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Aneesh . 11 minutes
December 3, 2025

KI-gestützte Fehlererkennung in pharmazeutischen Verpackungen

Kurzzusammenfassung

Die KI-gestützte Fehlererkennung hilft Pharmaunternehmen, Verpackungsfehler wie falsche Etiketten, unleserliche Chargencodes, lose Verschlüsse, fehlende Tabletten und Versiegelungsprobleme in Echtzeit zu erkennen. Mithilfe von Kameras und trainierten Modellen prüft das System jede Einheit der Produktionslinie, reduziert Rückrufe und Abfall und unterstützt die Einhaltung von Vorschriften. Es lässt sich mit minimalen Anpassungen in bestehende Maschinen integrieren und ermöglicht den Qualitätskontrollteams eine präzise und konsistente Prüfung in hoher Geschwindigkeit.

Die KI-gestützte Fehlererkennung spielt eine wichtige Rolle dabei, Pharmaunternehmen bei der Sicherstellung korrekter und vorschriftsmäßiger Verpackungen zu unterstützen. Wenn Produkte schnell durch eine Verpackungslinie transportiert werden, können kleine Mängel wie ein lockerer Flaschenverschluss, ein fehlendes Etikett oder eine beschädigte Versiegelung leicht unbemerkt bleiben. Diese kleinen Fehler können zu Verzögerungen, Kundenbeschwerden oder sogar Produktrückrufen führen.

Manuelle Kontrollen allein können oft nicht mit dem Produktionstempo mithalten oder kleinste Fehler erkennen. KI hilft, diese Lücke zu schließen, indem sie Kameras und ComputersichtJede Einheit kann in Echtzeit überprüft werden. Das System kann Probleme frühzeitig erkennen, Qualitätsteams mit zuverlässigen Daten unterstützen und sicherstellen, dass die Verpackung den erforderlichen Standards entspricht, bevor die Produkte das Werk verlassen.

In diesem Blogbeitrag erklären wir, wie KI-gestützte Fehlererkennung funktioniert. Wir zeigen, welche Arten von Verpackungsfehlern sie erkennen kann und warum viele Pharmaunternehmen sie als praktische Methode zur Verbesserung der Genauigkeit und Risikominderung sehen.

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Was ist KI-Fehlererkennung in der Pharmaverpackung?

Die KI-gestützte Fehlererkennung in der Pharmaverpackung ist ein Qualitätskontrollprozess, bei dem intelligente Bildverarbeitungssysteme Medikamente, Etiketten und Verpackungsmaterialien automatisch scannen, um Fehler zu erkennen. Anstatt sich ausschließlich auf manuelle Kontrollen zu verlassen, nutzen KI-Systeme trainierte Bildmodelle, um Probleme während des Produktionsprozesses zu erkennen.

Diese Systeme erkennen Probleme wie verschmierte Drucke, beschädigte Blisterverpackungen, fehlende Tabletten, falsch ausgerichtete Etiketten, fehlerhafte Barcodes oder mangelhafte Versiegelungen. Da die Prüfung sofort erfolgt, können Pharmaunternehmen verhindern, dass fehlerhafte Packungen in die nächste Phase gelangen und kostspielige Rückrufaktionen vermeiden.

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Dieser Ansatz gewährleistet einen schnellen, konsistenten und hochpräzisen Inspektionsprozess. Dies ist selbst bei der Serienfertigung möglich.

Warum ist die Fehlererkennung bei Pharmaverpackungen so wichtig?

Die Fehlererkennung bei Arzneimittelverpackungen ist mehr als nur ein Qualitätssicherungsschritt. Sie dient der Patientensicherheit und dem Vertrauen in die Marke. Selbst kleinste Verpackungsfehler können schwerwiegende Folgen haben, von falscher Dosierung bis hin zu behördlichen Strafen. Da Arzneimittel oft mehrere Handhabungsstufen durchlaufen, ist die Verpackung die erste Schutzlinie. Die frühzeitige Erkennung von Fehlern gewährleistet, dass jedes Produkt, das den Patienten erreicht, sicher und zuverlässig ist.

Verpackungsfehler wie

  • falsch gedruckte Etiketten
  • unlesbare Barcodes
  • beschädigte Blisterverpackungen
  • fehlende Broschüren


Dies kann den Vertrieb verlangsamen, Lieferungen verzögern und zu Lagerverlusten führen. Eine effektive Fehlererkennung gewährleistet hohe Qualität, reibungslose Produktion und geringe Compliance-Risiken. All dies trägt zum guten Ruf und zur betrieblichen Effizienz der Pharmamarke bei.

Häufige Mängel bei Pharmaverpackungen

Die Verpackung von Pharmazeutika durchläuft viele Schritte. Dazu gehören Bedrucken, Abfüllen, Versiegeln, Etikettieren und Chargencodieren. Bei so vielen Vorgängen in hohem Tempo entgehen manche Fehler der manuellen Kontrolle. Hier sind die häufigsten Probleme in der Produktion:

Common-Defects-in-Pharma-Packaging

1. Etiketten- und Druckfehler

  • Verschmierter oder verblasster Text
  • Falsche oder fehlende Chargennummern
  • Falsch ausgerichtete Etiketten
  • Falsche Formulierungen oder fehlende regulatorische Texte. Solche Fehler führen zu Problemen mit der Einhaltung von Vorschriften oder zu Rückrufaktionen, selbst wenn das Produkt an sich einwandfrei ist.

2. Probleme mit Barcodes und QR-Codes

  • Für Scanner nicht lesbare Codes
  • Beschädigte oder unvollständige Ausdrucke
  • Geringer Kontrast zwischen Code und Hintergrund. Unlesbare Codes beeinträchtigen die Nachverfolgung, Serialisierung und Transparenz der Lieferkette.

3. Probleme mit Blisterverpackungen

  • Rissige oder unvollständige Abdichtung
  • Leere Hohlräume
  • Überfüllte Hohlräume
  • Fremdkörper im Inneren. Diese Defekte können die Produktsicherheit und die Haltbarkeit beeinträchtigen.

4. Mängel an Flasche und Verschluss

  • Lose oder schiefe Kappen
  • Beschädigte Flaschen
  • Fehlende oder mangelhafte Dichtungen. Jede hier auftretende Schwachstelle birgt das Risiko von Verunreinigungen oder Leckagen.

5. Verpackungsfehler bei Kartons und Beuteln

  • Eingerissene Kanten
  • Klappen öffnen
  • Falsche Zählung innen
  • Unversiegelte Beutel. Solche Probleme mindern das Vertrauen und führen häufig zu Rücksendungen von Händlern.

6. Fehlende Beipackzettel oder Einleger

Beiliegende Beipackzettel sind Pflicht. Fehlende Anweisungen können zu unsachgemäßer Anwendung führen. Dies stellt ein ernstes Gesundheits- und Sicherheitsrisiko dar.

Diese Probleme mögen geringfügig erscheinen, haben aber direkte Auswirkungen auf die Patientensicherheit, die Therapietreue und den Ruf der Marke. Deshalb suchen Pharmaunternehmen nach zuverlässigen KI-Systemen zur Erkennung solcher Probleme, die diese schnell und konsistent identifizieren können.

Auf der Suche nach einer praktischen Möglichkeit, Verpackungsfehler zu reduzieren?

Wie KI-Fehlererkennung in der Pharmaverpackung funktioniert

Die KI-gestützte Fehlererkennung nutzt Kameras und trainierte Modelle, um Probleme in der Verpackungslinie zu erkennen. Dies geschieht ohne Unterbrechung des Produktionsablaufs. Hier eine kurze Erklärung der Funktionsweise:

1. Hochauflösende Kameras erfassen jede Einheit

An wichtigen Punkten der Produktionslinie sind Kameras angebracht:

  • nach dem Füllen
  • nach dem Abdecken
  • nach der Etikettierung
  • vor dem Versiegeln oder Verpacken

Sie erstellen fortlaufend Bilder oder Videos von jeder Flasche, Blisterverpackung, jedem Etikett oder Karton, der den Prozess durchläuft.

2. Das System lernt, wie eine „korrekte“ Verpackung aussieht.

Anstatt Regeln manuell zu definieren, lernt das Modell aus Beispielen:

  • gute Verpackungsmuster
  • fehlerhafte Verpackungsmuster

Dadurch kann es kleine Abweichungen erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen, wie etwa leichte Druckfehler oder subtile Siegelfehler.

3. Vergleich und Fehlerkennzeichnung

Jedes Element wird mit den erlernten Mustern verglichen.
Das System prüft Folgendes:

  • Druckqualität
  • Genauigkeit der Chargennummer
  • Kappenausrichtung
  • Dichtungskonsistenz
  • Barcode-Lesbarkeit
  • fehlende Gegenstände
  • Form- oder Oberflächenunregelmäßigkeiten

Wenn es etwas Ungewöhnliches erkennt, markiert es das Gerät sofort.

4. Automatische Ablehnung oder Benachrichtigung des Bedieners

Je nach Aufbau der Produktionslinie kann das System Folgendes leisten:

  • Das defekte Gerät wird automatisch entfernt.
  • Weisen Sie den Bediener auf die manuelle Überprüfung hin.
  • Sende eine Benachrichtigung an das Qualitätsteam

Dadurch werden Verzögerungen reduziert und verhindert, dass fehlerhafte Produkte weiter in die Lieferkette gelangen.

5. Kontinuierliche Verbesserung im Laufe der Zeit

Das System wird umso genauer, je mehr Daten gesammelt werden.
Es passt sich an:

  • neue Produktvarianten
  • saisonale Verpackungsänderungen
  • neue Defektmuster

Dadurch ist die Fehlererkennung zuverlässiger als manuelle Inspektionen oder regelbasierte Systeme.

Vorteile des Einsatzes von KI zur Fehlererkennung in der Pharmaverpackung

KI-gestützte Fehlererkennung erhöht die Zuverlässigkeit und Konsistenz von Verpackungslinien, wo selbst kleine Fehler schwerwiegende Probleme hinsichtlich Compliance oder Sicherheit verursachen können. Hier sind die wichtigsten Vorteile, die Ihr Team und Ihr Produktionsablauf konkret erfahren:

1. Gleichbleibende Genauigkeit bei hoher Geschwindigkeit

Die Verpackungslinien laufen schnell, die manuelle Qualitätskontrolle kann da kaum mithalten.
KI-Systeme prüfen jede Einheit mit der gleichen Präzision, ohne dass die Aufmerksamkeit nachlässt, ohne dass Ermüdung auftritt und ohne dass Fehler übersehen werden.

2. Weniger Rückrufe und Probleme mit der Einhaltung von Vorschriften

Die meisten Rückrufe erfolgen aus folgenden Gründen:

  • falsche Etiketten
  • unlesbare Batch-Codes
  • fehlende Einlagen
  • Dichtungsfehler

KI reduziert diese Risiken, indem sie Fehler im frühestmöglichen Stadium erkennt, bevor die Artikel in Kartons verpackt werden oder die Vertriebshändler erreichen.

3. Reduzierter Produktionsabfall

Durch das frühzeitige Erkennen von Fehlern, wie beispielsweise falschen Etiketten oder mangelhaften Versiegelungen, trägt das System dazu bei, Folgendes zu vermeiden:

  • Überarbeitung
  • Schrott
  • mehrstufige Korrektur

Dadurch werden die Produktionskosten gesenkt, ohne die Produktivität zu verringern.

4. Bessere Rückverfolgbarkeit und Dokumentation

Jede geprüfte Einheit generiert Daten.
Sie erhalten:

  • lückenlose Prüfprotokolle
  • visueller Nachweis für QC-Teams
  • Einblicke in die Produktion
  • Daten für langfristige Verbesserungen

Dies erleichtert interne und externe Prüfungen.

5. Sofortige Warnmeldungen bei kritischen Fehlern

Die Bediener müssen nicht auf manuelle Überprüfungen warten.
Das System sendet Warnmeldungen in Echtzeit, sodass das Problem behoben wird, bevor es größere Chargen betrifft.

6. Funktioniert mit verschiedenen Verpackungsformaten

Ein System kann mehrere Verpackungsarten überwachen:

  • Flaschen
  • Blisterverpackungen
  • Kartons
  • Beutel
  • Ampullen

Dadurch wird die Implementierung flexibler und skalierbarer.

7. Geringere Abhängigkeit von manuellen Inspektionen

Anstatt sich bei Tausenden von schnelllebigen Artikeln auf menschliches Urteilsvermögen zu verlassen, kann sich Ihr Team auf Ausnahmen konzentrieren.
Dies reduziert die Belastung der Bediener und verbessert die Gesamteffizienz der Produktionslinie.

8. Unterstützt die kontinuierliche Qualitätsverbesserung

Das System wird mit mehr Daten besser.
Mit der Zeit wird die Fehlererkennung präziser, wodurch sich wiederholte Fehler reduzieren und die Verpackungslinie intelligenter und effizienter wird.

Wie KI in Ihren bestehenden Verpackungsworkflow passt

Eine der größten Sorgen von Pharmaunternehmen ist, ob neue Technologien die Produktion unterbrechen werden. KI-gestützte Fehlererkennungssysteme sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lassen. Dies erfordert weder größere Umstrukturierungen noch längere Ausfallzeiten.

So passt es:

1. An wichtigen Inspektionspunkten installiert

Kameras und Sensoren werden dort platziert, wo bereits Kontrollen stattfinden, wie zum Beispiel

  • nach der Etikettierung
  • nach dem Abdecken
  • vor dem Versiegeln
  • bevor die Kartons geschlossen werden

Das bedeutet, dass Ihr aktueller Arbeitsablauf unverändert bleibt; lediglich die Inspektion wird zuverlässiger.

2. Funktioniert mit bestehenden Maschinen

Das System verbindet sich mit Ihrem bestehenden System:

  • Förderbänder
  • Etikettierer
  • Füllstoffe
  • Kartonierer
  • Blistermaschinen

Die meisten Setups erfordern keinen Austausch der Ausrüstung. Dies kann durch einfaches Hinzufügen von Kameramodulen und der Verarbeitungseinheit erfolgen.

3. Echtzeiterkennung ohne Linienverlangsamung

Die Inspektion erfolgt sofort, auch bei hohen Produktionsgeschwindigkeiten.
Es gibt keine Wartezeiten, keine manuelle Pause und keine Reduzierung der Leistung.

4. Automatische Ablehnung oder Weiterleitung

Das System kann:

  • Den bereits in Ihrer Leitung vorhandenen Ablehnungsmechanismus auslösen
  • Die Produktionslinie stoppen, falls ein schwerwiegender Defekt wiederholt auftritt.
  • Routenelemente zur manuellen Überprüfung

Hierbei wird Ihre aktuelle Ablehnungs- oder Sortierkonfiguration verwendet.

5. Einfaches Dashboard für Bediener

Die Bediener erhalten ein übersichtliches Dashboard mit folgenden Inhalten:

  • Fehlerwarnungen
  • Bilder von fehlerhaften Artikeln
  • Produktionsstatistiken
  • Welcher Sender hat das Problem festgestellt?

Dies hilft Teams, schnell zu handeln, ohne komplexe Tools erlernen zu müssen.

6. Keine Notwendigkeit für große Technologie-Teams

Für den täglichen Gebrauch ist kein Datenwissenschaftler oder KI-Ingenieur erforderlich. Ihr Qualitätskontroll- oder Produktionsteam kann das System nach einer kurzen Schulung bedienen.

7. Flexibel für zukünftige Produktvarianten

Bei Änderungen des Verpackungsdesigns, wie z. B. neuen Etiketten, Layouts oder Formaten, kann das System mit neuen Mustern aktualisiert werden. Ein größerer Umbau ist nicht erforderlich.

Wie wir Pharmaunternehmen bei der Implementierung von KI-gestützter Fehlererkennung unterstützen

Pharma-Teams wissen oft, wo Fehler auftreten. Die Herausforderung besteht darin, diese zuverlässig und praktikabel zu erkennen, ohne die Produktion zu beeinträchtigen. Hier setzt unsere Expertise an.

So helfen wir:

1. Die eigene Verpackungslinie und ihre Schwachstellen verstehen

Wir beginnen mit folgendem:

  • wo Fehler auftreten
  • welche Art von Verpackung Sie verwenden
  • welche Kontrollpunkte überwacht werden müssen
  • wo die manuelle Inspektion schwierig wird

Dies hilft uns, eine Lösung zu entwickeln, die zu Ihrem Arbeitsablauf passt.

2. Kamera- und Bildverarbeitungssysteme an den richtigen Stellen einrichten

Jede Verpackungslinie ist anders.
Wir platzieren die Kameras und Sensoren so, dass sie genau die relevanten Mängel erfassen. Es handelt sich um die Blisterversiegelung, die Lesbarkeit des Etiketts, die Ausrichtung des Verschlusses oder den Kartonverschluss.

3. Trainieren des Modells mit Ihren realen Produktmustern

Anstelle von generischen Datensätzen verwenden wir:

  • Ihre guten Verpackungsmuster
  • Ihre fehlerhaften Muster

Dies verbessert die Erkennungsgenauigkeit vom ersten Tag an.

4. Integration mit Ihren bestehenden Maschinen

Sie benötigen keine neuen Abfüllanlagen, Kartoniermaschinen oder Förderbänder.
Unser System knüpft an Ihre bestehende Infrastruktur an, sodass die Installation reibungslos verläuft und die Leitung aktiv bleibt.

5. Einrichten von Benachrichtigungen, Dashboards und Berichten

Wir konfigurieren:

  • Echtzeit-Fehlerbenachrichtigungen
  • Ablehnungsauslöser
  • Bediener-Dashboard
  • QC-Berichte
  • Datenprotokolle für Audits

Dies hilft Ihrem Team, schnell zu reagieren und Trends im Zeitverlauf zu verfolgen.

6. Kontinuierliche Unterstützung und Verbesserungen

Wenn Ihr Produktsortiment wächst oder sich die Verpackung ändert, aktualisieren wir das Erkennungssystem, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten.
Ihr Team erhält fortlaufenden technischen Support und bei Bedarf Verbesserungen.

Abschluss

Die KI-gestützte Fehlererkennung bietet Pharmaunternehmen eine praktische Möglichkeit, die Genauigkeit in jeder Verpackungsphase zu gewährleisten. Dies umfasst Etiketten und Chargennummern, die Blisterversiegelung und Flaschenverschlüsse. Sie hilft, Probleme frühzeitig zu erkennen, Abfall zu reduzieren, die Einhaltung von Vorschriften zu unterstützen und einen reibungslosen Produktionsablauf sicherzustellen.

Da Verpackungslinien immer schneller werden und die Produktpalette wächst, reicht die manuelle Inspektion allein nicht mehr aus. Ein zuverlässiges, bildverarbeitungsbasiertes System sorgt für mehr Konsistenz und Sicherheit bei Ihren Qualitätskontrollen, ohne Ihren Arbeitsablauf zu unterbrechen.

Wenn Sie nach Möglichkeiten suchen, Verpackungsfehler zu reduzieren, oder wissen möchten, wie sich dies in Ihre aktuelle Produktionslinie integrieren lässt, kann Ihnen unser Team mit einer einfachen Bewertung und der passenden Lösung für Ihre Gegebenheiten helfen.

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FAQ

Müssen wir die Produktionslinie anhalten, um die KI-Fehlererkennung zu installieren?

Nein. Die meisten Anlagen werden parallel zu Ihrer bestehenden Leitung installiert, wobei nur minimale oder gar keine Unterbrechungen auftreten.

Wie viele Proben werden benötigt, um das KI-System zu trainieren?

In der Regel reicht eine kleine Anzahl guter und fehlerhafter Proben aus, um zu beginnen. Mehr Proben verbessern die Genauigkeit im Laufe der Zeit.

Wird KI zu mehr Fehlalarmen auf der Leitung führen?

Nicht, wenn es richtig eingestellt ist. Das System kann so kalibriert werden, dass unnötige Stopps vermieden werden und nur wichtige Probleme gemeldet werden.

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Grüße! Ich bin Aneesh Sreedharan, CEO von 2Hats Logic Solutions. Bei 2Hats Logic Solutions widmen wir uns der Bereitstellung von technischem Fachwissen und der Lösung Ihrer Probleme in der Welt der Technologie. Unsere Blog-Seite dient als Ressource, in der wir Einblicke und Erfahrungen teilen und wertvolle Perspektiven auf Ihre Fragen bieten.
CEO
Aneesh Sreedharan
Gründer & CEO, 2Hats Logic Solutions
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