REIF - Resource-efficient, Economic and Intelligent Foodchain

Lebensmittelverschwendung mit KI nachhaltig reduzieren

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Die Verschwendung von Lebensmitteln in der Nahrungsmittelindustrie beruht im Kern auf zwei Problemen: Es wird zu viel produziert und die Qualität der Rohstoffe schwankt zu stark. Deswegen werden viele Produkte vernichtet, oft noch bevor sie in den Handel gelangen. Im Projekt REIF wird eine Plattform entwickelt, die den Daten- und Informationsaustausch in der Lebensmittelindustrie über alle Wertschöpfungsstufen hinweg optimiert. KI-basierte Dienste und einzelne Applikationen ermöglichen bessere Prognosen der Konsumenten-Nachfrage und eine schnellere Anpassung von Produktionsprozessen, so dass die Lebensmittelverschwendung deutlich reduziert wird.

Marktperspektive und Produktversprechen

Die REIF-Plattform soll vor allem in den Branchen Molkerei, Fleisch und Backwaren das große Optimierungspotenzial heben: Zum einen besteht dort aufgrund der leichten Verderblichkeit der Produkte ein besonders hoher Anteil an Lebensmittelverlusten. Die Herstellung und Verarbeitung sind aufwendig und die damit verbundenen Produktionskosten hoch. Die REIF-Plattform ermöglicht durchgängige Datenketten, die vom Landwirt bis zum Supermarkt reichen. Die Plattform wird von Partnern des Konsortiums entwickelt und soll langfristig als zentraler KI-Marktplatz in der Lebensmittelindustrie etabliert werden.

Konsortium

ARXUM GmbH, BayWa IT GmbH, Collaborating Center on Sustainable Consumption and Production gGmbH, Fraunhofer-Gesellschaft, GS1 Germany GmbH, Hochland Deutschland GmbH, Hochschule für angewandte Wissenschaften Augsburg – University of Applied Sciences, Hochschule für Angewandte Wissenschaft Hof, Industrial Analytica Berlin IAB GmbH, Inotec GmbH, Jade Hochschule Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth, Kuchenmeister GmbH, Software Aktiengesellschaft, Spicetech GmbH, Technische Universität München, technologisches Institut für angewandte Künstliche Intelligenz GmbH, tegut… gute Lebensmittel GmbH & Co. KG, Westfleisch SCE mit beschränkter Haftung

Herausforderung und Innovation

In Deutschland werden jedes Jahr mehrere Millionen Tonnen an Lebensmitteln vernichtet, der überwiegende Teil sogar bereits während der Herstellung. Nachfrageschwankungen bei den Kunden führen heute dazu, dass von der Industrie immer größere Mengen produziert, als am Ende verkauft werden, weil sich die Lieferkette „aufschaukelt“ (sogenannter Bullwhip Effekt). Gleichzeitig schwankt die Qualität der genutzten Rohstoffe wie Milch oder Getreide, und Produktionsverfahren sind nicht immer optimal eingestellt. Dadurch wird viel Ausschuss produziert. Den Unternehmen entstehen so nicht nur wirtschaftliche Verluste, sondern auch Umwelt und Klima werden unnötigerweise belastet. Insbesondere im Bereich der leicht verderblichen Produkte, welche den größten Anteil der Lebensmittelverschwendung ausmachen, fehlt bislang eine durchgehend digital vernetzte Wertschöpfungskette von der Erzeugung über die Verarbeitung bis hin zum Verbraucher. Sie ist die Grundlage dafür, dass mit Hilfe von KI-Methoden die Lebensmittelverschwendung deutlich reduziert werden kann.

Lösungsansatz

Das Ziel des REIF-Ökosystems folgt auch in technischer Hinsicht dem Zweiklang aus Minimierung von Überproduktion und Vermeidung von Ausschuss. Zum einen soll durch den verbesserten Daten- und Informationsaustausch entlang der Wertschöpfungskette mit Hilfe von KI die Nachfrage der Konsumenten genauer prognostiziert werden. Zum anderen werden durch KI die Produktionsplanungen, -anlagen sowie -verfahren dazu befähigt, kurzfristig sowohl auf die schwankende Nachfrage als auch auf unterschiedliche Rohstoffqualitäten reagieren zu können. Dieses erfolgt durch die datenschutzkonforme Zusammenführung der verteilten Datenmengen aller Beteiligten auf einer Plattform. Aufgrund der strengen gesetzlichen Vorgaben in der Lebensmittelindustrie liegen hier bereits ohnehin große Datensätze vor. Die zu entwickelnden Schnittstellen sorgen für die notwendige Kompatibilität.

Auf Basis der Daten werden KI-Methoden, zum Beispiel aus dem Bereich Reinforcement Learning zur Lösung komplexer Steuerungsprobleme, von IT-Dienstleistern erprobt und weiterentwickelt. Mit diesen KI-Methoden sollen an unterschiedlichen Stellen der Wertschöpfungskette Verbesserungen erzielt werden, etwa durch zuverlässigere und bedarfsgerechtere Produktionsprozesse und verlustsenkende Verkaufsstrategien. Die so verbesserten bzw. neu entwickelten KI-Dienste können von den Akteuren der Nahrungsmittelproduktion und -bereitstellung über die REIF-Plattform als Marktplatz bezogen werden. Die Plattform dient gleichzeitig als Netzwerk zur Weiterentwicklung bestehender Anwendungen, die dann auch von anderen Branchen verwendet werden können.

Use Cases

Die Funktionsweisen der Plattform und der KI-Anwendungen werden an verschiedenen Stellen der Wertschöpfungskette getestet:

Verschwendungsminimierende Produktionssysteme

Erprobt wird eine sensorbasierte Optimierung der Produktions- und Anlagensteuerung zur Verbesserung von Produktionsprozessen in der Molkereiindustrie. Dafür werden relevante Qualitätsmerkmale der Ausgangsstoffe in der Herstellung analysiert und die Endqualität prognostiziert. Die Analagesteuerung wird so KI-basiert kontinuierlich optimiert.

Bedarfsgerechte Produktionspläne

In der Fleischindustrie wird ein KI-basierter Ansatz auf Grundlage des Reinforcement Learnings zur bedarfsgerechten Produktion erprobt. Auf Basis der prognostizierten Nachfrage werden optimierte Schneidpläne erstellt und bereits bei der Zerlegung der Tiere berücksichtigt. Außerdem wir die Planung des Personaleinsatzes und der Tieranlieferung optimiert. Zudem werden Kühllagerbestände minimiert und damit der Energieverbrauch gesenkt.

Zuverlässigkeit der Produktion

Die Zuverlässigkeit von Fleischverarbeitungsanlagen soll durch KI-basierte Strategien gesteigert werden. Dafür werden bestehende Anlagen durch Retrofitting mit der dafür notwendigen Sensorik und IoT-Infrastruktur nachgerüstet und mit Hilfe von KI die Parameter der Produktionsanalagen optimiert.

Rückverfolgbarkeit

KI-basierte Ansätze sollen die Rückverfolgbarkeit von Waren durch die gesamte Wertschöpfungskette in der Fleischwarenindustrie erhöhen. Dabei kommen auch sogenannte Smart-Contracts mit Hilfe von Blockchain-Lösungen zum Einsatz.

Qualitätsgeführte Verarbeitungsprozesse

Entwickelt werden KI-Verfahren, die Verarbeitungsprozesse in der Backwarenindustrie verbessern, z.B. zur Vermeidung von Verlusten bei Sortimentswechseln. Im Zentrum steht dabei auch die Entwicklung von KI-Werkzeugen zur genauen Bedarfsprognose.

Ohne REIF Mit REIF
Die Lebensmittelindustrie ist komplex und die Wertschöpfungsketten undurchsichtig. Bisherige Lösungen zur Reduzierung der Lebensmittelverschwendung sind auf Einzelunternehmen ausgerichtet. Im REIF-Projekt wird eine ganzheitliche Lösung angestrebt. Ziel ist es, mehrere Wertschöpfungsstufen und Teilbranchen miteinander mit Hilfe der Plattform zu vernetzten.
In der Lebensmittelindustrie gibt es keine einheitlichen Schnittstellen für alle Partner entlang der Wertschöpfungskette. Zudem gibt es keine Möglichkeit, auf Daten oder Informationen anderer Partner zuzugreifen, um die Prozesse entsprechend anzupassen. Für die Vernetzung wird eine Plattform entwickelt, die mit Hilfe von KI sämtliche relevanten Daten identifiziert, sortiert und auf der Plattform bereitstellt. Sie fungiert zum einen als Daten- und Informationsdrehscheibe für alle beteiligten Akteure, gleichzeitig soll ein Marktplatz entstehen, über den die in REIF KI-Dienste bezogen bzw. vertrieben werden können.
Die aktuellen Nachfrageprognosemodelle funktionieren insbesondere bei Nachfragespitzen ungenügend, so dass in der Kette vom Einzelhandel bis hin zur Produktion immer höhere Bestände prognostiziert und bereitgestellt werden als notwendig (sogenannter Bullwhip-Effekt). In der Folge müssen Lebensmittel von den Produzenten entsorgt werden. KI-Anwendungen unterstützen dabei, genauere Kundenprognosen zu erstellen und kurzfristig auf schwankende Nachfrage und schwankende Rohstoffqualitäten reagieren zu können.

Ansprechpartner

Hochschule Augsburg

Prof. Dr.-Ing. Stefan Braunreuther