Hygiene Report 2/2022
HYGIENE Report ist das Forum für Qualitätssicherung in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie. In Zusammenarbeit mit hochkarätigen Autoren aus Wissenschaft und Wirtschaft berichtet das Periodikum anwenderorientiert und praxisnah zu allen relevanten Aspekten rund um das Thema Qualitätssicherung. Themen sind beispielsweise Hygiene Management, Messtechnik, Berufskleidung, Reinigung, HACCP, Personalhygiene und mikrobiologische Nachweise mit all ihren rechtlichen und gesetzlichen Problemen.
HYGIENE Report ist das Forum für Qualitätssicherung in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie. In Zusammenarbeit mit hochkarätigen Autoren aus Wissenschaft und Wirtschaft berichtet das Periodikum anwenderorientiert und praxisnah zu allen relevanten Aspekten rund um das Thema Qualitätssicherung.
Themen sind beispielsweise Hygiene Management, Messtechnik, Berufskleidung, Reinigung, HACCP, Personalhygiene und mikrobiologische Nachweise mit all ihren rechtlichen und gesetzlichen Problemen.
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april<br />
wissenschaft<br />
Frische von Lebensmitteln mithilfe Künstlicher Intelligenz kontrollieren<br />
„Zukunftslabor2030“: Mehr Sicherheit und nachhaltiger Verbraucherschutz bei Fleisch, Milch & Co.<br />
Um Lebensmittel bedenkenlos<br />
genießen zu können, ist deren<br />
Frischezustand ein wichtiger<br />
Faktor. Diesen zu bewerten ist<br />
aber hoch komplex. V.a. bei<br />
Frischeprodukten wie Fleisch,<br />
Milch oder Obst verändert sich<br />
die vorhandene Mikroflora kontinuierlich,<br />
zudem unterliegen die<br />
Produkte dynamischen physikochemischen<br />
Veränderungen.<br />
Um die Qualität der Erzeugnisse<br />
bis zu deren Verkauf optimal<br />
zu bewerten, ist ein kontinuierliches<br />
Monitoring erforderlich<br />
– aktuell ist das jedoch noch<br />
nicht ausreichend möglich. Um<br />
Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit<br />
zu erhöhen, soll<br />
im „Zukunftslabor2030“ mithilfe<br />
Künstlicher Intelligenz (KI) und<br />
dem Einsatz neuer Technologien<br />
ein besseres und nachhaltigeres<br />
Lebensmittel-Monitoring<br />
entwickelt werden.<br />
Von Kühlung bis <strong>Hygiene</strong><br />
Der Weg von Lebensmitteln<br />
von der Herstellung bis auf den<br />
Teller ist lang. Viele Stationen<br />
bergen Faktoren, die die<br />
Produktqualität negativ beeinflussen<br />
können. Beispiele sind<br />
Unterbrechungen in der Kühlkette,<br />
Verunreinigungen von<br />
Transportbehältnissen, falsche<br />
Lagerung oder mangelnde <strong>Hygiene</strong>.<br />
Um Lebensmittelqualität<br />
und -sicherheit bestmöglich zu<br />
bewerten, ist ein durchgängiges<br />
Monitoring der mikrobiologischen<br />
Veränderungen entlang<br />
der Prozesskette von Herstellung<br />
über Lagerung bis Verkauf<br />
erforderlich. Dies ist aber wegen<br />
aktueller Techniken und spezialisierter<br />
Analysen, die i.d.R.<br />
im Labor stattfinden, mitunter<br />
nicht ausreichend zu realisieren<br />
und erfordert zudem häufig<br />
einen sehr hohen Aufwand bei<br />
Lebensmittelunternehmen.<br />
Um Überwachung und Prognose<br />
künftig möglich zu machen,<br />
hat sich das interdisziplinäre<br />
Experten-Team des Projekts<br />
„Zukunftslabor2030“ das Ziel<br />
gesetzt, Grundlagen für den<br />
Zur Erfassung der Daten setzt das Fraunhofer IVV erstmals<br />
kleine, digitale Gassensoren ein. All diese Daten werden in<br />
Einsatz KI-basierter Methoden<br />
im Bereich Lebensmittelqualität<br />
und -sicherheit zu schaffen.<br />
Moderne analytische Verfahren<br />
in Verbindung mit KI und Datenanalyse<br />
sollen ermöglichen,<br />
dass z.B. die Auswirkungen<br />
von Prozessänderungen sofort<br />
bewertet werden können.<br />
Zudem soll das KI-System<br />
durch Echtzeit-Bewertung des<br />
tatsächlichen Frischezustands<br />
(auf Basis von Produkt-, Produktions-<br />
und Transportdaten)<br />
die Qualitätsprognosen von<br />
Lebensmitteln verbessern.<br />
Zentrales Element im „Zukunftslabor2030“<br />
ist der Digitale<br />
Zwilling. Mit dieser Methodik<br />
wird ein digitales, KI-basiertes<br />
Lebensmittel-Monitoring geschaffen,<br />
das mittels Daten von<br />
innovativen Messverfahren wie<br />
Spektroskopie, Massenspektrometrie<br />
oder Volatilom-Analyse<br />
stets dazulernt und sich ständig<br />
durch neue Daten aktualisiert.<br />
Durch die Integration verschie-<br />
denster Messdaten werden die<br />
wichtigsten chemischen, physikalischen<br />
und biologischen Prozesse<br />
von Lebensmitteln – und<br />
damit das gesamte komplexe<br />
System Produkt-Mikrobiom<br />
– durch<br />
Computermodelle<br />
digital<br />
beschrieben.<br />
Die in<br />
der Cloud<br />
erfassten<br />
Daten bilden<br />
den Digitalen<br />
Zwilling und<br />
jeder ist<br />
wie jedes<br />
der Cloud erfasst und mit weiteren Labordaten der Partner<br />
im Digitalen Zwilling abgebildet.. Foto: Fraunhofer IVV<br />
natürliche<br />
Lebensmittel<br />
spezifisch.<br />
Um Variationen<br />
und<br />
Messungenauigkeiten bei der<br />
Erstellung aufzufangen, werden<br />
statistische Wahrscheinlichkeitsaussagen<br />
mittels des Digitalen<br />
Zwillings über den Zustand<br />
eines individuellen Lebensmittels<br />
getroffen. Durch kontinuierliches<br />
Lernen des Digitalen<br />
Zwillings kann der Zustand<br />
eines Lebensmittels künftig besser<br />
und genauer beschrieben<br />
werden. Und im zeitlichen Verlauf<br />
die Änderung der Qualität<br />
und damit die Sicherheit eines<br />
Lebensmittels vorherzusagen.<br />
Zur Erfassung der Daten setzt<br />
das Fraunhofer Institut für<br />
Verfahrenstechnik und Verpackung<br />
IVV (Freising) erstmals<br />
kleine, digitale Gassensoren<br />
ein, die eine kontinuierliche<br />
Überwachung des Produkts<br />
ermöglichen und unerwartete<br />
Umwelteinflüsse detektieren.<br />
Dazu werden analytische<br />
Verfahren zur Zustandsbeschreibung<br />
eines Lebensmittels<br />
genutzt. All diese Daten werden<br />
in der Cloud erfasst und mit<br />
weiteren Labordaten der Partner<br />
im Digitalen Zwilling abgebildet.<br />
Mit den Ergebnissen kann u.a.<br />
die Qualitätsprognose an den<br />
tatsächlichen Lagerzustand<br />
angepasst werden. Zum Einsatz<br />
kommen Gassensorik, Headspace-Gaschromatographie<br />
mit<br />
Massenspektrometrie (HS-<br />
GC-MS), Gaschromatographie<br />
(gekoppelt) mit Ionenmobilitätsspektrometrie<br />
(GC-IMS), Sauerstoffmessung<br />
bzw. die Bestimmung<br />
von Sauerstoffzehrraten<br />
sowie Hyperspektraldetektion<br />
zur Analyse und Charakterisierung<br />
gezielt gealterter und frischer<br />
Fleischproben. Zusätzlich<br />
werden bei den Partnern Mikrobiom<br />
analysen durchgeführt.<br />
Namhafte Projektpartner<br />
Das interdisziplinäre Experten-<br />
Team vereint Expertise in den<br />
Bereichen Datenhandling,<br />
Modellierung, Data Science, KI,<br />
Massenspektrometrie, optische<br />
Spektroskopie, Next Generation<br />
Sequencing, Sensorsysteme für<br />
volatile Komponenten, Mikrobiologie<br />
und Lebensmittelrecht.<br />
Die Projektpartner sind:<br />
u Benelog GmbH & Co. KG<br />
u Bundesinstitut für Risikobewertung<br />
(BfR)<br />
u Bayerisches Landesamt für<br />
Gesundheit und Lebensmittelsicherheit<br />
(LGL)<br />
u Max Rubner-Institut<br />
u Technische Hochschule<br />
Deggendorf<br />
u tsenso GmbH<br />
u Universität Bayreuth (Lehrstuhl<br />
für Bioanalytik und<br />
Lebensmittelanalytik<br />
Das Projekt wird gefördert vom<br />
Bundesministerium für Ernährung<br />
und Landwirtschaft.<br />
www.zukunftslabor2030.de<br />
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