese Anbindung muss sorgfältig geplant und umgesetzt werden, kann jedoch in einem späteren Schritt erfolgen.
Lösung
Mittels einer detaillierten Analyse der spezifischen Umgebungsbedingungen und der verfügbaren Hardware, insbesondere der Möglichkeiten zur automatischen Erfassung durch ein Kamerasystem, wurden verschiedene Ansätze zur optimalen Erkennung der auf dem Schweinekörper markierten Ziffern evaluiert. Die Untersuchung verschiedener Methoden führte zur Identifizierung einer mobilen Lösung, die in Kombination mit Zeichenerkennung (OCR) die besten Ergebnisse liefert.
Zusätzlich wurden selbst entwickelte Lösungen mit kommerziell verfügbaren Optionen verglichen. Die Vorteile des mobilen Kamerasystems in Kombination mit der optischen Zeichenerkennung (OCR) könnten eine Optimierung der Betriebsabläufe durch ein flexibles und benutzerfreundliches Gerät ermöglichen. Die Kamera wird die auf der Fleischoberfläche aufgedruckten Produktionsnummern erfassen und wird diese direkt an den Computer übertragen. Bei Bedarf könnten die gescannten Bilder durch eine Kontrollmaske verifiziert werden.
Die einfache Handhabung und Flexibilität des Geräts wird menschliche Fehler minimieren, wie beispielsweise Zahlendreher. Ein integrierter Abstandhalter wird präzise Aufnahmen mit gleichbleibender Qualität gewährleisten, was die Analyse durch den Computer erleichtern wird. Darüber hinaus wurde eine Zeitersparnis von etwa 50% ermittelt.
Umsetzung
Die Umsetzung des Projektes erfolgte in mehreren Phasen:
1. Evaluierung: Der entsprechende Betriebsablauf wurde analysiert und unterschiedliche Ansätze mit stationären als auch mobilen Kamerasystemen wurden untersucht.
2. Analyse der Produktnummern: Mit Hilfe von OCR Algorithmen und Bildverarbeitungsalgorithmen konnten die Produktnummern auf dem Fleisch korrekt in den Computer gebracht werden.
3. Umsetzung: Ein Prototyp mit grundlegender Funktionsweise wurde vorbereitet um Zeiterfassungstests durchzuführen.