Qualität weiterdenken: Wie Artificial Vision Pooling-Systeme optimiert

Seit mehr als 25 Jahren basiert das Cartonplast-Pooling-System auf einem klaren Prinzip: Konsequente Qualitätskontrolle. 

Während jedem Prozessdurchlauf bei Cartonplast werden Layer Pads nach jedem Umlauf manuell sortiert und überprüft. Geschulte Mitarbeitende stellen sicher, dass nur Pads mit einwandfreiem Zustand wieder in den Umlauf gelangen.
Dieses System funktioniert zuverlässig und bildet seit Jahrzehnten die Grundlage stabiler und sicherer Lieferketten. Doch auch ein bewährtes System kann weiterentwickelt werden.

Mit dem Einsatz eines Artificial Vision Systems geht Cartonplast nun einen Schritt weiter: Im Werk Leese, Deutschland, wurde erstmals eine automatisierte, KI-gestützte Qualitätsprüfung in den bestehenden Waschprozess integriert. Sie ergänzt die manuelle Kontrolle und eröffnet neue Möglichkeiten für Präzision und Effizienz. Das Ziel ist nicht, ein funktionierendes System zu ersetzen, sondern ein sehr gutes System noch besser zu machen.

Operative Realität im Pooling-System

Layer Pads werden während des Einsatzzyklus im Glas- und Dosenbereich hohe mechanische Belastungen ausgesetzt. Sie tragen Gewicht, stabilisieren Stapel, werden gewaschen, getrocknet, transportiert und erneut eingesetzt. Jeder Umlauf bedeutet Stress für das Material. Typische Herausforderungen sind dabei keine Ausnahme, sondern Alltag.

Schäden und Schwachstellen sind oft mit bloßem Auge schwer erkennbar. Gleichzeitig können sich nach hohen Lasten Deformationen bilden, die im nächsten Umlauf zu Instabilität führen. Hinzu kommen Verunreinigungen, die nicht immer sofort sichtbar sind, jedoch hygienisch relevant sein können.

Die manuelle Sichtprüfung bleibt deshalb ein zentraler Bestandteil der Qualitätskontrolle. Sie basiert auf Erfahrung, geschultem Blick und klaren Qualitätsstandards. Mit steigenden Umlaufzahlen und wachsenden Systemvolumina eröffnet sich jedoch eine zusätzliche Perspektive: Wie lässt sich diese bewährte Kontrolle durch datenbasierte Technologien ergänzen?

KI-gestützte Sichtprüfung als zusätzliches Quality Gate

Im Werk Leese wurde erstmals eine automatisierte Sichtprüfung integriert, die jedes Layer Pad während des Waschprozesses digital erfasst. Hochauflösende Kameras analysieren jedes Pad in Echtzeit.

Algorithmen prüfen dabei strukturiert auf:

●    Löcher, Fehlstellen, Risse, Verschmutzungen aber auch Verformungen

Die Bewertung erfolgt objektiv und reproduzierbar. Jedes Pad wird nach denselben Kriterien beurteilt, unabhängig von Zeitdruck oder subjektiver Wahrnehmung.

Wichtig dabei: Die Technologie ist nahtlos in den bestehenden Waschprozess integriert. Die Prüfung In-Line, ohne Verzögerungen. Pads werden automatisch sortiert und bei Bedarf ausgeschleust. 

Was sich durch Artificial Vision konkret verändert

Was bedeutet diese Erweiterung für den Pooling-Alltag? Nicht theoretisch. Nicht auf PowerPoint-Ebene. Sondern dort, wo Layer Pads täglich tausendfach durch Waschstraßen und Umlaufsysteme laufen. Wenn Qualitätsentscheidungen datenbasiert ergänzt werden, verändern sich vier zentrale Leistungsdimensionen eines Pooling-Systems.

1. Präzisere Lebensdauersteuerung

Durch die Erkennung von Schäden können Pads gezielt überwacht werden, bevor sie ausfallen. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass funktionale Pads nicht vorschnell aus dem Umlauf genommen werden. In der TCO-Logik bedeutet das:

●    stabilere Umlaufzahlen

●    planbarere Ersatzbedarfe

2. Verbesserte Ressourceneffizienz

Jeder zusätzliche Umlauf erhöht die Ressourceneffizienz eines Layer Pads. Wenn Pads genauso lange genutzt werden, wie es ihr technischer Zustand erlaubt, reduziert sich der Bedarf an Ersatzmaterial. Gleichzeitig sinkt der Materialeinsatz über den gesamten Lebenszyklus. Damit verbessert sich auch der CO₂-Fußabdruck pro Nutzung, weil sich der Herstellungsaufwand auf mehr Umläufe verteilt.

3. Noch stabilere Transportperformance

Ein Pooling-System mit durchgängig geprüfter Qualität verhält sich stabiler. Wenn beschädigte oder deformierte Pads zuverlässig erkannt werden, sinkt das Risiko instabiler Palettenstapel. Das reduziert:

●    Transportschäden
●    Produktverluste
●    Nacharbeit in den Werken
●    Reklamationen entlang der Supply Chain

Gerade in sensiblen Branchen wie Food, Beverage oder Pharma ist diese zusätzliche Sicherheit ein wichtiger Vorteil.

4. Neue Transparenz im System

Artificial Vision erzeugt erstmals eine umfassende Datenbasis über den Zustand der eingesetzten Assets. Dadurch entsteht ein besseres Verständnis über:

●    reale Umlaufzahlen
●    typische Schadensmuster
●    Lebensdauerentwicklung einzelner Assets

Diese Transparenz unterstützt nicht nur den operativen Betrieb, sondern auch Reporting- und Compliance-Anforderungen.

Innovation als nächste Entwicklungsstufe des Pooling-Systems

Die Einführung von Artificial Vision im Werk Leese ist ein wichtiger Schritt in der Weiterentwicklung des Cartonplast-Systems. Manuelle Qualitätskontrollen bleiben weiterhin ein zentraler Bestandteil der Prozesse in allen Anlagen. Gleichzeitig zeigt die Integration intelligenter Technologien, wie sich ein etabliertes System weiter optimieren lässt.

Cartonplast verbindet damit langjährige operative Erfahrung mit modernster Technologie und setzt einen neuen Maßstab für Qualität und Transparenz in Pooling-Systemen. Für Partner bedeutet das vor allem eines: Eine Zusammenarbeit auf höchstem Qualitätsniveau. Heute und in Zukunft.