Präzise Planung von Rohstoffen oder Früherkennung von Produktionsfehlern sind genauso Einsatzfelder von KI wie optimierte Mischungen oder die Identifizierung alternativer Zutaten oder Verhältnisse, die die Frische und Stabilität der Produkte erhöhen und damit letztlich die Haltbarkeit verlängern.
KI-Modelle können Umgebungsbedingungen und die physikalisch-chemischen Eigenschaften von Produkten analysieren, um daraus Konsequenzen für eine optimale Lagerung und terminierte Verteilung zu ziehen.
„Eine der großen Herausforderungen in der Lebensmittelproduktion für Hersteller ist es, Ansatzpunkte für Optimierungen zu definieren“, erklärt Prozessexperte Braunreuther. „Welchen Fokus setzt man? Welche Daten braucht man? Wo sitzen die kritischen Zeitpunkte im Produktionsprozess, die die Haltbarkeit beeinflussen? Wie können Daten erfasst und in ein geeignetes Format gebracht werden? Welche Algorithmen und Modelle eignen sich am besten für die Vorhersage der Haltbarkeit?“
Die Liste an Fragen lässt sich fortsetzen. Welche Prozessparameter haben den größten Einfluss auf die Haltbarkeit? Wie können die Bedingungen entlang der Lieferkette in Echtzeit überwacht werden? Welche sensorischen Analysen oder mikrobiologischen Tests werden benötigt? Wie können automatisierte Prüfsysteme aussehen?
„Technologischer Fortschritt mit Hilfe von KI ist kein Thema für ein Wochenendseminar“, so Braunreuther. „Die am REIF-Projekt beteiligten Unternehmen haben mehrere Jahre gebraucht, um konkrete Ansätze für ihre Geschäftsfelder zu erarbeiten.“
KI bietet riesige Chancen und stellt enorm hohe Anforderungen an die, die Standards auf eine neue Ebene heben möchten. Die Implementierung solcher Lösungen erfordert eine umfassende interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Lebensmitteltechnologen, Ingenieuren und anderen Experten. Die Zukunft wird viele neue Lösungen und mehr Nachhaltigkeit in der Branche bringen. Eins ist sicher: Es bleibt spannend.