API src

Found 109 results.

Related terms

Untersuchung von tierischen Rohstoffen auf Rueckstaende pharmakologisch wirksamer Substanzen. Einfluss solcher Substanzen auf die Qualitaet von Fleisch und Fleischwaren

Das Projekt "Untersuchung von tierischen Rohstoffen auf Rueckstaende pharmakologisch wirksamer Substanzen. Einfluss solcher Substanzen auf die Qualitaet von Fleisch und Fleischwaren" wird/wurde gefördert durch: Arbeitsamt Detmold / Lemgoer Arbeitskreis Fleisch und Feinkost e.V.. Es wird/wurde ausgeführt durch: Fachhochschule Lippe, Fachbereich 4 Lebensmitteltechnologie.Rueckstaende pharmakologisch wirksamer Substanzen in tierischen Rohstoffen sind nicht nur in gesundheitlicher Hinsicht von Bedeutung, sondern nehmen auch Einfluss auf die Qualitaet von Fleisch und Fleischwaren, insbesondere auf den Produktionsablauf bei Fermentationsprodukten. Es soll ein Ueberblick gewonnen werden, in welchem Masse bei der derzeitigen amtlichen Stichprobenkontrolle Fleisch mit oben angegebenen Rueckstaenden in den Handel und zur Verarbeitung kommt und wie relevant dies fuer die Fleischwarenproduktion ist.

KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten, Teilprojekt G

Das Projekt "KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten, Teilprojekt G" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Sauels frische Wurst GmbH Fleischwaren & Co. KG.Ziel des Vorhabens KINLI ist es, einen durch KI ermöglichten prädiktiven Ansatz zur Sicherstellung nachhaltiger Lebensmittelqualität zu konzipieren, diesen in einer Plattform zu implementieren sowie das Konzept und die Plattform in praxisrelevanten Use Cases (UCs) zu demonstrieren und zu validieren. Dies unterstützt die nachhaltige Gestaltung von Lebensmittelketten. Das Vorhaben fokussiert die Fleischbranche, das Konzept wird aber übertragbar gestaltet. Es wird demonstriert anhand der Verknüpfung von Produktionsdaten und der KI-basierten frühzeitigen Erkennung von Problemfällen, die relevant für die Lebensmittelsicherheit sind (UC1), sowie der Erkennung und Bewertung der Aufzucht- und Haltungsbedingungen durch Deep-Learning-Verfahren (UC2).

KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten, Teilprojekt F

Das Projekt "KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten, Teilprojekt F" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Kolsert KG.Ziel des Vorhabens KINLI ist es, einen durch KI ermöglichten prädiktiven Ansatz zur Sicherstellung nachhaltiger Lebensmittelqualität zu konzipieren, diesen in einer Plattform zu implementieren sowie das Konzept und die Plattform in praxisrelevanten Use Cases (UCs) zu demonstrieren und zu validieren. Dies unterstützt die nachhaltige Gestaltung von Lebensmittelketten. Das Vorhaben fokussiert die Fleischbranche, das Konzept wird aber übertragbar gestaltet. Es wird demonstriert anhand der Verknüpfung von Produktionsdaten und der KI-basierten frühzeitigen Erkennung von Problemfällen, die relevant für die Lebensmittelsicherheit sind (UC1), sowie der Erkennung und Bewertung der Aufzucht- und Haltungsbedingungen durch Deep-Learning-Verfahren (UC2).

KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten, Teilprojekt D

Das Projekt "KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten, Teilprojekt D" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Hochschule Offenburg - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Medien, Institute for Machine Learning and Analytics.Ziel des Vorhabens KINLI ist es, einen durch KI ermöglichten prädiktiven Ansatz zur Sicherstellung nachhaltiger Lebensmittelqualität zu konzipieren, diesen in einer Plattform zu implementieren sowie das Konzept und die Plattform in praxisrelevanten Use Cases (UCs) zu demonstrieren und zu validieren. Dies unterstützt die nachhaltige Gestaltung von Lebensmittelketten. Das Vorhaben fokussiert die Fleischbranche, das Konzept wird aber übertragbar gestaltet. Es wird demonstriert anhand der Verknüpfung von Produktionsdaten und der KI-basierten frühzeitigen Erkennung von Problemfällen, die relevant für die Lebensmittelsicherheit sind (UC1), sowie der Erkennung und Bewertung der Aufzucht- und Haltungsbedingungen durch Deep-Learning-Verfahren (UC2).

KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten, Teilprojekt C

Das Projekt "KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten, Teilprojekt C" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Hochschule Niederrhein University of Applied Sciences, Fachbereich Oecotrophologie.Ziel des Vorhabens KINLI ist es, einen durch KI ermöglichten prädiktiven Ansatz zur Sicherstellung nachhaltiger Lebensmittelqualität zu konzipieren, diesen in einer Plattform zu implementieren sowie das Konzept und die Plattform in praxisrelevanten Use Cases (UCs) zu demonstrieren und zu validieren. Dies unterstützt die nachhaltige Gestaltung von Lebensmittelketten. Das Vorhaben fokussiert die Fleischbranche, das Konzept wird aber übertragbar gestaltet. Es wird demonstriert anhand der Verknüpfung von Produktionsdaten und der KI-basierten frühzeitigen Erkennung von Problemfällen, die relevant für die Lebensmittelsicherheit sind (UC1), sowie der Erkennung und Bewertung der Aufzucht- und Haltungsbedingungen durch Deep-Learning-Verfahren (UC2).

KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten, Teilprojekt E

Das Projekt "KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten, Teilprojekt E" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik.Ziel des Vorhabens KINLI ist es, einen durch KI ermöglichten prädiktiven Ansatz zur Sicherstellung nachhaltiger Lebensmittelqualität zu konzipieren, diesen in einer Plattform zu implementieren sowie das Konzept und die Plattform in praxisrelevanten Use Cases (UCs) zu demonstrieren und zu validieren. Dies unterstützt die nachhaltige Gestaltung von Lebensmittelketten. Das Vorhaben fokussiert die Fleischbranche, das Konzept wird aber übertragbar gestaltet. Es wird demonstriert anhand der Verknüpfung von Produktionsdaten und der KI-basierten frühzeitigen Erkennung von Problemfällen, die relevant für die Lebensmittelsicherheit sind (UC1), sowie der Erkennung und Bewertung der Aufzucht- und Haltungsbedingungen durch Deep-Learning-Verfahren (UC2).

Wirksamkeit von Absorberelementen in der Fleischverarbeitung

Das Projekt "Wirksamkeit von Absorberelementen in der Fleischverarbeitung" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung / Fleischerei-Berufsgenossenschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Institut für Arbeitsschutz der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung.Zielsetzung: In der fleischverarbeitenden Industrie ergeben sich für die Beschäftigten an vielen Arbeitsplätzen hohe Lärmbelastungen, z. B. im Schlachtbetrieb, an Kuttern, Clippern und Peelern. Selbst in Betrieben mit modernsten Maschinen nach dem Stand der Technik entstehen gehörgefährdende Lärmbelastungen. Da die Arbeitsräume in der Regel allseitig stark reflektierende Raumbegrenzungsflächen aufweisen, sollten sich hier durch raumakustisch wirksame Maßnahmen deutliche Pegelminderungen erreichen lassen, z. B. durch eine schallabsorbierende Belegung der Deckenfläche und ggf. von Wandflächen. Aus hygienischen Gründen kommen allerdings keine offenporigen Schallabsorber aus künstlichen Mineralfasern oder Schaumstoff in Betracht. Alle Materialien müssen sich mit Laugen schäumend reinigen und mit dem Hochdruckreiniger abspritzen lassen. Seit wenigen Jahren gibt es sogenannte mikroperforierte Schallabsorber, die sich z. B. aus Edelstahl, Acrylglas oder PVC herstellen lassen und eine entsprechende Reinigung erlauben. Die akustische Wirksamkeit dieser Materialien beruht darauf, dass der Luftschall bei Durchgang durch das perforierte Material mit vielen winzig kleinen Löchern von z. B. 0,1 bis 1 mm Durchmesser eine Dämpfung erfährt (viskose Reibung in den Löchern) und die Schallenergie in Wärme umgewandelt wird. Die mit diesem Material erreichbaren Lärmminderungserfolge sollen für den Bereich der Fleischwirtschaft untersucht werden. Neben den hier zunächst zu betrachtenden akustischen Aspekten sind dabei auch Fragen der Hygiene aufzugreifen, was in einem separaten Projekt des BGIA - Institut für Arbeitsschutz der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung durchgeführt wird. Aktivitäten/Methoden: Da die Wirksamkeit von mikroperforierten Schallabsorbern von den geometrischen Parametern, wie Durchmesser und Anzahl der Bohrungen und dem Abstand zur Decke bzw. Wand abhängt, sollten sie gezielt für den Anwendungsfall ausgewählt werden. Deshalb ist im ersten Schritt der Untersuchung die akustische Situation in den betrachteten fleischverarbeitenden Betrieben zu analysieren. Dabei können größtenteils vorhandene Messdaten der Fleischerei-Berufsgenossenschaft verwendet werden. Die Materialhersteller sollten über die entsprechenden akustischen Eigenschaften der Materialien verfügen, um eine gezielte Auswahl zu ermöglichen. Damit lassen sich dann die erreichbaren Lärmminderungserfolge für einzelne Fleischereibetriebe berechnen. Sollten sich nach diesen Prognoserechnungen ausreichende Lärmminderungserfolge von mindestens 2 dB(A) ergeben, soll die Eignung der mikroperforierten Schallabsorber in einem Folgeprojekt in der betrieblichen Praxis untersucht werden. Dabei sind dann neben der akustischen Wirksamkeit auch Fragen der Hygiene zu untersuchen.

Bestimmung des Calcium-, Blei- und Cadmiumgehaltes in Separatorenfleisch von Rinder-, Schweine- und Gefluegelknochen

Das Projekt "Bestimmung des Calcium-, Blei- und Cadmiumgehaltes in Separatorenfleisch von Rinder-, Schweine- und Gefluegelknochen" wird/wurde ausgeführt durch: Fachhochschule Lippe, Fachbereich 4 Lebensmitteltechnologie.Separatorenfleisch von Rinder-, Schweine- und Gefluegelknochen aus fleischverarbeitenden Industrien des Norddeutschen Raumes wurden auf Gehalt an Calcium, Blei und Cadmium untersucht. Bisher wurden keine wesentlich erhoehten Werte gegenueber normalem Fleisch festgestellt.

Bioökonomie als gesellschaftlicher Wandel, NWG (3): Meat The Bioeconomy - Die Fleischindustrie als Teil der Bioökonomie: Internationalisierung, Arbeitsgeographien und hegemoniale Strategien

Das Projekt "Bioökonomie als gesellschaftlicher Wandel, NWG (3): Meat The Bioeconomy - Die Fleischindustrie als Teil der Bioökonomie: Internationalisierung, Arbeitsgeographien und hegemoniale Strategien" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Hamburg, Institut für Geographie.

KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten

Das Projekt "KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten" wird/wurde ausgeführt durch: Hochschule Niederrhein University of Applied Sciences, Fachbereich Oecotrophologie.Ziel des Vorhabens KINLI ist es, einen durch KI ermöglichten prädiktiven Ansatz zur Sicherstellung nachhaltiger Lebensmittelqualität zu konzipieren, diesen in einer Plattform zu implementieren sowie das Konzept und die Plattform in praxisrelevanten Use Cases (UCs) zu demonstrieren und zu validieren. Dies unterstützt die nachhaltige Gestaltung von Lebensmittelketten. Das Vorhaben fokussiert die Fleischbranche, das Konzept wird aber übertragbar gestaltet. Es wird demonstriert anhand der Verknüpfung von Produktionsdaten und der KI-basierten frühzeitigen Erkennung von Problemfällen, die relevant für die Lebensmittelsicherheit sind (UC1), sowie der Erkennung und Bewertung der Aufzucht- und Haltungsbedingungen durch Deep-Learning-Verfahren (UC2).

1 2 3 4 5 … 9 10 11