KI vs. Lebensmittelverluste

Rund 4,5 Millionen Tonnen Lebensmittelverluste entstehen jährlich entlang der Lebensmittelkette, zusammen mit dem von Privathaushalten dann doppelt so viel. Lebensmittelverschwendung zählt zu den drängendsten Herausforderungen unserer Zeit. Lebensmittelmagazin.de sprach mit einem Anbieter einer digitalen Lösung.

Weltweit hungern etwa 673 Millionen Menschen (8,2 Prozent). Rechnet man diejenigen hinzu, die keine gesicherte Ernährung haben, sind es 2,3 Milliarden Menschen, also etwa 28 Prozent der Weltbevölkerung. Während weltweit enorme Mengen an Nahrungsmitteln produziert werden, landen gleichzeitig Millionen Tonnen, rund ein Drittel der globalen Produktion, im Müll.

Beinahe unter die Löwen gekommen

Ein Grund hierfür ist, dass Angebot und tatsächliche Nachfrage nicht präzise genug aufeinander abgestimmt sind, davon ist Claudia Päffgen Head of Communication & Brandbeim KI-Unternehmen Foodforecast seit 2022, überzeugt. Mit der Idee vom Gründer, CEO und Informatiker Justus Lauten, einer KI-basierten zur Absatzprognose für Bäckereien und den Lebensmitteleinzelhandel zur Reduzierung von Lebensmittelverschwendung wurde das Unternehmen 2021, damals noch unter der Marke Werksta.tt, in der Sendung ‘Die Höhle der Löwen’ vorstellig. 

Dort konnte es bei Investor Karsten Maschmeyer einen Deal über 120.000 Euro erzielen, der allerdings im Nachhinein platzte. Dennoch wuchs das Unternehmen erfolgreich weiter und sicherte sich 2024 eine Finanzierung in Höhe von drei Millionen Euro von anderen Investoren.

Mengenlehre

Im Kern geht es um eine Frage, die für den Lebensmitteleinzelhandel, Produzenten, Bäckereien oder die Systemgastronomie täglich entscheidend ist: Wie viel wird morgen tatsächlich verkauft? Wer zu viel produziert oder bestellt, bleibt auf Ware sitzen, die häufig entsorgt werden muss. Wer zu knapp kalkuliert, riskiert leere Regale, unzufriedene Kundinnen und Kunden und entgangene Umsätze. 

Den kaufmännischen Sweet Spot, also die optimale Menge, zu treffen, ist komplex, denn die Nachfrage nach frischen Lebensmitteln hängt von zahlreichen Faktoren ab: Wochentag, Saison, Wetter, lokale Veranstaltungen, Ferienzeiten oder kurzfristige Trends.

Sparmaßnahmen

Auf die Frage nach dem wirtschaftlichen Potenzial beim Einsatz der KI erwidert die Marketingleiterin: „Je nach Ausgangssituation des Unternehmens erreichen wir eine Food-Waste- Einsparung von bis zu 35 Prozent sowie eine Umsatzsteigerung von bis zu elf Prozent.“

Zum einen sinkt die Überproduktion deutlich, weil nur noch das hergestellt oder geordert wird, was verkauft wird. Zum anderen steigt die Warenverfügbarkeit, da Engpässe besser vorhergesehen werden können. Weniger Abschriften, geringere Entsorgungskosten und effizientere Prozesse wirken sich direkt positiv auf die Wirtschaftlichkeit aus.

Gleichzeitig reduziert sich der ökologische Fußabdruck. Jede vermiedene Überproduktion spart Rohstoffe, Energie, Transportaufwand und damit auch CO₂-Emissionen.

Technik, die begeistert

Foodforecast nutzt maschinelles Lernen, um eine Vielzahl an Einflussgrößen miteinander zu verknüpfen. Voraussetzung hierfür ist eine datenbasierte Arbeitsweise, beispielsweise mit einem Warenwirtschaftssystem. Einmal damit verknüpft, ist die Integration innerhalb einer halben Stunde abgeschlossen. In einer dreimonatigen Probephase werden die Unternehmen anschließend von den Kundenbetreuern von foodforecast engmaschig betreut und im Umgang mit der KI unterstützt. 

Regelmäßige Reports führen ihnen den individuellen Mehrwert direkt vor Augen.

Die KI analysiert bisherige Verkaufsdaten und kombiniert sie mit externen Faktoren, um daraus präzise Prognosen für zukünftige Absatzmengen zu erstellen. Auf dieser Basis erhalten Unternehmen konkrete Produktions- und Bestellempfehlungen beziehungsweise können durch automatisierte Bestellungen bis zu 30 Minuten Arbeitszeit pro Filiale und Tag einsparen. „Zeit, die die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter besser mit Kundinnen und Kunden verbringen können“, gibt Claudia Päffgen zu bedenken.

Auf Regen folgt Sonnenschein

Gerade im Bereich frischer Produkte wie Backwaren oder ultrafrischer Waren wie Sushi ist eine präzise Prognose entscheidend. Die Genauigkeit der künstlichen Intelligenz von foodforecast liegt laut Unternehmen bei beachtlichen 95 Prozent. Schon kleine Abweichungen können hier große Auswirkungen haben. Selbst unscheinbare Faktoren wie Wetterdaten beeinflussen laut Päffgen das Konsumverhalten: „Schönes Wetter bedeutet im Sommer etwa mehr Bedarf an Baguette passend zum Grillen. Für Feingebäck kann es im Sommer beispielsweise eine größere Präferenz für Obst geben, während schlechtes Wetter Kundinnen und Kunden eher zur Schokolade greifen lässt.“

Foodforecast adressiert genau diese sensiblen Warengruppen und unterstützt Unternehmen dabei, ihre Prozesse zu digitalisieren und nachhaltiger auszurichten. Die KI wird dabei nicht als Ersatz menschlicher Entscheidungsträger verstanden, sondern als intelligentes Werkzeug, das komplexe Datenmengen auswertet und Handlungsempfehlungen liefert.

Datenfutter

Dabei tauchen interessante Herausforderungen auf, wie Claudia Päffgen erläutert: „Die künstliche Intelligenz analysierte die historischen Verkaufszahlen und erkennt Trends. Spannend sind beispielsweise lokale Events. So werden in Kölner Bäckereien während der Karnevalszeit mehr Berliner verkauft. Das lässt sich jedoch nicht einfach in einen jährlichen Turnus übertragen, da die Karnevalszeit auf dem liturgischen Kalender beruht und damit ein beweglicher Zeitraum ist, der jedes Jahr auf ein anderes Datum fällt. Das muss man erst mal implementieren.“

Ähnlich wichtig sind Schul- und Ferienzeiten, die unmittelbaren Einfluss auf den Absatz von Käsebrötchen haben, die sich bei Schülerinnen und Schülern großer Beliebtheit erfreuen und deren Nachfrage in der Ferienzeit signifikant abnimmt.

Auch der Flugplan spielt beispielsweise in der Flughafengastronomie eine wichtige Rolle. „Flugverspätungen können enormen Einfluss auf den Umsatz haben, wenn dann doch noch eine zusätzliche Tasse Kaffee getrunken wird” gibt Päffgen als Beispiel.

Dabei kann der Kunde jederzeit in die Entscheidungen eingreifen, etwa wenn kurzfristig eine große Bestellung eingeht. Das kann die KI nicht eigenständig vorhersehen.

Auch wenn für den Lebensmitteleinzelhandel, Bäckereien und die Gastronomie die Rohstoffersparnis und die Reduktion von Lebensmittelverschwendung sehr wichtig sind, gibt es doch Branchen, die davon abhängig sind, dass in Geschäften Reste übrig bleiben. Organisationen wie Tafeln oder Suppenküchen geben qualitativ einwandfreie, frische Lebensmittel an Bedürftige weiter, die ihren Bedarf mit ihrem Budget sonst nicht decken könnten. Für den Lebensmitteleinzelhandel bedeutet das einen wirtschaftlichen Verlust, für viele Menschen jedoch eine Notwendigkeit. Durch den Einsatz der KI fallen diese Verluste nicht komplett weg, denn auch wenn der Food Waste durch Einsatz der KI maßgeblich reduziert wird, eine bestimmte Ziel-Retoure ist von den Kunden gewünscht und wird individuell eingestellt. 

„Zu den Einstellungen, die bei der KI vorgenommen werden, gehört auch die Zielretoure, damit die Regale beispielsweise abends um 18 Uhr noch nicht komplett leer sind. Darüber lässt sich der gewünschte Verlust regulieren“, erklärt Claudia Päffgen, Marketingleiterin bei Foodforecast.