Ein cloudbasierter IoT-Ansatz für die Vorhersage von Lebensmittelsicherheit und -qualität

Ein cloudbasierter IoT-Ansatz für die Vorhersage von Lebensmittelsicherheit und -qualität

Die Vorhersage von Sicherheit und Qualität ist ein aktuelles Thema in der Lebensmittelindustrie. Im Rahmen einer Zusammenarbeit mit der Genossenschaft Migros Zürich (GMZ), der ZHAW (vertreten durch die Institute IAS und ILGI) und der Axino Solutions AG entwickeln wir einen neuartigen IoT-Ansatz.

Das Hauptziel des Projekts ist die Bereitstellung einer robusten, zuverlässigen und kostengünstigen Methode zur Echtzeit-Überwachung der Kerntemperaturen von Lebensmitteln in verschiedenen Arten von Kühlgeräten, die in MIGROS-Läden eingesetzt werden.

Die Messungen der Umgebungstemperatur werden in regelmässigen Zeitabständen von Sensoren durchgeführt, die an bestimmten Stellen in den Kühlern positioniert sind.

Unter realen Bedingungen (d.h. in einem MIGROS-Laden) können die Kerntemperaturen nicht direkt gemessen werden, da es nicht erlaubt ist, Sensoren im Inneren von Lebensmitteln anzubringen. Daher müssen die Kerntemperaturen nur anhand der Umgebungstemperaturen und eines geeigneten mathematischen Modells, das die Physik des Kühlprozesses beschreibt, geschätzt werden. Die Dynamik solch komplexer Systeme kann nicht durch ein umfassendes physikalisches Modell mit allen möglichen Variablen, Parametern und Prozessen beschrieben werden, weshalb ein sehr allgemeiner Ansatz darin besteht, konzeptionelle Modelle zu entwerfen, die nur eine Auswahl einiger weniger Zustandsvariablen und Systemparameter enthalten.

Bei diesem reduktionistischen Ansatz werden die wichtigsten Prozesse, die von Interesse sind, durch ein der Physik entsprechendes deterministisches Modell beschrieben, das durch eine Differentialgleichung (ODE) ausgedrückt wird, während alle anderen Prozesse, die unvorhersehbare und unkontrollierbare Zufallsereignisse beinhalten, wie z. B. die Interaktionen mit Kunden in einem überfüllten Geschäft, als Rauschen in das Modell einbezogen werden.

Das Rauschen wird mathematisch durch einen Zufallsterm ausgedrückt, der eine stochastische Störung der durch den deterministischen Teil des Modells beschriebenen Dynamik bewirkt. Dies führt auf natürliche Weise zu einem sogenannten stochastischen Differentialgleichungsmodell. Um zuverlässige Vorhersagen machen zu können, muss das (stochastische) Modell an einigen Messdaten kalibriert werden.

Mit anderen Worten, die Modellparameter müssen geschätzt werden, damit das Modell die Beobachtungen reproduzieren kann. Diese datengesteuerte Modellkalibrierung wird als Parameterinferenz bezeichnet.

Sobald die Modellparameter ordnungsgemäß kalibriert sind, können wir mit einem geeigneten Vorwärtsmodell Echtzeitvorhersagen der Kerntemperaturen machen, wenn nur lokale Lufttemperaturbeobachtungen vorliegen.  Ein Netz von Temperatursensoren, die in geeigneter Weise in den Kühlschränken verschiedener, über das Gebiet verteilter Geschäfte installiert sind, wird die erforderlichen Echtzeit-Temperaturdaten liefern. Die lebensmittelspezifische Echtzeit-Temperaturschätzung ist ein Element in einem umfassenderen Rahmen für die vorausschauende Wartung, bei dem wir Zeitreihenanalysen einsetzen, um mögliche Anzeichen für Fehlfunktionen der Kühlgeräte in den Geschäften zu erkennen und die Lebensmittelqualität kontinuierlich zu überwachen.

Das System soll schließlich in der Lage sein, Frühwarnsignale zu erkennen, um Eingriffe wie technische Wartung vorzunehmen oder Qualitätsmanagementmaßnahmen einzuleiten.

Be Cool, Stay Fresh – Axino

Axino kombiniert IoT-Sensortechnologie mit patentierten KI-Algorithmen, um Frische zu gewährleisten und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken. Durch die Digitalisierung und Automatisierung des Qualitätsmanagementprozesses nehmen wir der Einhaltung der Lebensmittelsicherheit (HACCP) die Arbeit ab. www.axino.ai

IoT-Lösung hilft Lebensmitteleinzelhändlern, die Temperatur verderblicher Waren aus der Ferne zu überwachen

Referenz: Refrigerated & Frozen Foods (EN)

IoT-Lösung hilft Lebensmitteleinzelhändlern, die Temperatur verderblicher Waren aus der Ferne zu überwachen

Zum ersten Mal sind Lebensmittelhändler in der Lage, die Produkttemperatur von verderblichen Lebensmitteln in Kühlanlagen aus der Ferne und nicht invasiv zu überwachen.

Die Kategorie der frischen Lebensmittel – Obst, Gemüse, Fleisch, Fisch, Milchprodukte und Backwaren – macht etwa 40 % des Umsatzes im Lebensmitteleinzelhandel aus. Diese Lebensmittel sind ein wichtiger Faktor für den Kundenverkehr und die Kundentreue von Lebensmittelketten. Frische Lebensmittel sind unter den Einzelhändlern hart umkämpft und werden immer wichtiger.

Traditionelle Lebensmittelhändler werden durch steigende Umsätze von Convenience-Stores und großen Einzelhändlern mit Hauslieferdiensten herausgefordert.

McKinsey & Co., New York, veröffentlichte die Ergebnisse einer europaweiten Benchmarking-Umfrage unter 23.000 Lebensmitteleinkäufern. Die Ergebnisse zeigen, dass niedrige Preise und häufige Werbeaktionen die Kundenzufriedenheit erhöhen, dass aber die Qualität und Frische der Lebensmittel die größten Sorgen der Verbraucher sind. Der Studie zufolge können Lebensmittelhändler ihre Umsätze um bis zu 10 % steigern, wenn sie ihre Praktiken und Strategien für frische Lebensmittel verbessern.

«Qualität ist nicht mehr wie früher ein Nice-to-have, sondern eine kritische Notwendigkeit für Einzelhändler, um ihre Marktposition zu verteidigen. Als Reaktion auf die gestiegene Nachfrage nach frischen Lebensmitteln haben die meisten Schweizer Einzelhändler in den letzten fünf Jahren 40 % mehr Kühlschränke in ihren Geschäften aufgestellt», sagt Ihab Hourani, Chief Technology Officer bei Axino Solutions GmbH, Deutschland.

Die Versorgung mit frischen Lebensmitteln ist für Lebensmittelketten jedoch ein komplexes Unterfangen, da die Preise schwanken, die Lieferanten zersplittert sind und die Qualitätskontrollen für verderbliche Produkte mühsam und kostspielig sind. Der Prozess der Temperaturmessung zur Einhaltung der Kühlkettenvorschriften und zur Gewährleistung frischer Waren für die Verbraucher wurde bisher hauptsächlich durch die manuelle Überprüfung und Aufzeichnung der Temperaturmesswerte von Kühlmöbeln und das Einführen eines Fühlerthermometers in die Lebensmittel durchgeführt. Dieses Verfahren ist zwar arbeitsintensiv und verschwenderisch, aber die akzeptierte Industrienorm.

Herausforderung

  • Ablösung der invasiven manuellen Kerntemperaturüberwachung von
  • Lebensmitteln.
    Entwicklung von Nachrüstlösungen, die mit bestehenden Systemen funktionieren.
  • Pilotierung neuer Technologien zur Lösung von Branchenproblemen.

Geschäftlicher Nutzen

  • Fernzugriff und Überprüfung von Temperaturmessungen.

  • Sicherstellung der Qualität frischer Lebensmittel für die Kunden.

  • Reduzierung von Lebensmittelabfällen und Umsatzeinbußen.

Datengesteuerte Frische im Lebensmitteleinzelhandel

Axino Solutions ist ein weltweit führender Anbieter von Kommunikationslösungen und -dienstleistungen. Das Unternehmen entwirft, implementiert und betreibt umfassende schlüsselfertige, maßgeschneiderte Softwarelösungen für das Internet der Dinge (IoT), die Unternehmen dabei helfen, ihre Digitalisierungsprozesse vollständig zu automatisieren.

Axino hat sich zum Ziel gesetzt, ein automatisiertes und kontinuierliches Temperaturüberwachungssystem mit innovativer Technologie zu entwickeln, das die Kühlkette im Einzelhandel verändern könnte. Axino und die Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (Schweiz) führten Messungen und Tests an sechs Kategorien von frischen Lebensmitteln durch, um ihre spezifischen Wärmesignaturen und Konvektionsmerkmale zu erkennen und die optimale Kerntemperatur für die Frische jedes Produkts zu bestimmen sowie Produkte in einer Vielzahl von realen Situationen (z. B. in Plastik verpackt, unverpackt, in Scheiben geschnitten) zu bewerten. Darüber hinaus führten die Forscher Tests mit Roboterarmen durch, um die Arbeitsweise von Kunden zu simulieren, die die Türen von Kühltruhen und Gefrierschränken öffnen.

Nach der Extrapolation der umfassenden Forschungsdaten entwickelte Axino einen maßgeschneiderten Algorithmus mit künstlicher Intelligenz, der die Kerntemperatur jeder Lebensmittelgruppe mit einer Genauigkeit von 1°C garantieren soll. Die digitale Messsoftware und die Hardwarekomponenten von Axino können in Kombination mit LoRa-Geräten der Semtech Corp. aus Camarillo, Kalifornien, die Kerntemperatur eines Produkts drahtlos erfassen und an Sensoren übermitteln, die in Kühltruhen in einem Abstand von bis zu einem Meter zu den Lebensmitteln angebracht sind.

«Der Erkennungsprozess ist wie Magie. Es gibt keinen anderen Hersteller, der die Kerntemperatur von Lebensmitteln auf diese Weise vorhersagen kann. Das ist wirklich eine bahnbrechende Innovation», fügt Hourani hinzu.

IoT-Lösungen

Axino nutzt die LoRa-Geräte von Semtech und das offene LoRaWAN-Protokoll für seine IoT-Lösung Axino zur Temperaturüberwachung und zum Qualitätsmanagement von Lebensmitteln.

Zum ersten Mal sind Lebensmittelhändler in der Lage, die Produkttemperatur von verderblichen Lebensmitteln in Kühlanlagen aus der Ferne und nicht-invasiv zu überwachen. Durch die Implementierung der vernetzten Temperaturüberwachungslösung von Axino mit LoRa-fähigen Sensoren, Gateways und LoRaWAN-basierter Konnektivität können Lebensmittelhändler die Sicherheit von frischen Lebensmitteln verbessern und gleichzeitig Lebensmittelabfälle und Umsatzeinbußen reduzieren.

«LoRa-basierte Geräte waren die perfekte Wahl. Sie bieten einen geringen Energieverbrauch, integrierte Sicherheitsfunktionen, niedrige Implementierungs- und Betriebskosten, die Eignung für batteriebetriebene Sensoren und eine zuverlässige öffentliche und private Netzwerkleistung», sagt Hourani.

Unter Verwendung von LoRa-Chipsätzen liefert die Axino-Lösung (bestehend aus kundenspezifischer Software, Hardware und einem Back-End-System) leicht verständliche Echtzeit- und historische Temperaturdaten auf einem webbasierten Dashboard oder einem mobilen Gerät. Die visuelle Anzeige umfasst interaktive Diagramme und benutzerdefinierte Karten der Sensorstandorte. In das System sind Warnmeldungen integriert, die beim Überschreiten von vordefinierten Temperaturregeln oder Schwellenwerten ausgegeben werden.

Migros, ein in der Schweiz ansässiger Lebensmitteleinzelhändler, erzielt einen Jahresumsatz von über 28 Milliarden Dollar und ist im Besitz von mehr als 2 Millionen Genossenschaftsmitgliedern.

Wie die meisten Supermärkte der Welt werden auch die Lebensmittelgeschäfte und Restaurants der Migros mit Kühl- und Gefriergeräten betrieben, die von verschiedenen Herstellern stammen. Das patentierte, nachrüstbare und herstellerunabhängige Temperaturüberwachungssystem von Axino funktioniert in allen Kühlsystemen, die in ganz Europa betrieben werden.

Die Migros hat das Qualitätsmanagementsystem Axino.IoT.FoodSafety zunächst in Filialen in der Region Zürich implementiert. Jede Migros-Filiale, die am anfänglichen Proof of Concept beteiligt war, setzte im Durchschnitt 70-100 Sensoren ein – einen magnetisch befestigten Sensor für jede Kühleinheit – und ein einziges Gateway, das die Konnektivität für die gesamte Einzelhandelseinrichtung sicherstellt.

«Unsere Lösung garantiert nicht nur frischere Lebensmittel, sondern [auch] die Mitarbeiter können mehr Zeit für andere Aufgaben aufwenden. Wenn jemand auch nur eine Stunde pro Tag für die manuelle Erfassung der Temperaturwerte benötigt und Sie das mit Hunderten von Filialen multiplizieren, summieren sich die Einsparungen schnell. Die Migros wird voraussichtlich innerhalb von weniger als 12 Monaten einen ROI erzielen», sagt Hourani.

Das Migros-Personal konnte von einem Smartphone, Tablet oder Computer aus auf die Temperaturentwicklung zugreifen und diese überprüfen. Die Plug-and-Play-Lösung reduzierte die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter, so dass sie sich auf die Verwaltung des Inventars und andere Aufgaben konzentrieren konnten. Die Lösung von Axino verbesserte auch die Qualitätssicherungsfähigkeiten und die HACCP-Prozesse (Hazard Analysis and Critical Control Point) der Migros. Auf der Grundlage dieser Ergebnisse plant die Migros, die Axino.IoT.FoodSafety-Lösung bis 2020 in mehr als 800 Filialen zu implementieren.

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Axino kombiniert IoT-Sensortechnologie mit patentierten KI-Algorithmen, um Frische zu gewährleisten und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken. Durch die Digitalisierung und Automatisierung des Qualitätsmanagementprozesses nehmen wir der Einhaltung der Lebensmittelsicherheit (HACCP) die Arbeit ab. Erfahren Sie mehr unter www.axino.ai

Semtech und Axino: LoRa rettet Lebensmittel im Supermarkt

Source: elektroniknet 

Semtech und Axino LoRa rettet Lebensmittel im Supermarkt

Ihre Kühlsysteme hat Axino mit der LoRa-Funktechnik ausgestattet, um Supermärkten die kostengünstige Temperaturüberwachung zu ermöglichen.

Die KI-Algorithmen von Axino nutzen die Temperaturdaten, um die Kerntemperaturen verschiedener Lebensmittel vorherzusagen und die Temperaturniveaus automatisch anzupassen und die Sicherheitsvorschriften einzuhalten. Voraussetzung dafür ist es, die Temperaturdaten verlässlich sammeln zu können. Deshalb setzt Axino auf die LoRa-Technologie von Semtech, die die Daten ausfallsicher über Funk zur  Verfügung stellt.

»Supermärkte können so die Menge an verschwendeten Produkten verringern und eine höhere Rendite erzielen«, sagt Ihab Hourani, CTO von Axino Solutions. Laut Migros, der größten Supermarktkette der Schweiz, die LoRa bereits einsetzt, konnten dadurch nach eigenen Angaben bereits erhebliche Kosteneinsparungen erzielt werden.  

Im Lebensmittelhandel müssen Waren sorgfältig überwacht werden, um sicherzustellen, dass sie so lang wie möglich haltbar sind und der Verzehr sicher bleibt. Darüber hinaus haben Lebensmittel oft einen langen Transportweg – vom Großmarkt über Kühlwagen zum Supermarkt und vom temperaturgeregelten Lager zum endgültigen Regal. Viele Faktoren im Verlauf dieses Transports können die Lebensmittelsicherheit und -qualität beeinträchtigen, einschließlich unsachgemäßer Handhabung durch das Personal und ungenauer Kalibrierung der Kühlräume.

Die LoRa-basierten Temperatursensoren von Axino lassen sich ohne externe Verkabelung über einen Magneten schnell in die Infrastruktur von Kühlräumen einfügen. Der Sensor überwacht die Kerntemperatur in Echtzeit und ist auf ein Grad Celsius genau. Die Sensoren lassen sich vorprogrammieren, um die Temperatur einzelner Kühleinheiten anzupassen und so eine gleichbleibende Temperatur und Lebensmittelsicherheit zu gewährleisten. Datenauswertung in Echtzeit und autonome Kälteanpassung helfen, menschliche Fehler zu vermeiden, die Haltbarkeit von Lebensmitteln zu verlängern und Kosten zu sparen.

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Axino kombiniert IoT-Sensortechnologie mit patentierten KI-Algorithmen, um frische Lebensmittel zu gewährleisten und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken. Durch die Digitalisierung und Automatisierung von Qualitätsmanagement-Prozessen nehmen wir Ihnen bei der Einhaltung der Lebensmittelsicherheit (HACCP) die Arbeit ab. Erfahren Sie mehr unter www.axino.ai/de