PepsiCo nutzt KI-basierte Qualitätskontrolle mit Machine Teaching
Die Wurzeln von PepsiCo, dem US-amerikanischen Getränke- und Lebensmittelkonzern mit Sitz im Bundesstaat New York, gehen bis in das Jahr 1889 zurück. Mit seinen Marken wie Doritos, Lay‘s und Cheetos ist PepsiCo weltweit vertreten.
In der herkömmlichen Produktion messen Mitarbeiter die notwendigen Produktattribute für den idealen Cheetos Snack manuell in definierten Intervallen. Sollten die Cheetos nicht den Spezifikationen entsprechen, werden manuelle Anpassungen auf der Grundlage von Spezifikationen oder Erfahrungen vorgenommen. Zu seltene Probenahmen resultieren in erhöhtem Produktausschuss, Abfall und Kosten. Dahingegen resultiert eine höhere Konsistenz in qualitativ hochwertigen Produkten und maximiert den Durchsatz. Eine automatisierte Überwachung und Anpassung der Produktqualität war dementsprechend das Ziel von PepsiCo.
Ein Cheetos Extruder greift in der Produktion auf verschiedene Informationen und Spezifikationen zurück, um das Verhältnis des Maismehls zu Wasser und die Geschwindigkeit des Schneidwerkzeugs zu koordinieren, damit die idealen Cheetos Snack-Eigenschaften erreicht werden. Die entwickelte KI-Lösung, basierend auf Microsoft Project Bonsai, überwacht die Extruder Eigenschaften der Produktionsanlage und passt sie automatisch an.
Project Bonsai ist eine Low-Code Plattform für die Entwicklung von KI-Anwendungen: Basierend auf dem Konzept der Autonomen Systeme, lernen und handeln diese Systeme selbstständig, um komplexe Aufgaben zu lösen. Mithilfe von Machine Teaching lässt sich das Verhalten eines autonomen Steuerungssystems trainieren. Dabei trifft das KI-System Entscheidungen und wird für Aktionen bestärkt, die es seinem finalen Ziel – dem idealen Cheeto – näher bringen. Die Beurteilung der Aktionen und die Bestärkung wird durch die Ingenieure der Produktionsanlage vorgenommen, auch ohne tiefes KI-Wissen.
Die Project Bonsai-Lösung wurde zunächst in einer Pilotanlage eingesetzt und hat sich dort bewährt. Daten über relevante Qualitätsfaktoren wie Dichte und Länge eines Cheetos werden über Computer Vision erfasst und der Project Bonsai-Lösung zugeführt, die automatisiert Anpassungen vornimmt, damit das Produkt der Spezifikation entspricht. “Das ist die Zukunft für Prozesskontrollen”, sagt Sean Eichenlaub, leitender Chefingenieur bei PepsiCo. “Wir nutzen KI-basierte Automatisierung, um die Konsistenz unserer Produkte zu verbessern.” Gleichzeitig können die Ingenieure nun Routinekontrollen und -anpassungen der Project Bonsai Lösung überlassen, während sie ihre Zeit in nicht-routine Aufgaben investieren können.
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