High-Tech trifft Realität: Wenn Modelle an echten Prozessen verzweifeln

FOTEC präsentierte auf der SAINT 2026 aktuelle Forschungsergebnisse zur KI-gestützten Produkterkennung im industriellen Einsatz.

Im Rahmen der SAINT 2026 präsentierten Michael Kollegger und Kevin Janisch Ergebnisse eines Forschungsprojektes zur automatisierten Erkennung von Fleischprodukten mittels KI. Der vorgestellte Use Case mit Steirerfleisch zeigt, dass moderne Modelle hohe Genauigkeiten erreichen können – entscheidend für den Erfolg sind jedoch Datenqualität, stabile Aufnahmebedingungen und klar definierte Prozesse.

Heuer fand die Social Artificial Intelligence Night (SAINT) 2026 an der USTP – University of Applied Sciences St. Pölten (Campus St. Pölten) statt.

Im Rahmen dieser Veranstaltung präsentierten Michael Kollegger und Kevin Janisch (FOTEC – Forschungsunternehmen der FH Wiener Neustadt) Einblicke in den praktischen Einsatz von KI im industriellen Umfeld. Als Best-Practice-Beispiel wurde der Use Case Steirerfleisch vorgestellt.

Der Use Case: Steirerfleisch

Im Projekt mit Steirerfleisch wurde untersucht, wie sich Fleischprodukte automatisiert im laufenden Produktionsprozess erkennen lassen. Dafür wurden über einen Monat hinweg Bilddaten direkt im Betrieb erfasst.

Umsetzung der KI-Lösung

Zur Produkterkennung wurde ein CNN-Modell (EfficientNetV2-B0) eingesetzt. Die Bilddaten wurden vorverarbeitet und für Training sowie Evaluierung genutzt.

Ergebnisse

Das Modell zeigte:

• gute Ergebnisse bei klar unterscheidbaren Produkten

• Schwächen bei ähnlichen Produkten und geringer Datenbasis

• eine starke Abhängigkeit von der Qualität der Bildaufnahmen

Zentrale Erkenntnis

Entscheidend ist nicht nur das Modell, sondern vor allem:

• Datenqualität

• standardisierte Aufnahmeprozesse

• stabile Rahmenbedingungen