16 Juni 2026
Künstliche Intelligenz wird oft als etwas Geheimnisvolles oder Unvorhersehbares beschrieben. Bei JBT Marel verfolgen wir einen ganz anderen Ansatz. Wir nutzen KI als praktisches Werkzeug, damit Maschinen besser sehen, besser verstehen und unabhängiger vom Urteilsvermögen des Bedieners arbeiten können. Das Ziel ist einfach: Tag für Tag gleichbleibende Qualität liefern, ohne Überraschungen. Sindri Ólafsson, einer der KI-Experten bei JBT Marel, spricht über den Einsatz von KI in den Systemen von JBT Marel. Es handelt sich dabei um eine völlig andere Form der künstlichen Intelligenz als die Chatbots, die wir üblicherweise nutzen.
„Viele Menschen verbinden KI mit Chatbots auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs), die scheinbar jedes Mal andere Antworten geben. Ein solches Verhalten mag für das Verfassen von Texten in Ordnung sein, ist jedoch für Anwendungen, wie wir sie in der Lebensmittelindustrie einsetzen – beispielsweise im Bereich des maschinellen Lernens –, nicht annehmbar“, sagt Sindri Ólafsson.
„Unser Schwerpunkt liegt nicht auf LLMs, sondern auf aufgabenspezifischer künstlicher Intelligenz, die es uns ermöglicht, die Leistung vorherzusagen und zu messen. Wir entwickeln keine derart großen KI-Modelle, sondern setzen kleinere Modelle ein, die ein integraler Bestandteil der Softwarekette sind, die wir in der Maschine einsetzen.“
„Sobald die Installation unseres KI-Modells abgeschlossen ist, gibt es keine Überraschungen mehr, da wir genau wissen, wie es sich verhält – schließlich wurde es für den vorgesehenen Anwendungszweck gründlich getestet. Dieser Ansatz hilft uns dabei, unseren Kunden schneller und zuverlässiger Lösungen von höherer Qualität zu liefern.“
Sindri Ólafsson fährt fort: „In unserer Welt der hohen Produktivität ist Reproduzierbarkeit entscheidend. Wenn dasselbe Produkt unter denselben Bedingungen denselben Sensor passiert, muss das System für dieselben Datenpunkte jedes Mal dasselbe Ergebnis liefern. Ob richtig oder falsch – das Ergebnis muss vorhersehbar sein.“
„Im Gegensatz zu vielen LLM-Anwendungen, die darauf ausgelegt sind, ihre Antworten an den Nutzer anzupassen, ist unser KI-Modell auf Konsistenz ausgelegt. Unser Unternehmen profitiert nicht von Ergebnissen, die wie ein Ratespiel wirken. Es ist auf ein stabiles, messbares Verhalten angewiesen, auf das sich die Kunden verlassen können.“
„Aus Sicht des Kunden darf KI nicht improvisieren, und unser KI-Modell tut dies auch nicht. Es ändert seine Meinung nicht. Es unterstützt die Maschine, indem es Daten der Sensoren auf konsistente und messbare Weise auswertet. Wir entwickeln und stellen die Intelligenz bereit, während der Kunde im täglichen Betrieb von ihrem konsistenten Verhalten profitiert.
„Wir trainieren unsere KI-Modelle darauf, bestimmte Aufgaben mit klaren Anforderungen zu erfüllen, und nutzen dabei Tools, die es uns ermöglichen, dies in großem Maßstab zu tun. Wir verfolgen sorgfältig, welche Daten verwendet werden, wie sie gekennzeichnet sind und wie sich die Modelle in verschiedenen Testdatensätzen verhalten. So können wir präzise und zuverlässig berichten, ohne dass es für unsere Kunden zu Überraschungen kommt – genau wie bei jeder anderen Software-Komponente.“
Was die theoretischen Grundlagen betrifft, setzt JBT Marel in erster Linie auf konvolutionelle neuronale Netze (CNNs) in Kombination mit Vision-Transformern sowie auf MLP-Netzwerke (Multi-Layer Perception).
Traditionell hängen Qualitätsentscheidungen stark von der menschlichen Erfahrung ab. Ein Bediener kann eine Situation möglicherweise etwas anders einschätzen als ein anderer. KI hilft dabei, diese Abweichungen zu beseitigen.
Sindri Ólafsson fährt fort: „Bei der Entwicklung einer neuen Maschine trainieren wir KI-Modelle anhand von Zehntausenden von Bildern, die alle möglichen Varianten zeigen. Jedes Bild wird von Experten sorgfältig beschriftet, es handelt sich also nach wie vor um eine menschliche Aufgabe. Nach und nach lernt das Modell, worauf es achten muss – genau wie ein neuer Prüfer den Beruf erlernt, indem er viele Beispiele studiert.“
Nach dem Training wird das Modell „gefroren“ und ausgiebig getestet. Wir messen Genauigkeit und Zuverlässigkeit und können Ergebnisse klar darlegen, beispielsweise dass unter definierten Bedingungen 99 Prozent bestimmter Merkmale erkannt werden. Erst wenn die Leistungsfähigkeit nachgewiesen ist, setzen wir das Modell in einer Maschine ein.“
Unser KI-Modell ist auf Konsistenz ausgelegt. Wir wollen keine Ergebnisse, die wie ein Ratespiel wirken.
Sindri Ólafsson
Produktmanager für Innovation bei der JBT Marel Softwareplattform
Bei der VC-i-Maschine werden die Bilder der Sensoren beispielsweise durch einen Tracking-Algorithmus verarbeitet, der jedes Bild eines bestimmten Haken-IDs zuordnet. Sobald das Bild des entsprechenden Hakenes zugeordnet ist, wird es an ein KI-Modell weitergeleitet, das wichtige Merkmale und relevante Bereiche identifiziert und Zustände wie die folgenden ermittelt:
Die KI-Modelle treffen selbst keine Entscheidungen; ihr einziger Zweck besteht darin, das Bild auf der Grundlage vortrainierter Datensätze zu interpretieren und strukturierte Informationen bereitzustellen. Während der Entwicklung der Maschine wandelt das KI-Modell die (visuellen) Daten der Sensoren in etwas um, das die Software der Maschine verstehen kann. Diese Informationen werden dann zusammen mit dem Originalbild an ein Nachbearbeitungssystem weitergeleitet und in einer Datenbank gespeichert.
„Als Ergänzung nutzen wir ein umfassendes System zur Bewertung der erwarteten Qualität und Genauigkeit der KI-Modelle. Mithilfe eines validierten Datensatzes mit 50.000 Bildern können wir beispielsweise beim VC-i eine fast 100-prozentige Genauigkeit bei der Erkennung der Kloake erreichen“, fügt Sindri Ólafsson hinzu.
Das KI-Modell von JBT Marel ist während der gesamten Lebensdauer dieses Modells in der Maschine statisch bzw. „eingefroren“. Das bedeutet, dass es nichts lernt, sich nicht weiterentwickelt und sein Verhalten nicht ändert, sobald es während der Installation in der Maschine installiert und in der Produktion in Betrieb genommen wurde. Das mag einschränkend klingen, ist aber tatsächlich eine Stärke. Eingefrorene Modelle garantieren ein stabiles und vorhersehbares Verhalten über einen langen Zeitraum hinweg. Die Maschine wird morgen genau so arbeiten wie heute.
„Vor der Installation der Maschinen führen JBT Marel und der Kunde ausführliche Gespräche, um sicherzustellen, dass das KI-Modell alle Anforderungen des Kunden erfüllt. Alle Maschinen zeigen ausschließlich das erwartete Verhalten. In keinem Fall, in dem wir die Maschinen in Betrieb nehmen, ändert das KI-Modell sein Verhalten.“
JBT Marel setzt KI nicht überall ein, und das ist bewusst so gewählt. Manche Aufgaben lassen sich besser mit Physik, Kalibrierung oder klassischen Algorithmen lösen. Beim SensorX beispielsweise stützt sich die röntgenbasierte Fett- oder Knochenerkennung auf physikalische Eigenschaften, für die keine KI erforderlich ist.
Wenn Sie nur nach einfachen Anomalien suchen, kann ein einfacher Algorithmus ausreichen – zum Beispiel durch Festlegen eines Schwellenwerts für eine rote Linie und Ermitteln ihres höchsten Punktes. Wenn das alles ist, was Sie benötigen, ist ein KI-Modell nicht erforderlich.
Wenn Sie jedoch komplexere oder ungewöhnliche Muster erkennen möchten, kommt die KI ins Spiel. Ihre wahre Stärke liegt in der Interpretation. Sie ist sehr gut darin, Daten der Sensoren auszuwerten, Muster zu erkennen, Anomalien zu entdecken und komplexe visuelle Informationen zu verstehen. In solchen Fällen sind konvolutionelle neuronale Netze besonders effektiv, da sie Muster innerhalb von Datenreihen analysieren und aussagekräftigere Erkenntnisse gewinnen können.
Wird KI in jede neue Maschine integriert, die wir entwickeln? Auf keinen Fall. Wird KI sie alle beeinflussen? Auf jeden Fall.
Sindri Ólafsson
Produktmanager für Innovation bei der JBT Marel Softwareplattform
Künstliche Intelligenz hilft Maschinen dabei, visuelle Informationen besser zu „sehen“ und zu interpretieren, sodass sie weniger auf menschliches Urteilsvermögen angewiesen sind. Das bedeutet:
Systeme wie VC-i profitieren von KI-basierter Bildverarbeitungstechnologie, und diese Qualitätsverbesserung wirkt sich auch auf nachgelagerte Bereiche aus. Selbst Maschinen, die nicht direkt mit KI-Technologie ausgestattet sind, profitieren von den detaillierten und konsistenteren Eingabedaten, die sie erhalten – wie beispielsweise die Nuova-i, die nun ebenfalls eine bessere Leistung erbringt.
„Unsere KI-Technologie erhöht die Sicherheit und die Qualität des Produkts beim Transport zwischen diesen Maschinen, sodass die gesamte Bratfertiglinie von der KI beeinflusst wird, die der VC-i bereitstellt. Wird KI in jede neue Maschine integriert, die wir entwickeln? Definitiv nicht. Wird KI sie alle beeinflussen? Definitiv ja.“
Eine der Stärken von JBT Marel im Bereich der KI ist die Skalierbarkeit. Dieselbe KI-Plattform unterstützt mehrere Maschinen und Anwendungen in der Geflügel-, Fleisch- und Fischindustrie sowie in der Weiterverarbeitung. Dies gewährleistet einheitliche Qualitätsstandards und schnellere Innovationen im gesamten Portfolio. „Wir können komplexere Aufgaben schneller und mit höherer Genauigkeit lösen. Und das zu geringeren Kosten, da wir nicht mehr so viele Entwicklungsstunden aufwenden müssen wie früher.“
Für JBT Marel ist KI nicht einfach nur eine Initiative, mit der das Unternehmen dem Trend folgt. Es handelt sich vielmehr um eine sorgfältig gesteuerte Technologie, die nur dort zum Einsatz kommt, wo sie messbare Vorteile bringt.“
Zwar wird in Zukunft nicht jede Maschine auf KI setzen, doch im Laufe der Zeit werden immer mehr Produktionslinien davon profitieren. Durch die Verbesserung der Maschinenleistung mithilfe von KI unterstützt JBT Marel seine Kunden dabei, eine höhere Qualität und größere Stabilität zu erzielen und die Abhängigkeit von individuellem Fachwissen zu verringern.
Letztendlich geht es bei der KI nicht darum, Menschen auszutauschen. Es geht darum, Maschinen bessere Wahrnehmungsfähigkeiten zu verleihen, damit sich die Menschen darauf konzentrieren können, ihre Betriebe souverän zu steuern.
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