GCP, AI/ML

Optimierung der FSSAI-Konformität für Lebensmittelverpackungen

Wichtige Herausforderungen

Anfangs erforderte jedes Lebensmittelverpackungsdesign eine zeitaufwändige manuelle Prüfung, um den FSSAI-Standards zu entsprechen, was den Prozess erheblich belastete. Die Spezifität und die zusätzlichen Informationen, die von den FSSAI-Regeln gefordert wurden, erschwerten die manuelle Überprüfung zusätzlich. Fehlerhafte Designs mussten korrigiert und erneut eingereicht werden, was zu wiederholten manuellen Überprüfungen und verlängerten Genehmigungszeiten führte. Zudem war der bestehende manuelle Prozess nicht skalierbar, was die effiziente Bearbeitung einer großen Anzahl von Verpackungsdesigns erschwerte.

Wichtige Ergebnisse

Der Verifizierungsprozess für Lebensmittelverpackungsdesigns wurde drastisch von Tagen oder Wochen auf maximal 120 Sekunden reduziert. Automatisierte Prüfungen erhöhten die Genauigkeit erheblich, indem sichergestellt wurde, dass alle FSSAI-Vorschriftenetiketten korrekt identifiziert wurden, wobei Abweichungen oder fehlende Etiketten hervorgehoben wurden. Dies führte zu einer erheblichen Verbesserung der betrieblichen Effizienz, schnelleren Produkteinführungen und reduzierten Kosten. Die nahtlose Integration und Bereitstellung auf Google Cloud Functions stellte Bizongo ein skalierbares und zuverlässiges automatisiertes Verifizierungssystem zur Verfügung.

Übersicht

Bizongo, ein führender Akteur in der Verpackungsindustrie, stand vor erheblichen Herausforderungen, um sicherzustellen, dass jedes Lebensmittelverpackungsdesign die strengen Vorschriften der Food Safety and Standards Authority of India (FSSAI) erfüllte. Der manuelle Überprüfungsprozess war zeitaufwändig und fehleranfällig und dauerte oft Tage oder Wochen für eine einzige Designgenehmigung. Diese Ineffizienz verzögerte nicht nur Produkteinführungen, sondern erhöhte auch die Betriebskosten.

Herausforderungen

  • Manuelle Prüfung: Jedes Design musste manuell auf Einhaltung der FSSAI-Standards überprüft werden, was arbeitsintensiv und zeitaufwändig war.
  • Komplexe Vorschriften: FSSAI-Standards sind sehr spezifisch, und bestimmte Lebensmittelprodukte erfordern zusätzliche Informationen, was den manuellen Überprüfungsprozess weiter erschwert.
  • Verzögerungen bei der Genehmigung: Fehlerhafte Designs mussten korrigiert und erneut eingereicht werden, was zu zusätzlichen Verzögerungen führte, da sich der menschliche Überprüfungsprozess wiederholte.

Lösung

  1. GCP-Projekt-Einrichtung: Wir unterstützten Bizongo bei der Einrichtung eines Google Cloud Platform (GCP)-Projekts, um deren Prozesse zu optimieren.
  2. Annotation von Designs: Lebensmittelverpackungsdesigns wurden annotiert, um automatisierte Prüfungen zu erleichtern.
  3. AutoML-Objekterkennung: Wir trainierten ein AutoML-Objekterkennungsmodell, um regulatorische Etiketten auf der Verpackung zu identifizieren und Begrenzungsrahmen für die weitere Überprüfung zurückzugeben.
  4. Entwicklung eines automatisierten Skripts: Es wurde ein Skript entwickelt, um Prüfungen gemäß den FSSAI-Normen durchzuführen. Dieses Skript wurde mithilfe des Flask-Frameworks auf Google Cloud Functions bereitgestellt, was eine effiziente, automatisierte Verifizierung ermöglichte.

Geschäftsergebnis

  • Beschleunigter Genehmigungsprozess: Das automatisierte System reduzierte die für die Überprüfung jedes Lebensmittelverpackungsdesigns erforderliche Zeit erheblich auf maximal 120 Sekunden, verglichen mit den Tagen oder Wochen, die für die manuelle Prüfung benötigt wurden.
  • Verbesserte Genauigkeit: Das System stellte sicher, dass alle regulatorischen Etiketten vorhanden und korrekt waren, und hob fehlende Etiketten oder notwendige Änderungen im Design hervor.
  • Betriebliche Effizienz: Bizongo konnte seine betriebliche Effizienz erheblich steigern, Kosten senken und Produkteinführungen beschleunigen, indem Verzögerungen im Genehmigungsprozess minimiert wurden.
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