如今，人工智能无处不在--涉及图像、文本、流程和产品--而且很多时候我们甚至没有察觉到。一个实例：2025年发布了一段由人工智能生成的视频，威尔·史密斯看似在吃意大利面条，这在互联网上引起了轰动。它看起来如此逼真，以至于许多人认为是真实的，它令人印象深刻地展示了技术在短时间内取得了如此巨大的进步。在饮料和液态食品行业，人工智能也开辟了新的可能性，而这些可能性直到不久前甚至还无法想象。
人工智能改变了我们的生活方式、工作方式以及决策方式。克朗斯将人工智能应用于创造区分：提升效率、实现可持续解决方案和智能化流程。
利用人工智能攻克客户面临的挑战
饮料企业如今面临多样化挑战：专业人才匮乏、追求更高的可持续性、产品组合和生产的日益复杂以及不断提高效率的压力。对于克朗斯公司，有一点非常明确：要应对这些挑战，就需要创新的解决方案。“我们开展人工智能项目，并不是因为大家都在做，而是因为我们正在探索：客户面临的最大挑战是什么？”，克朗斯人工智能部门负责人Philipp Olenberg解释道。
因此，对于克朗斯来说，人工智能并非目的本身，而是一种工具，旨在与客户携手共同应对行业最紧迫的问题，寻找解决方案，例如，如何使生产过程更加灵活，如何节约资源以及在供应链中创造透明度。在此过程中，始终将实际效益置于首位：“克朗斯与客户同舟共济：我们希望共同开发真正有帮助的解决方案”，Philipp Olenberg表示。
人工智能的实际应用--通往智能生产的四条道路
尽管人工智能本身并不能解决所有问题，但它有助于使流程更加智能化，并有针对性地为饮料企业提供帮助。因此，克朗斯准确地利用人工智能创造真正的附加值。“人工智能帮助我们与客户携手攻克行业面临的挑战，在生产效率和可持续性方面树立新的标杆”，Philipp Olenberg强调说。其中的一个实例就是Ingeniq：这是针对高速灌装PET瓶非碳酸水的全新生产线理念，它将基于数据的智能技术与全自动流程相结合。Ingeniq满足了客户对于降低综合运营成本和提高生产效率的核心要求，展现了如何将AI技术的愿景转化为具体解决方案。
实际上，人工智能在克朗斯并非新鲜事物：人工智能团队多年来一直在致力于将智能技术有针对性地应用于饮料生产领域。许多解决方案已经成功投入使用，还有更多的项目正在紧锣密鼓地开发中。
这里的一切都围绕着机器和设备传感器数据的智能分析展开。Contiloop AI和Dynafill AI等系统可全自动监视和控制生产流程，灵活应对温度波动和不同产品参数等变化，在持续保障高质量的同时将废品率降到最低限度。同时，由于人工智能可以自主微调，确保顺畅的流程，操作人员也得以减负。屡获殊荣的解决方案，如荣获2023年AI Breakthrough大奖的Contiloop AI和获得2024 年AI Excellence大奖的Dynafill AI，展示了如何借助人工智能降低能耗、减少废品和提升产品质量。
另一个应用领域是状态监测：通过Shopfloor Guidance持续分析机器数据，及早发现偏差或磨损。例如，振动被用作滚轮等部件状态的指标。人工智能系统自动确定合适的阈值，可靠区分真实磨损与误报（如开机后）。系统自动汇总并优先排序所有待办任务，通知相关人员，帮助高效及时解决产线问题。异常状态不仅被识别，还直接推送给对应员工，从而避免非计划停机，保持生产持续运转。
借助计算机视觉（即机器视觉），生产变得更加透明。它将现代照相系统与深度学习技术相结合，使图像不仅被采集，还能被智能解读。在负责容器和产品质检的检测技术领域，借此可以识别最微小的偏差，减少误剔除，确保极高的检测精度。
全新的克朗斯Line Observation解决方案同样利用计算机视觉，将整条生产线尽收眼底：集成的照相技术与AI辅助分析帮助及早识别故障，并有针对性地进行远程干预--无需人员始终值守机台，产线依然保持高效。
人工智能在此助力生产计划与控制。借助AI Order Sequencing，可优化排产顺序，缩短转换和刷洗时间，最大限度提高设备利用率。该系统能够综合考虑截止日期、维保周期以及促销活动等个性化条件，灵活应对最新需求，让规划更高效、更轻松。
最新领域：基于语言的辅助系统和聊天机器人，它们简化了与数字解决方案的相互沟通。它们有助于快速评估大量数据、生成报告和协助员工分析生产数据。这样，知识变得更加易于获取，决策能够更快速、更明智地做出。在生成式人工智能领域，克朗斯公司保持快速发展。其目标是使机器和生产线的分析与操作变得更加直观和高效。
人工智能之旅仍在继续
人工智能的发展速度令人惊叹。昨天还只是未来愿景，今天已经成为现实，并且开始改变整个行业。对于克朗斯来说，这意味着我们不能停滞不前，必须积极推动发展，为我们的客户提供最大的价值。因此，现有的人工智能应用将不断得到进一步开发，并扩展到新的应用领域。未来，Shopfloor Guidance系统将整合更大的监控区域，以便更全面地捕捉生产状态。总体上看，目前正在从单纯基于状态的监控向预测性维护转变：潜在的故障被及早发现，通过相应的措施避免故障发生—从而提高设备可用性和计划安全性。克朗斯沿着整线的全部生命周期考虑人工智能：始终以更智能、更高效、更具可持续性的生产作为目标。
