Künstliche Intelligenz gegen Lebensmittelverschwendung

Foto: https://www.igcv.fraunhofer.de/

Im Forschungsprojekt REIFResourceefficient, Economic and Intelligent Foodchain werden die Potenziale der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Optimierung der Plan- und Steuerbarkeit der Wertschöpfung in der Lebensmittelindustrie untersucht. Ziel dieses Forschungsprojektes ist der Aufbau eines KI-Ökosystems, welches Stakeholder aller Wertschöpfungsstufen derart integriert, dass Lebensmittelverschwendung nachhaltig und ganzheitlich mit Hilfe Künstlicher Intelligenz reduziert werden kann.

Ausgangssituation

In Deutschland werden jedes Jahr mehrere Millionen Tonnen an Lebensmitteln vernichtet, da diese aus verschiedenen Gründen nicht mehr für den Verzehr geeignet sind.Studien belegen, dass mit 60 %, also ca. 11 Mio. Tonnen, der überwiegende Teil der Lebensmittel bereits während des Herstellungsprozesses in der Wertschöpfungskette vernichtet wird.

Die Komplexität der Lebensmittelindustrie – strenge Anforderungen an die Produktsicherheit, eine geringe Planbarkeit in der Landwirtschaft, unzählige produktspezifische Randbedingungen in der Lebensmittelverarbeitung, starke Nachfrageschwankungen und der Trend zu individualisierten Produkten, auch in der Lebensmittelindustrie, hat eine Verringerung dieser offensichtlich vorhandenen Defizite bisher verhindert.

Zielstellung des Projekts

Das übergeordnete Ziel ist die Identifikation von Potenzialen und die Konzeptionierung von innovativen Ansätzen basierend auf KI für lernende Wertschöpfungsnetzwerke. Dazu soll im Ansatz von REIF ein Wertschöpfungsnetzwerk für die Lebensmittelindustrie konzeptioniert und als KI-Ökosystem genutzt werden. Durch diesen kombinierten Ansatz ergeben sich zahlreiche Synergien, sodass der Forschungsbereich der KI, die Lebensmittelindustrie wie auch die Gesellschaft profitieren. Auf Grund der strengen gesetzlichen Regelungen werden in der Lebensmittelindustrie überdurchschnittlich viele Daten generiert, die den Nährstoff eines jeden KI-Ansatzes bilden. Gleichzeitig hat die Wertschöpfungsentwicklung der Foodchain eine temporäre Sättigung erreicht, die nur durch disruptive Ansätze, wie die Verwendung von Künstlicher Intelligenz, überwindbar ist. Im Fokus des Ansatzes dieses Vorhabens steht daher die aktive Nutzung von KI-Verfahren durch beteiligte Partner in der Umsetzungsphase. Analog zum Maschinellen Lernen werden durch diese Anwendung fortlaufend Erkenntnisse generiert, vervielfältigt und mit dieser Wissensbasis Prozesse optimiert. Eine Struktur und ein Netzwerk für diesen Ansatz zu planen und vorzubereiten soll ein entscheidender Bestandteil der Wettbewerbsphase sein.

Hier gehts zum White Paper.

KI-Lösungen für die Lebensmittelindustrie

Die Entwicklung, Implementierung und Validierung spezifischer KI-Lösungen für die Lebensmittelindustrie erfolgt in den weiteren Teilprojekten in Form von konkreten Anwendungsfällen. Basierend auf dem etablierten Ökosystem soll hierbei mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz sowohl auf inter- als auch intraorganisationaler Ebene eine optimierte Plan- und Steuerbarkeit der wertschöpfenden Prozesse von der Landwirtschaft bis zum Endverbraucher entworfen werden, um so die Verschwendung insgesamt zu reduzieren.

Zur Reduzierung der Lebensmittelverschwendung folgt REIF dabei einem Zweiklang aus Minimierung von Überproduktion und Vermeidung von Ausschuss. Zum einen soll durch den verbesserten Daten- und Informationsaustausch entlang der Wertschöpfungskette nicht nur der Bullwhip Effekt minimiert, sondern mittels KI auch die Nachfrage der Konsumenten genauer prognostiziert werden. Zum anderen sollen durch KI die Produktionsplanung und -steuerung, sowie Produktionsanlagen und Produktionsverfahren dazu befähigt werden, kurzfristig sowohl auf die schwankende Nachfrage als auch auf die schwankende Rohstoffqualität reagieren zu können.

Foto: https://www.igcv.fraunhofer.de/

Quellen:

https://www.igcv.fraunhofer.de/

https://ki-reif.de/

Zurück