EVAREST - abgeschlossen

Erzeugung und Verwertung von Datenprodukten in der Lebensmittelindustrie durch Smart Services

Technologiebereich: Blockchain/Distributed-Ledger-Technologie; Machine Learning; Data & Service Management; Semantische Technologien

Das Forschungsvorhaben EVAREST hat eine offene technische Plattform entwickelt, die es erlaubt, Daten aus der gesamten Lebensmittelproduktion zusammenzuführen, mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zu höherwertigen Datenprodukten zu veredeln und diese global zu vermarkten.

Herausforderung
Die Lebensmittelindustrie ist der viertgrößte Wirtschaftszweig in Deutschland. Insbesondere in der industriellen Lebensmittelproduktion fallen massenhaft Daten an ─ angefangen beim Anbau der Rohstoffe über die Kontrolle von Zulieferketten bis zur Verarbeitung inklusive Qualitätskontrolle. Würden diese Rohdaten auf globaler Ebene zusammengeführt und analysiert, ließen sich daraus zum Beispiel Vorhersagen über Rohstoffpreise oder Marktentwicklungen treffen. Bisher werden die Daten meist nur lokal verarbeitet, etwa an einem Standort, um dort die Produktion zu optimieren. Eine standort- oder herstellerübergreifende Verwertung findet kaum statt, dadurch bleibt ein Großteil des Datenwertes ungenutzt.

Umsetzung
EVAREST hatte sich die Aufgabe gestellt, Datenprodukte in der Lebensmittelproduktion als Wirtschaftsgut zu entwickeln und verwerten. Datenprodukte unterscheiden sich von Daten dahingehend, dass Interessenten bereit sind, einen Preis dafür zu zahlen und die Daten so einen ökonomischen Wert bekommen. Durch intelligente, KI-basierte Dienstleistungen (Smart Services) lassen sich aus Rohdaten unterschiedlicher Herkunft bestimmte Informationen oder Vorhersagen ableiten. Solche Datenprodukte sind zuerst für Produzenten wertvoll: Weiß ein Lebensmittelhersteller zum Beispiel, dass die Qualität von Rohstoffen einer bestimmten Region abnehmen wird, kann er seine Produktion frühzeitig anpassen. Zusammen mit datenbasierten Informationen aus anderen Branchen, etwa aus der Düngemittelindustrie, der Finanzindustrie oder von Wetterdiensten, entstehen noch komplexere und damit höherwertige Datenprodukte, die dann auch für andere Akteure interessant sind. Sie helfen beispielsweise einem Landwirt, die kommende Saison optimal zu planen.

Im Rahmen von EVAREST wurde eine übergreifende technische Datenplattform entwickelt, auf der Datenprodukte erzeugt und bereitgestellt werden. Die Plattform bildet zugleich die Basis für einen dezentral organisierten, globalen Datenmarkt nach europäischem Recht, auf dem datenbasierte Wirtschaftsgüter auch Interessenten zum Beispiel aus dem Handel oder Informations- oder Finanzdienstleistern angeboten werden können. Als Kern der Plattform wurde das sogenannte Broker-Framework entwickelt, das den vertragsbasierten Austausch, Handel und die Verarbeitung von Datenbeständen zwischen Akteuren (Agents) erlaubt, bei denen es an gegenseitigem Vertrauen mangelt. Prototypisch umgesetzt und erprobt wurde die Plattform anhand von Szenarien aus der Lebensmittelindustrie (u.a. Schokoladenproduktion, Bohnenerzeugung).

Anwendung und Nutzen
Durch KI-basierte Analysen großer Rohdaten-Mengen erschließt EVAREST neue Potenziale zur Optimierung der Lebensmittelproduktion, um weniger Rohstoffe zu verschwenden, nachhaltiger zu produzieren und Kosten zu sparen. Durch die semi-automatisierte Beschreibung und Erzeugung höherwertiger Datenprodukte mittels dezentraler KI-Services einerseits und die Etablierung wertsteigernder Netzwerkexternalitäten durch plattformübergreifende Vernetzung andererseits eröffnet die Plattform Anbietern wie Käufern von Datenprodukten die Chance, neue Geschäftsmodelle und Anwendungen zu entwickeln. Die Ergebnisse zum Broker-Framework sowie zur (semi-) automatisierten Beschreibung von Datenprodukten sollen zukünftig in die Arbeiten zu GAIA-X einfließen. Zudem werden diese Teilaspekte in verschiedenen Forschungsprojekten der beteiligten Partner genutzt und weiterentwickelt. Die gewonnenen Projekt-Erkenntnisse werden seitens der Forschungspartner in Zertifikatskurse und Lehrveranstaltungen übernommen. Daneben werden die Ergebnisse in Form von wissenschaftlichen Publikationen weiterentwickelt und verbreitet, insbesondere im Kontext der Datenökonomien sowie des Data Sharing.

Konsortium
DFKI GmbH (Konsortialführer), Forschungsinstitut für Rationalisierung (FIR), Software AG, Lindt&Sprüngli GmbH, Universität des Saarlandes, Agrarmarkt Informations-Gesellschaft mbH