Anuga FoodTec 2027: Risiken früher erkennen

Pestizidrückstände, Salmonellen und Schimmelpilzgifte gehörten 2024 zu den häufigsten Beanstandungsgründen im europäischen Schnellwarnsystem RASFF. Für Lebensmittelproduzenten und Verarbeiter liegt die Herausforderung allerdings längst nicht mehr nur darin, Probleme möglichst rasch zu erkennen. Entscheidend wird zunehmend, Risiken zu identifizieren, bevor daraus Produktionsausfälle, Qualitätsmängel oder Rückrufe entstehen.

Auf der Anuga FoodTec 2027 in Köln rücken deshalb Technologien in den Mittelpunkt, die aus klassischer Qualitätssicherung ein vorausschauendes Risikomanagement machen sollen. Sensorik, künstliche Intelligenz, automatisierte Datenanalyse und digitale Rückverfolgung greifen dabei immer stärker ineinander.

Vom Reagieren zum Vorbeugen

Lebensmittelsicherheit ist für die Fleischwirtschaft nicht nur eine Frage der Qualität, sondern auch der wirtschaftlichen Absicherung. Ein Anlagenfehler, eine nicht eindeutig nachvollziehbare Charge oder eine zu spät erkannte Abweichung kann hohe Folgekosten verursachen.

Moderne Systeme setzen deshalb deutlich früher an. Sensoren überwachen Maschinenzustände und Prozessparameter laufend. KI-basierte Systeme vergleichen aktuelle Werte mit historischen Mustern und suchen nach Abweichungen, die auf einen bevorstehenden Fehler hinweisen können.

Damit verschiebt sich die Qualitätssicherung zunehmend von der Kontrolle fertiger Produkte hin zur kontinuierlichen Überwachung des gesamten Produktionsprozesses.

Maschinendaten als Frühwarnsystem

JBT Marel setzt bei diesem Ansatz direkt auf der Prozessebene an. Mit AXIN Machine Solutions werden Anlagendaten in Echtzeit überwacht. Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik sollen Veränderungen erkennen, die auf Wartungsbedarf oder einen drohenden Ausfall hinweisen.

Das Ziel ist, Probleme zu beheben, bevor eine Maschine tatsächlich stillsteht oder sich eine technische Abweichung auf die Produktqualität auswirkt.

AXIN Process Solutions ergänzt diese Maschineninformationen um Prozess- und Qualitätsdaten entlang des Verarbeitungswegs. HACCP-relevante Informationen können digital dokumentiert und Produktionsschritte nachvollzogen werden.

Für fleischverarbeitende Betriebe ist diese Verbindung besonders interessant: Produktionssicherheit, Hygiene, Qualität und Wartung werden nicht mehr als getrennte Bereiche betrachtet, sondern auf einer gemeinsamen Datenbasis zusammengeführt.

Datensilos bleiben ein Problem

Genau hier liegt allerdings auch eine der größten Herausforderungen. In vielen Betrieben sind Maschinensteuerung, Warenwirtschaft, Qualitätsmanagement und Lieferkettendaten historisch getrennt gewachsen.

Informationen liegen in unterschiedlichen Systemen und Formaten. Hinzu kommen ältere Maschinen, Schnittstellenprobleme und fehlende personelle Ressourcen für komplexe Digitalisierungsprojekte.

Solange Maschinendaten, Qualitätsdaten und Warenbewegungen nicht miteinander verbunden sind, bleibt ein Teil des Risikomanagements zwangsläufig reaktiv.

Cloudbasierte Traceability-Systeme, ERP-Lösungen und teilweise auch Blockchain-Anwendungen sollen diese Lücken schließen. Welche Technologie sinnvoll ist, hängt allerdings stark von Betriebsgröße, bestehender Infrastruktur und den jeweiligen Anforderungen an Datensicherheit und Datensouveränität ab.

Rückverfolgung bis zum Einzeltier

Für die Fleischwirtschaft ist besonders die Rückverfolgbarkeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette entscheidend.

CSB-System setzt hier mit einer direkt in das ERP integrierten Lösung an. Bei CSB Traceability werden relevante Informationen bereits beim Wareneingang erfasst und anschließend mit den Rohstoffen und Produkten durch die einzelnen Verarbeitungsschritte geführt.

Warenströme lassen sich sowohl in Richtung Lieferant als auch in Richtung Kunde nachvollziehen. Bei Rindfleisch ist laut Anbieter sogar eine Rückverfolgung bis zur Ohrmarke möglich.

Die Daten können außerdem standardisiert an externe Systeme wie fTRACE oder ATC übertragen werden. Anforderungen aus HACCP, IFS, BRC, SQF und europäischen Rückverfolgbarkeitsvorgaben lassen sich damit in einem System abbilden.

Gerade im Ernstfall entscheidet die Datenqualität über Zeit und Kosten. Je genauer eine betroffene Charge eingegrenzt werden kann, desto gezielter lässt sich ein Rückruf durchführen.

Cybersecurity wird Teil der Lebensmittelsicherheit

Mit zunehmender Digitalisierung verändert sich allerdings auch das Risikoprofil der Betriebe. Vernetzte Produktionsanlagen und cloudbasierte Systeme schaffen neue Angriffspunkte.

Mit der europäischen NIS-2-Regulierung steigen deshalb auch die Anforderungen an die Cybersicherheit. Lebensmittelproduktion und Lebensmittelverarbeitung werden dabei als relevante kritische Sektoren behandelt. Für betroffene Unternehmen wird IT-Sicherheit damit zunehmend Bestandteil des betrieblichen Risikomanagements.

Parallel schafft der EU AI Act neue Rahmenbedingungen für den Einsatz künstlicher Intelligenz.

Für Unternehmen bedeutet das: Digitale Risikoprävention darf nicht nur technisch funktionieren. Systeme müssen auch regulatorisch sauber eingebunden und Daten entsprechend geschützt werden.

Die Daten müssen zusammenkommen

Der eigentliche Fortschritt liegt deshalb weniger in einer einzelnen neuen Technologie als in der Verknüpfung verschiedener Systeme.

Sensoren können ungewöhnliche Maschinenwerte erkennen. KI kann daraus Muster ableiten und mögliche Ausfälle prognostizieren. ERP-Systeme dokumentieren Rohstoffe, Chargen und Warenbewegungen. Digitale Qualitätssysteme erfassen Prozessparameter und Kontrollen.

Erst wenn diese Ebenen miteinander kommunizieren, entsteht ein durchgängiges Bild vom Wareneingang über die Verarbeitung bis zur Auslieferung.

Neben JBT Marel und CSB-System wollen auf der Anuga FoodTec 2027 unter anderem Siemens, ifm und Bizerba Lösungen aus den Bereichen Sensorik, Prozessdigitalisierung und Inspektion präsentieren.

Für Fleischverarbeiter dürfte dabei weniger die Frage entscheidend sein, ob Produktion und Qualitätssicherung digitaler werden. Wichtiger wird, wie bestehende Maschinen, Qualitätsdaten und Warenwirtschaft so verbunden werden können, dass aus vorhandenen Daten tatsächlich ein Frühwarnsystem für den Betrieb entsteht.