{"id":18635,"date":"2026-03-26T11:01:27","date_gmt":"2026-03-26T10:01:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eberle.at\/aktuelles\/retrofit-am-beispiel-einer-cip-anlagensteuerung-in-einer-brauerei-2\/"},"modified":"2026-03-26T12:45:02","modified_gmt":"2026-03-26T11:45:02","slug":"ki-trifft-kaeseproduktion-effizienz-neu-gedacht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/aktuelles\/ki-trifft-kaeseproduktion-effizienz-neu-gedacht\/","title":{"rendered":"KI trifft K\u00e4seproduktion: Effizienz neu gedacht"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><h1 class=\"seo-page-title\">KI trifft K\u00e4seproduktion: Effizienz neu gedacht<\/h1><p>[vc_row][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;]<div class=\"carousel\">\r\n        <ul class=\"carousel__items\">\r\n\t\t\t\t<li>\r\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" data-src=\"https:\/\/www.eberle.at\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/1024_1024_20240130_135821.jpg\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" class=\"lazyload\" style=\"--smush-placeholder-width: 1024px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 1024\/1024;\" \/>\r\n                    <div class=\"carousel__text\">\r\n                    <h3>Innenansicht des Pflegeroboters, der bis zu drei K\u00e4selaibe gleichzeitig pflegen kann.<\/h3>\r\n                    <\/div>\r\n\t\t\t\t<\/li>\r\n\t\t\t\t<li>\r\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" data-src=\"https:\/\/www.eberle.at\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/1024_1024_IO_NIO_Pruefen.png\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" class=\"lazyload\" style=\"--smush-placeholder-width: 1024px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 1024\/1024;\" \/>\r\n                    <div class=\"carousel__text\">\r\n                    <h3>Die Kameras im blauen Geh\u00e4use nehmen Bilder der K\u00e4ser\u00e4der im Inneren des Pflegeroboters auf - Visualisierung der gepr\u00fcften K\u00e4selaibe. Fehlstellen werden anhand einer Heatmap markiert.<\/h3>\r\n                    <\/div>\r\n\t\t\t\t<\/li>\r\n\t\t\t\t<li>\r\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" data-src=\"https:\/\/www.eberle.at\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/1024_1024_Kaeseroboter_Lagerplatz.jpg\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" class=\"lazyload\" style=\"--smush-placeholder-width: 1204px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 1204\/1204;\" \/>\r\n                    \r\n\t\t\t\t<\/li>\r\n        <\/ul>\r\n        <\/div>[\/vc_column][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;]\r\n\t\t\t<div class=\"card\">\r\n\t\t\t\t<div class=\"s_richtext\">\r\n\t\t\t\t\t<p><strong>Die Lebensmittelindustrie profitiert erheblich von den rasanten Entwicklungen im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI). Besonders wertvoll f\u00fcr Lebensmittelproduzenten ist die Kombination von KI mit industrieller Bildverarbeitung (Machine Vision), die die Automatisierung v\u00f6llig neuer Anwendungen erm\u00f6glicht und die Produktivit\u00e4t deutlich steigert \u2013 insbesondere in der Qualit\u00e4tssicherung. Ein Beispiel f\u00fcr eine solche L\u00f6sung ist ein vollautomatisiertes System, das aus einem mobilen Pflegeroboter und industrieller Bildverarbeitung besteht. Diese L\u00f6sung verringert den Ausschuss von K\u00e4selaiben w\u00e4hrend des Reifeprozesses, verbessert die Qualit\u00e4t und senkt die Kosten.<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Herausforderungen in der K\u00e4seindustrie<\/strong><\/h3>\n<p>K\u00e4se ist weltweit sehr beliebt, was die stetig steigende Nachfrage erkl\u00e4rt. Diese Entwicklung hat verschiedene Auswirkungen auf K\u00e4seproduzenten und stellt sie vor neue Herausforderungen. Besonders K\u00e4sereien in Europa sp\u00fcren den Fachkr\u00e4ftemangel. Gleichzeitig gewinnt Nachhaltigkeit zunehmend an Bedeutung. Daher arbeitet die Branche daran, den Ausschuss zu reduzieren, um Ressourcen zu schonen. Zudem steigen die Anforderungen der Konsumenten in Bezug auf Qualit\u00e4t und Vielfalt.<\/p>\n<p>\u201eEine L\u00f6sung f\u00fcr diese Herausforderungen liegt in der durchg\u00e4ngigen Automatisierung des Reifeprozesses der K\u00e4selaibe\u201c, sagt Dorian K\u00f6pfle, Machine Vision Engineer bei der Eberle Automatische Systeme GmbH &amp; Co. KG, und erg\u00e4nzt: \u201eK\u00e4selaibe reifen in klimatisierten R\u00e4umen oft bis zu 14 Monate. Die hohen Lagerkosten und der Wunsch nach minimalem Ausschuss erfordern eine regelm\u00e4\u00dfige Kontrolle auf Schimmel. F\u00fcr Mitarbeiter ist es jedoch unm\u00f6glich, tausende K\u00e4selaibe zu \u00fcberpr\u00fcfen. Daher wurden wir von der <a href=\"https:\/\/www.baldauf-kaese.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">K\u00e4serei Gebr. Baldauf GmbH &amp; Co. KG<\/a> beauftragt, eine automatisierte L\u00f6sung zu entwickeln.\u201c<\/p>\n<p>Die Gebr. Baldauf GmbH ist eine traditionsreiche K\u00e4serei aus dem Allg\u00e4u. Wir sind auf Automatisierungsl\u00f6sungen f\u00fcr die Lebensmittelindustrie, Robotik und industrielle Bildverarbeitung spezialisiert und arbeiteten bei der Entwicklung der L\u00f6sung mit <a href=\"https:\/\/www.leu-anlagenbau.ch\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Leu-Anlagenbau<\/a> zusammen, einem Schweizer Unternehmen, das den mobilen Pflegeroboter beisteuerte.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Die L\u00f6sung: Automatisierter Pflege- und Inspektionsprozess<\/strong><\/h3>\n<p>Vor jedem Pflegeprozess durch den Roboter werden die K\u00e4selaibe mithilfe von Machine Vision auf Fehlerstellen wie Schimmelsporen gepr\u00fcft. Die von der Kamera aufgenommenen Bilder werden mit der <a href=\"https:\/\/www.mvtec.com\/de\/produkte\/halcon\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MVTec HALCON Software<\/a> ausgewertet. Die Ergebnisse werden in einer Datenbank gespeichert, die \u00fcber ein Web-Interface zug\u00e4nglich ist, sodass der Kunde fehlerhafte K\u00e4selaibe fr\u00fchzeitig erkennen und den Pflegeprozess anpassen kann. Gleichzeitig f\u00fchrt der mobile Roboter die Pflegearbeiten durch, indem er die K\u00e4selaibe b\u00fcrstet und mit Pflegefl\u00fcssigkeiten behandelt, um die Rindenbildung zu kontrollieren und unerw\u00fcnschte Schmierschichten zu entfernen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Eine vollst\u00e4ndig automatisierte L\u00f6sung<\/strong><\/h3>\n<p>Das Ziel der Automatisierung war es, eine 100-prozentige Kontrolle w\u00e4hrend der gesamten Reifezeit des K\u00e4ses zu erm\u00f6glichen \u2013 etwas, das mit menschlicher Kontrolle bisher nicht m\u00f6glich war. Dies reduziert den Ausschuss, indem Qualit\u00e4tsabweichungen fr\u00fchzeitig erkannt werden, und steigert gleichzeitig die Produktqualit\u00e4t durch individuelle Pflege jedes K\u00e4selaibs. Zudem wurden die Standardisierung der Qualit\u00e4tskontrolle, l\u00fcckenlose R\u00fcckverfolgbarkeit und Effizienzsteigerung angestrebt. Das System bildet au\u00dferdem die Grundlage f\u00fcr eine langfristige Datenanalyse und zuk\u00fcnftige KI-Anwendungen.<\/p>\n<p>Die L\u00f6sung umfasst einen Pflegeroboter, der mit Balkenbeleuchtung und einer 4K-Farbzeilenkamera ausgestattet ist. Ein kompakter Industrie-PC wird als Hardware eingesetzt, w\u00e4hrend ein zentraler Rechner beim Kunden f\u00fcr die Deep-Learning-basierte Klassifikation sorgt. Die Software MVTec HALCON f\u00fcr industrielle Bildverarbeitung wird zusammen mit unserer eigenen \u201e<a href=\"https:\/\/www.digifai.com\/de\/storage\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Storage<\/a>\u201c-Software zur \u00dcberwachung und Dokumentation des Pflegprozesses verwendet.<\/p>\n\r\n\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t<\/div>[\/vc_column][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;]\r\n\t\t\t<div class=\"card\">\r\n\t\t\t\t<div class=\"s_richtext\">\r\n\t\t\t\t\t<h3><strong>KI und Deep Learning in der Praxis<\/strong><\/h3>\n<p>Der Pflege- und Inspektionsprozess l\u00e4uft wie folgt ab: Der mobile Roboter f\u00e4hrt durch den K\u00e4sekeller und behandelt K\u00e4selaibe in Dreiergruppen, die jeweils auf einem Brett liegen. Ein Bild wird f\u00fcr jedes Set aufgenommen. Nach der Vorverarbeitung wird das Bild an den zentralen Rechner des Kunden gesendet, wo es mittels Deep Learning klassifiziert wird. Zus\u00e4tzlich werden die Positionsdaten der K\u00e4selaibe \u00fcbermittelt, um die Art des K\u00e4ses und eine eindeutige K\u00e4se-ID zu bestimmen. Diese Daten sowie die Auswertung sind \u00fcber das Warehouse-Management-System f\u00fcr den Kunden zug\u00e4nglich.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Technische Herausforderungen meistern<\/strong><\/h3>\n<p>Die Entwicklung der L\u00f6sung war technisch anspruchsvoll, insbesondere wegen der verschiedenen K\u00e4setypen und Reifegrade, die in der Praxis unterschiedlich aussehen und sich w\u00e4hrend der Reifung stark ver\u00e4ndern. Traditionelle Bildverarbeitungsmethoden stie\u00dfen hier an ihre Grenzen. MVTec HALCON setzte auf KI, um Anomalien durch Deep Learning zuverl\u00e4ssig zu erkennen.<\/p>\n<p>Felix Podhorsky, Business Development Manager bei MVTec, erkl\u00e4rt: \u201eHALCON ist in der Lage, Anomalien jeglicher Art zuverl\u00e4ssig zu erkennen, indem es verschiedene Bildverarbeitungsmethoden miteinander kombiniert. Zun\u00e4chst werden die relevanten Bereiche des Bildes identifiziert, bevor die Klassifikation und Analyse stattfinden.\u201c Und Christoph Muxel, bei Eberle verantwortlich f\u00fcr die Customer Relations, erg\u00e4nzt: \u201eWir arbeiten schon seit mehreren Jahren mit <a href=\"https:\/\/www.mvtec.com\/de\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MVTec<\/a> zusammen, da uns der gro\u00dfe Funktionsumfang und die Leistungsf\u00e4higkeit der MVTec-Produkte und ihre einfache Handhabung, auch f\u00fcr verschiedenste Kameras, begeistern\u201c.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Die Basis f\u00fcr eine durchg\u00e4ngige Automatisierung<\/strong><\/h3>\n<p>Neben der Bildverarbeitung war es eine Herausforderung, die vollst\u00e4ndig automatisierte Inspektion zu erm\u00f6glichen. Durch die unterschiedlichen K\u00e4setypen und Reifegrade war es notwendig, ein Trainingsmodell zu entwickeln, das diese Unterschiede ber\u00fccksichtigt. So kann der Kunde \u00fcber die Lagerverwaltung die Klassifizierung der Bilder vornehmen, doch Eberle strebt eine vollautomatische Inspektion an.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Ziele erreicht und Grundlage f\u00fcr weitere Digitalisierungsschritte gelegt<\/strong><\/h3>\n<p>Das System, das seit Dezember 2024 in Betrieb ist, hat die Erwartungen \u00fcbertroffen. \u201eUnsere K\u00e4sequalit\u00e4tskontrolle ist ein Leuchtturmprojekt f\u00fcr Digitalisierung und Automatisierung in der Lebensmittelindustrie. Der Kunde konnte Kosten senken, die Qualit\u00e4tssicherung verbessern und die Grundlage f\u00fcr weitere smarte Prozesse schaffen\u201c, sagt Dorian K\u00f6pfle.<\/p>\n<p>Durch die Automatisierung konnte der manuelle Aufwand reduziert und gleichzeitig die H\u00e4ufigkeit der Inspektionen erh\u00f6ht werden. Dies f\u00fchrte zu einer Senkung des Produktausschusses, da Abweichungen wie Risse oder Schimmel fr\u00fchzeitig erkannt und Ma\u00dfnahmen ergriffen wurden.<\/p>\n<p>Das System erm\u00f6glichte eine l\u00fcckenlose digitale Dokumentation, automatisierte Qualit\u00e4tsmerkmale und eine durchg\u00e4ngige R\u00fcckverfolgbarkeit. Langfristig hilft eine tiefgehende Datenanalyse, die Reifung weiter zu optimieren. Zudem ist das System bereit f\u00fcr die Integration in digitale Plattformen wie ERP oder Cloud und kann skaliert werden, um verschiedene K\u00e4sesorten zu ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n<p>Angesichts des Erfolgs dieses Pilotprojekts plant Eberle, das System als standardisierte L\u00f6sung f\u00fcr die gesamte K\u00e4seindustrie weiterzuentwickeln. \u201eWir m\u00f6chten das Kamerasystem in mobile Pflegeroboter und station\u00e4re Pflegeanlagen weltweit integrieren. Das Projekt im Allg\u00e4u zeigt, wie Machine Vision zur Steigerung von Qualit\u00e4t, Effizienz und Wettbewerbsf\u00e4higkeit in der K\u00e4seproduktion beitragen kann\u201c, erkl\u00e4rt Christoph Muxel.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n\r\n\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t<\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Lebensmittelindustrie profitiert erheblich von den rasanten Entwicklungen im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI). Besonders wertvoll f\u00fcr Lebensmittelproduzenten ist die Kombination von KI mit industrieller Bildverarbeitung (Machine Vision), die die Automatisierung v\u00f6llig neuer Anwendungen erm\u00f6glicht und die Produktivit\u00e4t deutlich steigert \u2013 insbesondere in der Qualit\u00e4tssicherung. <\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":18650,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"aside","meta":{"footnotes":""},"categories":[34],"tags":[],"class_list":["post-18635","post","type-post","status-publish","format-aside","has-post-thumbnail","hentry","category-zukunftsthemen","post_format-post-format-aside"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18635","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/10"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=18635"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18635\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":18663,"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18635\/revisions\/18663"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18650"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18635"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=18635"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.eberle.at\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=18635"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}