Slim gebakken: Een koekje van eigen deeg mét AI

De case in het kort:

• Organisatie: Vermeer Biscuits, een Nederlandse producent van koekjes voor de Europese markt.
• Uitdaging: Kwaliteitsafwijkingen worden vaak te laat opgemerkt, met productverlies, extra uitval en afval als gevolg. Variabelen zoals temperatuur en luchtvochtigheid beïnvloeden het bakproces, terwijl handmatige controle tekortschiet.

• Aanpak: AI-gebaseerde kwaliteitscontrole via camera’s en sensoren. Het systeem stelt vooraf optimale instellingen voor en grijpt in tijdens productie bij afwijkingen.
• Resultaat: Meer goedgekeurde eindproducten per kilo grondstof dankzij efficiënter grondstofgebruik, hogere eindproductkwaliteit en optimale inzet van machines en resources. 

De uitdaging van kwaliteitscontrole op de werkvloer

Op de productievloer van Vermeer Biscuits draait alles om ritme. Machines draaien, ingrediënten worden gemengd, deeg wordt gekneed, de oven is op temperatuur. Alles moet kloppen. Want als één variabele afwijkt – de temperatuur van de oven, de elasticiteit van het deeg, de luchtvochtigheid in de ruimte – dan klopt het koekje niet meer. En dat zie je pas aan het einde van de lijn. 

Precies daar zat de uitdaging: het blote oog ziet subtiele afwijkingen vaak pas laat, waardoor bijsturen niet altijd meer mogelijk is. Het gevolg? Onnodige afkeur. Zeker bij hoge snelheid en een beperkte bezetting schiet handmatige controle tekort. Hoe haal je dan toch het maximale uit grondstoffen én mensen?

Het antwoord bleek te liggen in een slimme, schaalbare AI-oplossing.

“We hadden een goed team, maar we wilden het slimmer maken.”

De productiemanager zag het dagelijks gebeuren: “De mensen op de lijn doen hun werk goed, maar ze kunnen niet alles zien. Zeker niet bij een hoge omloopsnelheid. En zeker niet als de bezetting krapper wordt.”

“Er kwamen koekjes van de band die op het oog prima leken. Tot je ze stapelde, of vergeleek met het referentieproduct. Dan zag je het verschil: te licht, te plat, net niet goed gebakken. Maar dan is het al te laat.”

Elke afgekeurde batch kost niet alleen grondstoffen, maar ook tijd, energie en frustratie. Wat als het bedrijf die afwijkingen eerder kon signaleren? Of – nog beter – kon voorkomen?

Een extra paar ogen én hersens

Om afwijkingen eerder te signaleren, of zelfs te voorkomen, koos Vermeer Biscuits voor een AI-oplossing die beeldherkenning, machine learning en datagedreven aansturing combineert. Niet ter vervanging van operators, maar als versterking van hun werk. Een digitaal hulpmiddel dat helpt bij het maken van betere keuzes.

Zo werkt het:

• Voor de opstart van de lijn analyseert het systeem de beginsituatie – denk aan temperatuur van het deeg, luchtvochtigheid in de ruimte, consistentie van het mengsel en andere sensorwaarden. Op basis daarvan doet AI gerichte voorstellen voor de juiste machine-instellingen én voor de samenstelling van het deeg. Zo adviseert het systeem bijvoorbeeld om extra water toe te voegen of de oventemperatuur aan te passen. De operator krijgt concrete adviezen aangereikt om onder optimale omstandigheden te starten.
• Tijdens het bakproces controleert een slimme camera elk koekje op visuele afwijkingen door deze razendsnel te vergelijken met de vooraf ingestelde ‘gouden standaard’. Als het systeem afwijkingen detecteert – in kleur, vorm of grootte – grijpt het automatisch in of stelt gerichte aanpassingen voor aan de operator. Hierdoor kunnen afwijkingen direct worden gecorrigeerd, nog vóórdat ze leiden tot afgekeurde producten.

Er was direct verschil merkbaar. “Minder afwijkingen, minder discussie, meer rust. Het systeem denkt gewoon mee.” Bovendien leert het systeem elke dag bij. Elke batch maakt het systeem slimmer – en de fabriek wendbaarder.

Wat levert het op?

De inzet van AI heeft bij Vermeer Biscuits geleid tot meetbaar betere prestaties op de productievloer. Door realtime bijsturing en datagedreven procesverbetering wordt het maximale gehaald uit elke batch. De kwaliteitscontrole is stabieler en de output hoger.

Concreet betekent dat voor Vermeer Biscuits:

• Meer goedgekeurde producten per kilo grondstof
• Efficiënter grondstofgebruik
• Hogere eindproductkwaliteit
• Een stabieler proces – met minder handmatige ingrepen
• Minder druk op het team, meer controle over het resultaat

Een voorbeeld voor de sector

Deze case laat zien hoe AI direct kan bijdragen aan slimmer produceren. Juist in een tijd waarin personeel schaars is en druk op verbruik van grondstoffen hoog is.
 
“AI en realtime data geven operators een extra paar ogen én inzicht. Het stelt voedingsbedrijven in staat om sneller en slimmer te reageren op afwijkingen in het proces,” zegt Maarten Cordenier, Partner & Industry Lead Food bij delaware. “Dat maakt het verschil tussen achter de feiten aanlopen of proactief bijsturen met minder mensen.”

Over delaware

Bij delaware combineren we meer dan twintig jaar ervaring in de voedingsindustrie met slimme, pragmatische technologie – van ERP- en CRM-systemen tot geavanceerde AI-oplossingen. Zo helpen we voedingsbedrijven vooruit: met meer grip op processen én slimmere productie.