Die Welt der Lebensmittelverpackungen ist komplex – besonders wenn es um gesetzliche Vorgaben geht. Bei der Lorentzen & Sievers GmbH & Co. KG, einem der führenden Experten für Verpackungslösungen mit Sitz in Henstedt-Ulzburg, kennt man das nur zu gut. Das Unternehmen bietet maßgeschneiderte Verpackungslösungen, die sowohl funktional als auch innovativ sind und legt dabei besonderen Wert auf Nachhaltigkeit und Recyclingfähigkeit. Jedes Produkt, das in eine Verpackung kommt, muss präzise gekennzeichnet werden: teilweise mit Zutatenlisten, Nährwerten, Herkunftsangaben – alles genau geregelt durch die Lebensmittelinformationsverordnung (LMIV). Fehler sind keine Option.
Bis zur fertigen Verpackung gibt es zahlreiche Aspekte zu berücksichtigen. Gemeinsam mit den Experten vom EDIH.SH wurde ein Teilprozess bei Lorentzen & Sievers GmbH & Co. KG genauer unter die Lupe genommen: Das Überprüfen der korrekten Gestaltung von Lebensmitteldeklarationsetiketten. Natürlich gibt es auch hier sehr spezifische Anforderungen zum Beispiel zur Platzierung, Größe, Reihenfolge und Inhalt. Bislang übernehmen erfahrene Mitarbeitende aus der Graphik die Aufgabe, die Etiketten korrekt zu erstellen. Dabei beziehen sie sich auf Vorgaben aus verschieden Quellen von entsprechenden Regularien aber oft auch auf ihre jahrelange Erfahrung, die sie intuitiv befähigt, Fehler und Abweichungen zur Norm zu erkennen. „Dieses Wissen soll aber langfristig im Unternehmen gesichert werden. Daher kam die Frage auf: Wäre es möglich, diesen komplexen Erstellungs- und Prüfprozess mit künstlicher Intelligenz zu unterstützen oder sogar von ihr übernehmen zu lassen? Auch als Unternehmen war es uns wichtig, uns im Bereich KI möglichen neuen Kompetenzen nicht zu verschließen, sondern aktiv zu werden!“, berichtet Claudia Schuh, seit 30 Jahren im Unternehmen als Schnittstelle zum Einzelhandel und im Bereich neuer Geschäftsfelder und Netzwerk tätig.
Die Idee: Eine KI sollte Deklarationsetiketten auf korrekte Inhalte, Schriftgrößen und Barcodes überprüfen und feststellen, ob sie laut LMIV regelkonform sind. Um das zu testen, wurden von den Experten fortschrittlichste KI-Sprachmodelle (Large Language Models (LLMs)) genutzt, in welche dann zur Prüfung die Etiketten gegeben wurden. Einige LLMs bieten von sich aus direkt die Möglichkeit Text aus den Etiketten zu extrahieren, für andere musste eine Texterkennung vorgeschaltet werden. Der gewonnene Textinhalt wurde dann mit der deutschen LMIV und anderen europäischen Richtlinien auf Vollständigkeit, Syntax und Semantik abgeglichen.
Die Experten hatten dabei sowohl korrekte als auch inkorrekte Etikettenbeispiele zur Verfügung. Die Ergebnisse waren spannend. Während die KI korrekt einstufen konnte, welche Etiketten falsch sind, stieß sie doch an eine entscheidende Grenze. Der von der KI identifizierte Fehler stimmte nicht mit dem eigentlichen überein, so war zwar das Ergebnis, dass das Etikett fehlerhaft ist, korrekt, jedoch nicht die Analyse, woran das liegt. „Die komplexen Regularien umfassen sehr viele „Wenn-dann“-Folgerungen. Beispielsweise beeinflusst die Größe der Verpackung die gesetzlichen Auflagen des für sie korrekt skalierten Etiketts.“, fasst EDIH.SH Experte Sven Ole Schmidt zusammen. „Diese Verknüpfungen zusammen mit den wertvollen Erfahrungswerten, die den Mitarbeitenden bereits in Fleisch und Blut übergegangen sind, in eine KI zu übertragen gelingt somit nicht fehlerfrei. Diese Intuition gilt es in Daten, welche die KI verarbeiten kann, zu übertragen, um hier erfolgreich weiterentwickeln zu können.“
Doch statt dies als Rückschlag zu sehen, war das Team von Lorentzen & Sievers dennoch begeistert. Durch das Projekt haben sie ein tiefes Verständnis dafür gewonnen, wie eine KI aufgesetzt wird und welche Hürden auf dem Weg existieren. Das Herangehen der Experten an die Fragestellung, die Technik und die Tests machten das Thema KI greifbar und die Wichtigkeit der Datengrundlage deutlich. Daraus abgeleitet veranschaulichte sich ein Spektrum an möglichen zukünftigen Anwendungsfällen im Unternehmen, wo vorher nur vage Vorstellungen existierten. Für Lorentzen & Sievers ist klar, in die Richtung werden Sie weiterdenken!
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