Agrar & Lebensmittel

LMIV-Kennzeichnung mit KI absichern: Allergene, Nährwerte, Sprachfassungen

Ein vergessenes Allergen im Zutatenverzeichnis kann einen Rückruf auslösen, und viele Rezepturänderungen ziehen Etikettenänderungen nach sich. Das Kompaktseminar wendet sich an Fachleute aus QM, Regulatory und Produktmanagement in der Lebensmittelindustrie, die die Deklaration nach LMIV mit KI-Unterstützung prüfen und den Freigabeprozess absichern wollen. Sie gleichen Etikettenangaben mit Rezeptur- und Spezifikationsdaten ab, behalten Vorschriftenänderungen und Sprachfassungen im Blick und legen fest, wer was freigibt. Daraus entsteht ein Plan, wie KI-gestützte Prüfungen Ihren Kennzeichnungsprozess absichern können.

Für wen

Fachleute aus Qualitätsmanagement, Regulatory Affairs und Produktmanagement der Lebensmittelindustrie, die Deklaration und Compliance mit KI unterstützen wollen.

KI-Kompaktseminar · 4 Stunden

Etiketten gegen Rezeptur prüfen lassen und die Freigabe nachweisbar regeln

Das nehmen Sie mit

  • Typische Deklarationsfehler und die LMIV-Anforderungen, an denen sie entstehen, ordnen Sie sicher ein.
  • Ein Musteretikett haben Sie mit KI-Unterstützung gegen Rezeptur und Spezifikation geprüft.
  • Einen Freigabeschritt mit Prüfpunkten und Nachweis haben Sie für Ihren Prozess formuliert.
  • Für die Anbindung an PLM/Spezifikationssysteme und die Governance liegt ein erster Fahrplan vor.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Pflichtrahmen: LMIV-Anforderungen und Fehlerquellen

    • Kennzeichnungsanforderungen der LMIV: Zutatenverzeichnis, Allergenhervorhebung, Nährwertdeklaration
    • Fehlerquellen und ihre Folgen: Rezeptur geändert, Etikett nicht; Übertragungsfehler; Risiko bis zum Rückruf
    • Welche Prüfschritte KI im Kennzeichnungsprozess übernehmen kann und welche fachlich beim QM bleiben
    • Live vorgeführt: Eine KI gleicht eine Zutatenliste automatisch mit der Rezeptur ab
    • Eigene Produktpalette sichten: bei welchen Artikeln und Arbeitsschritten Deklarationsfehler auftreten
  2. Teil 2

    Modul 2 – Prüfen: Etikettenangaben gegen Rezeptur und Spezifikation

    • Zutaten, Allergene und Nährwerte mit KI auf Vollständigkeit und Übereinstimmung prüfen
    • Rezepturdaten und Rohstoffspezifikationen der Lieferanten auswerten, etwa auf Allergene in zusammengesetzten Zutaten
    • Übung: Ein Musteretikett mit der zugehörigen Rezeptur abgleichen und Abweichungen begründen
    • Fehler im Entwurfsstadium abfangen, bevor Etiketten in Druck gehen
  3. Teil 3

    Modul 3 – Compliance: Vorschriften, Sprachfassungen und Freigabe

    • Änderungen in Vorschriften verfolgen und die betroffenen Etiketten ermitteln
    • Mehrsprachige Etiketten: Pflichtangaben übersetzen lassen und fachlich gegenprüfen
    • Kontrolle und Freigabe: wer welche Angabe vor dem Druck bestätigt
    • Übung: Für ein Etikett einen Freigabeschritt mit Prüfpunkten und Verantwortlichen ableiten
    • Rechtssicher deklarieren, obwohl KI Vorschläge liefert: Fachprüfung und Freigabe durch Menschen
  4. Teil 4

    Modul 4 – Verankerung: Systeme, Nachweise und Governance

    • Integration in PLM/Spezifikationssysteme, damit Rezeptur- und Etikettendaten aus einer Quelle stammen
    • Verantwortung zuordnen und Nachweise über Prüfung und Freigabe nachvollziehbar ablegen
    • Fallstudie: Ein Hersteller sichert seinen Deklarationsprozess mit KI-gestützten Prüfungen ab
    • Governance: Regeln für Einsatz, Pflege und Überwachung der KI-Prüfung
    • Fahrplan: Pilotproduktgruppe, Zuständigkeiten und nächste Schritte zur sicheren Kennzeichnung

VoraussetzungenBerufserfahrung im Qualitätsmanagement oder im Bereich Regulatory ist Voraussetzung.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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