Mit Künstlicher Intelligenz der Lebensmittelüberproduktion begegnen

Das Münchner Startup Delicious Data hat es sich zum Ziel gesetzt, eine technische Lösung für das Problem der Lebensmittelüberproduktion zu liefern. Mit einer auf Künstlicher Intelligenz basierenden Prognose-Software setzen sie sich für einen nachhaltigen Ressourceneinsatz im Lebensmittelsektor ein und tragen damit zur Reduktion von CO2-Emissionen bei.

Die Idee zu Delicious Data kam den Gründern Valentin Belser und Jakob Breuninger beim Mittagessen in der Unimensa: Kurz vor Schließung war noch eine große Menge an frisch gekochtem Essen an der Ausgabe, gleichzeitig aber keine Gäste mehr vor Ort, um alles aufzuessen. Hier wurden die beiden Gründer zum ersten Mal auf das Problem von Abfällen in der Gastronomie aufmerksam. Global ist das Problem der Lebensmittelverschwendung noch viel größer: ungefähr ein Drittel aller Lebensmittel gehen entlang der Wertschöpfungskette weltweit verloren. Das ist nicht nur eine Vergeudung von wertvollen Ressourcen, sondern dazu auch noch hochgradig klimaschädlich. Denn alleine die verschwendeten Lebensmittel sind für 8% der weltweiten CO2-Emissionen verantwortlich.
In Deutschland landen laut einer Studie des BMEL jährlich 12 Millionen Tonnen Lebensmittel im Müll (Stand 2019). Die Außer-Haus-Versorgung macht mit 1,7 Mio Tonnen 14% der Lebensmittelabfälle aus (nicht enthalten die Ressourcen für Produktion, Verarbeitung und Transport dieser Lebensmittel). Genau an dieser Stelle haben die beiden Gründer von Delicious Data angesetzt und sich die Errungenschaften der Digitalisierung zunutze gemacht, um eine intelligente Softwarelösung für dieses Problem zu entwickeln.

Food Waste und CO2-Footprint durch Digitalisierung reduzieren

Delicious Data ist eine KI-basierte Software, die das Problem der Ressourcenverschwendung im Lebensmittelsektor speziell für die Außer-Haus-Verpflegung optimiert. Der Deep-Learning-Algorithmus berechnet aus den Daten der Absatzhistorie, den geplanten Mahlzeiten im Menüplan sowie externen Faktoren, wie z.B. Wetter, Ferienzeiten, Feiertagen, eine präzise Absatzprognose.

Jakob Breuninger, der technische Kopf von Delicious Data, erklärt das wie folgt: “Unsere KI-basierten Absatzprognosen bilden die Nachfrage der Kunden präzise und sehr realistisch ab, so dass hier bereits der Einkauf und dann die Zubereitung der Speisen optimiert erfolgen kann. Einzigartig ist die dynamische Kalkulation basierend auf der gewachsenen Datenbasis, die zu sehr genauen Prognosen führt.” Diese Zahlen ermöglichen dann eine optimale Einkaufs- und Produktionsplanung, bei der Warenmengen bedarfsgerecht verwendet werden. Auf diese Weise kann die Überproduktion von Lebensmitteln bereits bei der Planung unterbunden werden.

Food Waste Monitoring macht Einsparpotenziale sichtbar

Einen weiteren Hebel für die Umsetzung ressourcenschonender Maßnahmen ermöglicht die Integration des Food Waste Monitorings. Damit können die verbleibenden Lebensmittelabfälle durch einfaches Wiegen in einer Web-App erfasst werden. Deren Entwicklung wird in einem anschaulichen Dashboard visualisiert, in dem Anwender:innen ablesen können, an welcher Stelle und in welcher Menge der Lebensmittelabfall (z.B. als Überproduktion, Tellerrücklauf, Produktionsabfall oder Lager-/MHD-Abfall) entsteht. Durch die Dokumentation und Analyse der Daten können weitere Einsparungspotenziale sichtbar gemacht werden und gezielt passende Maßnahmen abgeleitet werden, diese Werte zu optimieren. Auf diese Weise haben die Kunden die Möglichkeit Portions- oder Behältergrößen anzupassen oder die interne Kommunikation zwischen Küche und Warenausgabe zu verbessern. „Eine digitale Erfassung des Food Waste Aufkommens ist für Unternehmen immer spannend, um zu sehen, wo sie stehen und welche Potenziale sie für einen schnellen Impact für klimabewusstes Wirtschaften nutzen können“, betont Valentin Belser.

Automatisierte Produktionssteuerung im Tagesverlauf

Das neueste Feature der Software von Delicious Data ist seit Kurzem verfügbar: der Intelligente Tagesplaner. Auch hierbei handelt es sich um eine eigene Anwendung, bei der nun der Wareneinsatz granular im Tagesverlauf prognostiziert und so die Produktion bedarfsgenau über den Tag gesteuert wird. Das besondere daran ist, dass die Produktionsschritte genau terminiert als einfache Aufgaben in einer “To-do-Liste” angezeigt werden, worüber die Artikelproduktion so gesteuert wird, dass immer das richtige Produkt in der richtigen Menge in der Auslage verfügbar ist. Das steigert die Umsätze und den Frischegrad, ohne dass es zu Überproduktion oder Ausverkäufen kommt. Der Intelligente Tagesplaner ist intuitiv bedienbar und erleichtert damit die Einarbeitung neuer Mitarbeiter bzw. bietet Transparenz bei der Schichtübergabe.
Auf diese Weise können die Prozesse bei der Zwischenverpflegung, in Snackbars und Bäckereien vereinfacht und automatisiert werden. Durch diese Weiterentwicklungen bietet Delicious Data mittlerweile eine vollumfängliche digitale Lösung an, um Prozesseffizienz und Nachhaltigkeit umfassend zu steigern.

Erfolgreiche Einsparungen durch KI

Die Nutzung des Systems von Delicious Data ermöglicht Einsparungen in unterschiedlichen Bereichen und setzt sich aus mehreren Faktoren zusammen, die mit der Software beeinflusst werden können. Als Erstes steigt die Planungsgenauigkeit durch die präzisen Prognosen, wodurch Food Waste schon im Einkauf reduzieren wird. Die Erfahrungswerte liegen hier bei einer um 40% besseren Planungsgenauigkeit. Als Zweites trägt die Erhebung des Food Wastes dazu bei, dass Kunden mit weiteren Analysen, den Food Waste um bis zu 30% pro gastronomischen Betrieb reduzieren konnten.

Konkret sieht das bei einem Referenzkunden wie folgt aus: In vier Betriebskantinen eines börsennotierten Industrieunternehmens konnten in einem Jahr 52 Tonnen Co2e reduziert werden. Dies entspricht 41.500 “geretteten” Mahlzeiten und einem verringertem Wareneinsatz von über 82.000 €/ Jahr. Die Planungsgenauigkeit wurde dabei um 48% exakter.

Aktuell wird die Lösung an über 250 Standorten in der Gemeinschafts- und Zwischenverpflegung, Quick Service Restaurants und Bäckereien eingesetzt, ist aber auch problemlos für Produzenten und den Lebensmitteleinzelhandel implementierbar.

Autorin: Diana-Fabienne Ludewig ist als Senior Marketing Managerin bei Delicious Data für die Koordination und Umsetzung von Marketing & PR Aktivitäten verantwortlich. Sie hat in Passau Business and Cultural Studies (Dipl.) studiert und sich seitdem in unterschiedlichen Unternehmen auf Kommunikation und Branding fokussiert. Seit Juni 2021 unterstützt sie das Team von Delicious Data, um die KI-basierte SaaS-Lösung erfolgreich im Markt zu platzieren und damit der Lebensmittelüberproduktion zu begegnen.