Von der Reklamationsanalyse bis zur Echtzeitkontrolle: Wie Lebensmittel-KMU die passende Technologie auswählen, Qualitätsprozesse optimieren und Investitionen absichern.
Ein mittelständischer Lebensmittelhersteller möchte sein Qualitätsmanagement digitalisieren. Reklamationen schneller bearbeiten, Dokumentationen vereinfachen und Qualitätsabweichungen mithilfe künstlicher Intelligenz besser erkennen.
Die Geschäftsführung ist überzeugt: Ein KI-gestütztes QM-System könnte die Lösung sein.
Die QM-Leitung sieht ebenfalls Potenzial. Die operative Qualitätssicherung hat allerdings eine andere Frage: Welche unserer täglichen Probleme soll das neue System eigentlich lösen?
Und dann kommt aus der Produktion noch eine interessante Überlegung: Könnten wir Qualitätsabweichungen künftig nicht bereits während der Herstellung erkennen, bevor größere Ausschussmengen entstehen?
Spätestens jetzt wird aus der vermeintlich einfachen Softwareauswahl eine strategische Entscheidung.
Merke: Zwischen der automatisierten Bearbeitung von Reklamationen und einer KI-gestützten Echtzeitkontrolle liegen technologisch und organisatorisch erhebliche Unterschiede.
KI im Qualitätsmanagement: Was die Praxis einer Qualitätsmanagerin in der Lebensmittelindustrie zeigt
Welche Aufgaben KI bereits heute sinnvoll unterstützen kann und wo ihre Grenzen liegen, beschreibt die Lebensmitteltechnologin und Qualitätsmanagerin Ing. Elisabeth Eglseer in ihrem Gastbeitrag „KI im Qualitätsmanagement: Gamechanger oder echtes Risiko?“.
Aus ihrer täglichen Praxis berichtet sie über KI-gestützte Recherchen, QM-Dokumentation, Dokumentenprüfungen und Datenanalysen.
Besonders aufschlussreich ist ihre Erfahrung mit Recherchen zu Verordnungen und EU-Recht: KI kann überzeugende Antworten liefern, dabei aber auf überholte Gesetzesfassungen zurückgreifen.
Ihre Konsequenz: Ergebnisse fachlich überprüfen und zugrunde liegende Quellen kontrollieren.
Auch bei der Verarbeitung interner QM-Dokumente stellt sich die Frage, wo Daten gespeichert werden, wer Zugriff erhält und welche Schutzmaßnahmen bestehen. Das verdeutlicht einen grundlegenden Zusammenhang:
Die Fähigkeit einer KI, Informationen schnell auszuwerten, ist noch kein Nachweis dafür, dass sie einen betrieblichen Prozess zuverlässig unterstützt.
Für die Geschäftsführung entsteht daraus die entscheidende Frage:
Welche technische Lösung verbessert tatsächlich unsere Qualitätsprozesse und ist wirtschaftlich sinnvoll?
Praxisbeispiel: Ein Convenience-Hersteller will sein QM digitalisieren
Betrachten wir einen fiktiven Lebensmittelhersteller mit 80 Mitarbeitenden und zwei Produktionslinien.
Die Reklamationsbearbeitung erfolgt überwiegend in Excel. Lieferantenspezifikationen liegen als PDF vor. Informationen über Produktabweichungen sind teilweise in E-Mails und Schichtberichten dokumentiert.
Die QM-Leitung erwartet von einer KI-Anwendung eine schnellere Ursachenbewertung. Die operative QS möchte vorwiegend den manuellen Aufwand für Datensuche und Dokumentation reduzieren.
Doch die Geschäftsführung denkt bereits einen Schritt weiter. Mittelfristig soll geprüft werden, ob Qualitätsabweichungen durch Realtime Prozessüberwachung früher erkannt werden können.
Das Ziel: Ausschuss reduzieren, Prozesse rechtzeitig korrigieren und bei kritischen Abweichungen gegebenenfalls die Produktion kontrolliert stoppen.
Drei unterschiedliche Herausforderungen
Bei der ersten Analyse zeigen sich drei Aufgabenstellungen:
1. Rückblickende Qualitätsanalyse
Reklamationsdaten werden uneinheitlich erfasst. Die Zuordnung zu Rohstoffchargen, Produktionslinien oder Prozessereignissen ist aufwendig.
Eine KI könnte bei der strukturierten Auswertung unterstützen. Zunächst benötigen wir jedoch verlässliche Daten und einheitliche Fehlerkategorien.
2. Ursachen erkennen und Prozesse verbessern
Angenommen, an einer Verpackungslinie entstehen wiederholt fehlerhafte Siegelnähte. Interessant wäre nun, ob Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Formatwechseln, Materialeigenschaften und Ausschuss erkennbar sind.
Dafür müssen Daten aus Produktion und Qualitätssicherung zusammengeführt werden. Eine erkannte Korrelation ist dabei noch kein Nachweis der tatsächlichen Fehlerursache.
3. Abweichungen während der Produktion erkennen
Künftig könnten geeignete Sensoren, Prozessüberwachung oder optische Prüfsysteme auffällige Entwicklungen frühzeitig melden.
Die Produktion könnte reagieren, bevor größere Mengen fehlerhafter Produkte entstehen. Dabei müssen wir allerdings unterscheiden, ob eine Prozessabweichung durch regelbasierte Grenzwerte zuverlässig erkennbar ist oder ob komplexere Datenanalysen tatsächlich einen zusätzlichen Nutzen bieten.
Nicht jede intelligente Prozessüberwachung benötigt künstliche Intelligenz.
6 entscheidende Fragen ersetzen keine technische Detailprüfung.
Sie verhindern jedoch, dass die Anbieterauswahl beginnt, bevor überhaupt klar ist, welche Anforderungen die Lösung erfüllen muss.
Ob dafür eine neue QM-Software, eine KI-Erweiterung oder eine individuelle Lösung benötigt wird, lässt sich jedoch erst anhand der betrieblichen Prozesse entscheiden.
Von der Endkontrolle zur Früherkennung: Wo liegt der wirtschaftliche Hebel?
Stell dir einen Koch vor, der einen großen Kessel Suppe erst abschmeckt, nachdem sämtliche Portionen abgefüllt wurden. Stimmt die Würzung nicht, lässt sich das Problem nur noch mit erheblichem Aufwand korrigieren.
In der Lebensmittelproduktion gilt ein vergleichbares Prinzip: Je früher relevante Qualitätsabweichungen erkannt werden, desto größer kann der verbleibende Handlungsspielraum sein.
Bei unserem fiktiven Convenience-Hersteller könnte die Überwachung geeigneter Siegelprozessparameter etwa Hinweise auf beginnende Abweichungen liefern.
Entscheidend wären die Fragen:
-
Früherkennung: Wie schnell wird eine relevante Prozessabweichung erkannt?
-
Prozessstabilität: Welche Einflussgrößen verursachen die Qualitätsprobleme tatsächlich?
-
Reaktionsfähigkeit: Können Mitarbeitende oder vorhandene Steuerungen rechtzeitig eingreifen?
-
Wirtschaftlichkeit: Wie viel vermeidbarer Ausschuss steht den Kosten der Überwachung gegenüber?
Dabei darf ein wichtiger Punkt nicht übersehen werden: Eine optisch einwandfreie Siegelnaht beweist nicht automatisch die Dichtigkeit einer Verpackung. Geeignete Prüfverfahren und deren Validierung bleiben notwendig.
Ebenso kann eine fehlerhafte Alarmierung unnötige Produktionsunterbrechungen verursachen.
Eine automatische Maschinenabschaltung allein aufgrund einer ungeprüften KI-Empfehlung wäre deshalb kein vernünftiges Qualitätskonzept.
Echtzeitdaten schaffen erst dann einen Mehrwert, wenn aus ihnen zuverlässige und rechtzeitig umsetzbare Maßnahmen abgeleitet werden können.
Welche KI-QM-Lösung passt zu welcher Aufgabenstellung?
Für mittelständische Lebensmittelhersteller kommen grundsätzlich drei technische Lösungswege infrage.
1. Standard-QM-Software: Dokumentation und Abläufe digitalisieren
Wenn Reklamationen, CAPA (corrective action, predictive action), Prüfplanung und Dokumentenlenkung strukturiert werden sollen, kann eine etablierte QM-Software bereits wesentliche Verbesserungen ermöglichen.
Sie organisiert Arbeitsabläufe, Verantwortlichkeiten und Nachweise. Ob sie außerdem Produktionsdaten in Echtzeit verarbeiten kann, hängt vom konkreten System und den vorhandenen Schnittstellen ab.
2. Bestehende Systeme um KI und Datenanalyse erweitern
Viele Unternehmen verfügen bereits über ERP-Systeme, Maschinensteuerungen, Sensorik und digitale Qualitätsaufzeichnungen.
Eine ergänzende Analyse- oder KI-Anwendung könnte Informationen miteinander verknüpfen, Qualitätsmuster erkennen und Verbesserungspotenziale sichtbar machen.
- Der Vorteil: Vorhandene Systeme können weitergenutzt werden.
- Die Herausforderung: Datenqualität, Schnittstellen, Zeitverhalten und fachliche Interpretation müssen zuverlässig funktionieren.
3. Individuelle KI-Lösung entwickeln lassen
Wenn die betrieblichen Anforderungen durch verfügbare Lösungen nicht angemessen abgedeckt werden, kann eine Individualentwicklung sinnvoll sein.
Beispielsweise könnten ein unternehmensspezifischer QM-Wissensassistent und eine gezielte Produktionsdatenanalyse kombiniert werden.
Doch Individualentwicklung verursacht auch zusätzliche Kosten für Integration, Validierung, Wartung und technische Weiterentwicklung.
Die technisch umfangreichste Lösung ist deshalb nicht zwangsläufig die wirtschaftlich beste.
Und manchmal reichen bereits eine verbesserte Datenerfassung, klarere Prozesse oder eine vorhandene regelbasierte Steuerung aus.
Warum QM, QS und Produktion unterschiedliche Perspektiven haben
Eine belastbare Entscheidung benötigt mehr als eine Wunschliste der Geschäftsführung.
Die QM-Leitung betrachtet Compliance, Audits, Verantwortlichkeiten, Investitionsziele und die Wirksamkeit des Qualitätsmanagementsystems.
Die operative QS kennt die täglichen Prüfprozesse, Dokumentationsprobleme, Fehlerbilder und Grenzen vorhandener Daten.
Sobald eine Echtzeitüberwachung vorgesehen ist, müssen außerdem Produktion und gegebenenfalls Instandhaltung beziehungsweise Automatisierungstechnik beteiligt werden.
Dort in diesen Fachbereichen liegen entscheidende Informationen über Anlagensteuerung, Prozessparameter, Reaktionszeiten und technische Eingriffsmöglichkeiten.
Unsere FTF Dual-POV-Befragung von QM und QS setzt genau hier an. Sie macht unterschiedliche Erwartungen sichtbar und zeigt, welche zusätzlichen technischen Informationen erforderlich sind.
Bei kleineren Produktionsstandorten eines Konzerns kommen mögliche Vorgaben von Corporate QM, zentraler IT und Einkauf hinzu. Das Ergebnis ist keine fertige Softwareempfehlung. Es ist eine deutlich bessere Grundlage dafür.
Sechs Fragen vor der Investition in KI-gestütztes Qualitätsmanagement
Für eine erste Entscheidungsvorbereitung sollten Lebensmittel-KMU sechs Punkte klären:
-
Prozessproblem: Welche Fehler, Zeitverluste oder Qualitätskosten sollen reduziert werden?
-
Datenbasis: Welche QM- und Produktionsdaten sind vorhanden, zuverlässig und miteinander verknüpfbar?
-
Technische Eignung: Reicht eine Standardlösung oder wird zusätzliche KI beziehungsweise Individualentwicklung benötigt?
-
Sicherheit und Compliance: Welche gesetzlichen Anforderungen, Nachweise, Validierungen und Freigaben sind erforderlich?
-
Wirtschaftlichkeit: Welche messbaren Verbesserungen stehen den Investitions- und Betriebskosten gegenüber?
-
Organisatorische Umsetzung: Wer bewertet Ergebnisse, reagiert auf Abweichungen und verantwortet den laufenden Betrieb?
Diese Fragen ersetzen keine technische Detailprüfung. Sie verhindern jedoch, dass die Anbieterauswahl beginnt, bevor überhaupt klar ist, welche Anforderungen die Lösung erfüllen muss.
Wo KI-Unterstützung endet und Verantwortung beginnt
Die europäische Lebensmittelhygieneverordnung verpflichtet Lebensmittelunternehmen zu geeigneten Verfahren auf Grundlage der HACCP-Prinzipien. Die Verantwortung für Lebensmittelsicherheit bleibt beim Unternehmen.
Daraus ergibt sich eine wichtige Unterscheidung:
- Ein KI-Assistent zur Auswertung von Reklamationen benötigt andere Prüfmechanismen wie eine Anwendung, die kritische Prozessparameter bewertet oder Produktionsentscheidungen vorbereitet.
- Bei sicherheitsrelevanten Eingriffen müssen geeignete Überwachungsverfahren, validierte Grenzwerte, dokumentierte Korrekturmaßnahmen und eindeutige Verantwortlichkeiten gewährleistet sein.
KI kann dabei unterstützen. Sie ersetzt diese Anforderungen nicht.
Fazit: Von der Fehlerdokumentation zur wirksamen Prozessverbesserung
- Das Potenzial KI-gestützten Qualitätsmanagements reicht von schnellerer Dokumentation über systematische Ursachenanalysen bis zur früheren Erkennung von Produktionsabweichungen.
- Für Lebensmittelhersteller entsteht daraus eine attraktive Perspektive: Qualitätsprobleme nicht nur rückblickend bearbeiten, sondern ihre Entstehung möglichst früh erkennen und vermeiden.
- Ob dafür eine neue QM-Software, eine KI-Erweiterung oder eine individuelle Lösung benötigt wird, lässt sich jedoch erst anhand der betrieblichen Prozesse entscheiden.
- Eine gute Digitalisierungsstrategie beginnt deshalb nicht mit der Softwareauswahl, sondern mit einer einfachen Frage: Wo entsteht das Problem, und wie können wir seine Ursache wirksam beeinflussen?
Wie wir deine Entscheidung gemeinsam vorbereiten
Food:Tech:Future unterstützt Lebensmittel-KMU dabei, ihre QM- und QS-Prozesse herstellerneutral zu analysieren und geeignete technische Lösungswege zu identifizieren.
Unsere Prozess-Struktur-Analyse erfasst unterschiedliche Perspektiven, vorhandene Daten, Prozessprobleme und Verbesserungspotenziale.
Auf dieser Grundlage lassen sich die relevanten KI-Anwendungsfälle priorisieren und technische Voraussetzungen prüfen.
Erst im anschließenden kundenindividuellen Beratungsprozess wird eine gezielte Anbieter-Shortlist erstellt. Standardsoftware, KI-Erweiterungen und Individualentwicklungen werden anhand der konkreten Anforderungen verglichen.
Das Ziel ist keine möglichst aufwendige Digitalisierung, sondern eine belastbare Entscheidung über den nächsten wirtschaftlich sinnvollen Schritt.