QM Fokus & Fakten

Mit der Zeit gehen

"Wer nicht mit der Zeit geht, geht mit der Zeit.“

Michail Gorbatschow

In der modernen Qualitätssicherung ist Künstliche Intelligenz (KI) längst kein Science-Fiction mehr, sondern ein entscheidender Faktor für Effizienz und Präzision. Es ist der richtige Zeitpunkt, um KI verantwortungsvoll und praxisnah zu nutzen und so Ihre Qualitätsmanagementprozesse zukunftssicher zu gestalten.

Künstliche Intelligenz (KI) ist Realität und bietet gerade für mittelständische Lebensmittelbetriebe enorme Potenziale im Qualitätsmanagement (QM) und in der Qualitätssicherung (QS).

In der neuen EU-KI-Verordnung (Art. 3 Nr. 1) ist  KI definiert als

„Ein maschinengestütztes System, das mit unterschiedlichem Grad an Autonomie betrieben werden kann und nach seiner Einführung Anpassungsfähigkeit zeigt, um aus Eingaben Ziele abzuleiten und Ausgaben wie Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen zu generieren, die physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen können.“

🔍 Was bedeutet das für die Lebensmittelbranche?

KI umfasst Technologien wie Data Science, Machine Learning, Big Data und Business Intelligence. Diese Begriffe stehen für Werkzeuge, die helfen, Prozesse zu analysieren, Muster zu erkennen und Entscheidungen datenbasiert zu treffen – etwa bei:

• HACCP-Überwachung
• Fremdkörpererkennung
• Auditvorbereitung
• Dokumentation & Rückverfolgbarkeit
• Reklamationsbearbeitung und Bearbeitung von Non-Konformitäten

✅ Vorteile für den Mittelstand

• Effizienzsteigerung durch automatisierte Prüfprozesse
• Frühwarnsysteme zur Vermeidung von Qualitätsabweichungen
• Entlastung des QM-Personals durch intelligente Assistenzsysteme

🧪 Praxisbeispiele

• KI-gestützte Sortieranlagen für Obst und Gemüse
• Chatbots zur Mitarbeiterschulung in Hygiene und HACCP
• Dashboards zur Echtzeitüberwachung kritischer Kontrollpunkte (CCPs)

📚 Schulung als Schlüssel zur erfolgreichen Einführung

Der Umgang mit KI ist wie ein Handwerk – er muss erlernt werden. Sinnvolle Schulungsziele sind:

1. Verstehen, was KI ist und wie sie funktioniert
2. Erkennen, wie KI QM und QS unterstützt
3. Einbindung von KI in HACCP und Risikobewertungen
4. Kennenlernen relevanter Tools für den eigenen Bedarf
5. Bewertung von Nutzen und Risiken
6. Planung der nächsten Schritte zur Einführung

⚠️ Herausforderungen

• Datenschutz (DSGVO)
• Schulungsbedarf bei Mitarbeitenden
• Integration in bestehende Systeme

🧭 Fazit

KI ist kein Ersatz für menschliche Expertise – sie ist ein Werkzeug, das gezielt eingesetzt werden muss. Die Technik ist verfügbar, erprobt und zunehmend unverzichtbar. Es ist nicht die Frage, ob wir sie nutzen, sondern wie wir sie sinnvoll und verantwortungsvoll einsetzen.

📩 Interesse an Schulungskonzepten oder einer Checkliste zur Einführung von KI im QM?

Kontaktieren Sie mich: info@qualitaetmitzukunft.de

📚 Quelle:

• EFSA – Explainable AI in Food Safety EFSA-Präsentation als PDF

• DLG Expertenwissen 2024: KI in der Qualitätssicherung
• BfR Leitfaden zur Anwendung von KI-Methoden (2024)

der Artikel wurde unter Verwendung von KI erstellt

©Karl Mayrhofer

1. Automatisierte Prozessüberwachung

KI kann Produktionsdaten in Echtzeit analysieren und Abweichungen (z. B. Temperatur, pH-Wert, Hygienestatus) sofort erkennen.

2. Früherkennung mikrobiologischer Risiken

Durch Mustererkennung in Sensor- oder Labordaten lassen sich potenzielle Kontaminationen frühzeitig identifizieren.

3. Optimierung von HACCP-Systemen

KI kann kritische Kontrollpunkte (CCPs) dynamisch bewerten und bei der Risikoeinstufung unterstützen.

4. Effizientere Auditvorbereitung

KI-gestützte Tools helfen bei der Dokumentenanalyse, der Vorbereitung von Audits (z. B. nach ISO 22000, IFS) und der Simulation von Auditfragen.

5. Reduktion von Lebensmittelverschwendung

Prognosemodelle zur Haltbarkeit und Qualität ermöglichen eine präzisere Planung und Lagerung.

6. Automatisierte Dokumentation & Rückverfolgbarkeit

KI kann QM-Dokumente automatisch erstellen, aktualisieren und mit Produktionsdaten verknüpfen – wichtig für Rückrufe und Behördenkommunikation.

7. Schulung & Wissensmanagement

Chatbots oder interaktive Lernsysteme können Mitarbeitende kontinuierlich zu Hygiene, Qualität und Sicherheit schulen.

8. Lieferantenbewertung & Risikoscoring

KI analysiert Lieferantendaten (z. B. Auditberichte, Rückrufe, Zertifikate) und erstellt Risikoprofile.

9. Einhaltung gesetzlicher Anforderungen

KI kann helfen, regulatorische Änderungen (z. B. EU-Verordnungen, LMIV) zu überwachen und QM-Systeme automatisch anzupassen.

10. Nachhaltigkeits- und ESG-Integration

KI unterstützt bei der Erfassung und Bewertung von Umweltkennzahlen (z. B. CO₂-Fußabdruck, Wasserverbrauch) im QM-Kontext.who

📌 Hinweis:

Der BfR-Leitfaden zur Anwendung von KI in Behörden und Wissenschaft empfiehlt ausdrücklich eine verantwortungsvolle, transparente und nachvollziehbare Nutzung von KI, insbesondere im Bereich Lebensmittelsicherheit.

📚 Quelle:

• EFSA – Explainable AI in Food Safety EFSA-Präsentation als PDF

• DLG Expertenwissen 2024: KI in der Qualitätssicherung
• BfR Leitfaden zur Anwendung von KI-Methoden (2024)

der Artikel wurde unter Verwendung von KI erstellt

©Karl Mayrhofer

Beispiel für die Erstellung von QM-Dokumenten mittels KI-Einsatz

1. Zielsetzung

Diese QM-Anweisung beschreibt die Anforderungen und Vorgehensweise zum Screening auf Listeria monocytogenes in Betrieben mit Ready-to-Eat-Produkten gemäß geltender EU-Verordnung und nationaler Empfehlungen.

2. Rechtlicher Hintergrund

• EU-Verordnung (EG) Nr. 2073/2005, Artikel 5:
  „Lebensmittelunternehmer müssen Studien durchführen, um zu prüfen, ob die Produkte das Wachstum von Listeria monocytogenes ermöglichen.“
• Quelle: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX%3A32005R2073
  
• Grenzwerte:
• • <100 KBE/g bei Inverkehrbringen, wenn kein Wachstum möglich
  • ≤100 KBE/g während der Haltbarkeit, wenn Wachstum möglich
• BfR-Stellungnahme 2025:
• Empfehlung zur Anwendung von WGS zur Typisierung und Trendanalyse.
• Quelle: https://www.bfr.bund.de
• IFS Food Version 8 (2024):
• Pflicht zur mikrobiologischen Trendanalyse und risikobasierter Probenplanung.
• Quelle: https://www.ifs-certification.com

3. Umsetzung im Betrieb

3.1. Probenahmeplan

• Umweltmonitoring nach Zonenkonzept (Zone 1–4)
• Produktproben gemäß HACCP-Risikoanalyse
• Frequenz: mindestens monatlich, ggf. häufiger bei Risikoprodukten

3.2. Methoden

• Abstrichproben (Oberflächen, Geräte, Personal)
• Produktproben (Endprodukt, Zwischenstufen)
• Validierte Nachweismethoden gemäß ISO 11290-1/-2

3.3. Dokumentation

• Ergebnisse in QM-Datenbank erfassen
• Trendanalyse halbjährlich durchführen
• Maßnahmen bei positiven Befunden dokumentieren

4. Maßnahmen bei Nachweis

• Sofortige Sperrung betroffener Chargen
• Ursachenanalyse (Hygiene, Rohstoffe, Personal)
• Wiederholungsproben & ggf. Rückruf
• Information an Behörden gemäß Meldepflicht

5. Verantwortlichkeiten

QM-Leitung - Überwachung & Freigabe

Produktionsleitung - Umsetzung der Maßnahmen

Labor - Durchführung der Analytik

Schulungsteam - Hygieneschulung des Personals

6. Anhang

• Checkliste Listerien-Monitoring
• Zonenkonzept für Umweltproben
• Vorlage Trendanalyse

📌 Hinweis zur Umsetzung

Diese Vorlage basiert auf den aktuellen gesetzlichen Anforderungen und Empfehlungen (Stand: Oktober 2025). Sie sollte regelmäßig überprüft und bei Änderungen der Gesetzeslage angepasst werden.

📚 Quellenverzeichnis

• EU-Verordnung (EG) Nr. 2073/2005: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX%3A32005R2073
• Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR): https://www.bfr.bund.de
• IFS Food Standard Version 8: https://www.ifs-certification.com

der Artikel wurde unter Verwendung von KI erstellt

©Karl Mayrhofer