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Ein Korn nach dem anderen: Um ein globales Problem der Nahrungskette anzugehen, kombiniert Bühler fortschrittliche Datenanalyse mit maschinellem Lernen

Nadine Nyffenegger

Nadine Nyffenegger

CMO & Head of Philanthropies

Lesezeit, 2 min.

Die Vermeidung von krebserregenden Giftstoffe aus dem Getreide ist für Landwirte und Nahrungsmittelverarbeiter ein zentrales Anliegen.

Die digitale Transformation und die 70 Jahren Erfahrung von Bühler, ermöglichen es durch Hilfe der Cloud-basierten Datenanalyse und der UV-Lichttechnologie Kontaminationen zu erkennen und Leben zu retten.

Vielleicht haben Sie noch nie von der Bühler AG gehört, auch wenn das Unternehmen einer der weltweit führenden Anbieter der Lebensmittelverarbeitung ist.  Mit ziemlicher Sicherheit haben Sie aber bereits etwas gegessen, das durch die Technologie des Schweizer Unternehmens verarbeitet wurde.

 

Mykotoxinen sind giftige Substanzen, die Pflanzen besiedeln. Ungeprüft, sind diese in der Lage Krankheiten und Todesfälle bei Menschen und Tieren zu verursachen. Das Gift wird als Aflatoxin bezeichnet und die Schwierigkeit besteht darin, dieses Gift aus der Nahrung herauszuhalten. Die Risiken von Aflatoxin sind bekannt, aber die Technologie zur Umsetzung war begrenzt bzw. zu teuer.

Das aber änderte sich, als die Bühler Ingenieure die Leistungsfähigkeit der Microsoft Cloud mit der Datenanalysesoftware und den Fortschritten in der Kamera- und UV-Lichttechnik miteinander verbanden.

 

Das Endergebnis ist LumoVision: eine optische Sortiermaschine, die einzelne Kerne fotografiert und kontaminierte Maiskörner effektiv entfernt, um sichere Lebens- und Futtermittel zu gewährleisten. Und obwohl das einfach klingt, ist es eine Lösung, die erst durch das Engagement von Bühler möglich wurde. Durch eine explorative Analyse, der hyperspektralen Daten im Azure Machine Learning Studio, wurden die wichtigsten optischen Parameter/Wellenlängen zur Klassifizierung verunreinigter Körner identifiziert. Und diese Erkenntnisse ermöglichten es dem Entwicklungsteam, eine effektive und kosteneffiziente Kamera für die industrielle Hochdurchsatz-Getreidesortierung zu entwickeln, die in der Lage ist, schimmelbelastete Maiskörner zu erkennen. Nach der Identifizierung werden verunreinigte Körner mit hochpräzisen Luftausblasen aus dem Produktstrom entfernt.

 

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Gerne können Sie die vollständige Customer Story unter folgendem Link weiterlesen: https://customers.microsoft.com/en-us/story/buhlergroup-azure-machine-learning-iot-edge-switzerland

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