Mit KI zu weniger Lebensmittelverschwendung

Die Digital­isierung in lebensmittelverarbeitenden Unternehmen bietet Potenzial die Qualität der Produkte zu erhöhen, Reklamationen zu minimieren, bzw. eine Produktion von Fehlchargen zu vermeiden. Bereits aktuell fallen in der Produktion umfangreiche Datenmengen sowohl über den Zustand der Anlagen und Apparate als auch über Qualitätseigenschaften der damit hergestellten Produkte mittels Prozesssensoren an. Bisher werden diese Daten allerdings wenig kombiniert genutzt. So werden beispielsweise die bereits verpackten Produktionschargen vor Freigabe im Labor umfangreich untersucht, und erfüllt eine nicht die Anforderungen, wird sie gesperrt und muss entsorgt werden. 

Kombiniert man Rohstoff- und Rezepturdaten mit Anlagendaten sowie Endproduktdaten und bezieht auch historische Daten zu Reklamationen ein, können mittels künstlicher Intelli­genz bereits während der Verarbeitung die Endprodukteigenschaften prognostiziert werden; so lassen sich Fehlchargen minimieren. Ziel ist es, zukünftig prädiktiv die Prozessparameter anzupassen, sodass die gewünschten Produkteigenschaften auch bei Varianz in den Roh­stoffen oder verlängerter Produktionsdauer erhalten bleiben. So werden nicht nur Produktverluste minimiert, sondern auch der Energie-, Wasser- und Chemikalienverbrauch und damit auch Abwassermengen reduziert. 

Zudem kann das digitale Prozessabbild der Produktionsanlage mit dem digitalen Prozessabbild einer Pilotanlage im Technikum, z. B. der Uni­versi­tät Hohen­heim, zusammengeführt werden. Dies erlaubt Produktentwicklungszyklen zu verkürzen, indem das Scale-up aus dem kleinen Maßstab in die Produktion deutlich verkürzt wird. Mit dem Projekt werden die Nachhaltigkeit verbessert, die Wirtschaftlichkeit der Verarbeitungsprozesse erhöht und die Lebensmittelverschwendung reduziert.

Stand: 06.2026