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Mit Hilfe von KI

Weniger Lebensmittel verschwenden

06. April 2021, 12:30 Uhr   |  Tobias Schlichtmeier

Weniger Lebensmittel verschwenden
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In Deutschland landen jedes Jahr rund zwölf Mio. Tonnen Lebensmittel im Müll. Mehr als 30 Prozent davon werden bereits während des Herstellungsprozesses vernichtet. Das Fraunhofer IGCV will das mithilfe künstlicher Intelligenz ändern.

Deutschland hat sich dem Ziel der Vereinten Nationen verpflichtet, die Lebensmittel-
verschwendung bis zum Jahr 2030 zu halbieren
. Der Handlungsbedarf ist groß, denn bis zu zwölf Mio. Tonnen Lebensmittel landen hierzulande im Müll, und zwar entlang der gesamten Wertschöpfungskette vom Acker bis zum Teller. Rund 52 Prozent der Abfälle verursachen Privathaushalte wie eine Studie des Thünen-Instituts von 2019 ergab. Jedoch zeigt die Studie außerdem, dass rund 30 Prozent der Verluste bereits in der Lebensmittelproduktion und -verarbeitung entstehen. Die restlichen 18 Prozent entfallen auf den Groß- und Einzelhandel und die Außer-Haus-Verpflegung. Im Projekt »REIF«, das für »Resource-Efficient, Economic and Intelligent Foodchain« steht, arbeiten 30 Partner, darunter das Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV, an einer langfristigen Methode im Kampf gegen Lebensmittelverschwendung. Hauptaugenmerk liegt hierbei auf der Konzeption eines KI-Ökosystems, das Beteiligte aller Wertschöpfungsstufen einbezieht.

Mithilfe des Ökosystems wollen die Forschenden die Verluste senken. Denn Käse, Brötchen, Fleisch und Co. lassen sich mit datenbasierten Algorithmen effizienter herstellen. Außerdem wollen die Forschenden Absatz- und Produktionsplanung, Prozess- und Anlagensteuerung mit Methoden des maschinellen Lernens (ML) optimieren.

Überproduktion minimieren und Ausschuss vermeiden

Die Ursachen vermeidbarer Abfälle sind vielfältig. Sie reichen von Überproduktion über Schwankungen der Rohstoffqualität bis hin zu optischen Anforderungen, die die Lebensmittel nicht erfüllen. Im Projekt fokussieren sich die Partner auf Molkereiprodukte, Fleisch- und Backwaren. Verluste entstehen bei den Produkten vor allem, da es sich um leicht verderbliche Waren handelt.

»Wir bringen KI in die gesamte Wertschöpfungskette und insbesondere in den Bereich der Produktion ein. Hierfür adaptieren und selektieren wir die entsprechenden Algorithmen je nach Anwendungsfall«, sagt Patrick Zimmermann, Wissenschaftler am Fraunhofer IGCV. »Wir untersuchen die Plan- und Steuerbarkeit aller Bereiche hinsichtlich ihres Optimierungspotenzials – von der Erzeugung in der Landwirtschaft bis zum Verkauf im Supermarkt«.

Die Potenziale seien jedoch sehr unterschiedlich. Das verdeutlicht Zimmermann am Beispiel eines Fleischmischers. »Die Temperatur und die Dauer des Mischvorgangs beeinflussen das Mindesthaltbarkeitsdatum der Fleischwaren. Indem wir mit KI-Algorithmen den Energieeintrag durch den Mischprozess minimieren, können wir das Mindesthaltbarkeitsdatum verlängern und demnach die Verkaufszeit im Supermarkt optimieren und Lebensmittelverluste reduzieren«.

Auf Anlagenebene entsteht die höchste Lebensmittelverschwendung beim Hochfahren, da die optimalen Parameter erst gefunden werden müssen und somit zunächst Ausschuss produziert wird. »Beispielsweise versuchen wir, mittels intelligenter Sensorik und selbstlernenden KI-Algorithmen den Aufschäumvorgang bei der Herstellung von Kuchenböden gleich beim ersten Versuch zu perfektionieren«, erklärt der Forscher.

Verknüpfte Informationen für alle Glieder der Lebensmittelkette

Langfristig wollen die Projektpartner ein IT-Ökosystem etablieren und einen virtuellen Marktplatz aufsetzen. Unternehmen können hier in Zukunft unter anderem ihre implementierten KI-Algorithmen allen Beteiligten bereitstellen. Ein weiteres Ziel ist es, die Daten aller im Projekt involvierten Firmen zu vernetzen, um so die Wertschöpfung im komplexen Netzwerk der Lebensmittelindustrie zu steigern.

Über den Online-Marktplatz haben die Projektpartner die Möglichkeit, ihre Daten auszutauschen. Produktionsunternehmen können somit ihre Herstellungsprozesse besser steuern, indem sie von Absatzprognosen profitieren, die basierend auf Einkäufen erstellt wurden. Die von Supermärkten erhobenen Daten fließen in die Prognosen ein. Mit dem Zusammenführen vielfältiger Faktoren wie Kundenverhalten, Warenbestand und Mindesthaltbarkeitsdatum lassen sich gezielt dynamische Preisanpassungen für bestimmte Produkte in Supermärkten einführen.

Das sichert dem Einzelhandel eine Gewinnmaximierung und reduziert gleichzeitig Ausschuss und Überproduktion. So profitiert die komplette Lieferkette. Auch der Endkunde würde profitieren: Bei regnerischem Wetter könnten Supermärkte den Preis von Grillfleisch frühzeitig heruntersetzen, damit es nicht in den Regalen liegen bleibt. Derart konzipierte Prognosesysteme könnten ebenfalls über die Online-Plattform angeboten werden. Derzeit befinden sich die Projektpartner in der Konzeptionierungsphase, erste Praxistests starten in Kürze.

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