Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie immer präsenter. Ein Report von Mordor Intelligence nimmt sogar an, dass der Wert des entsprechenden Marktes bis 2026 voraussichtlich global auf etwa 30 Milliarden US-Dollar steigen wird. Unternehmen in der gesamten Branche setzen bereits auf einschlägige KI-Lösungen – sie sollen dabei die Lieferkette optimieren und intelligentere und schnellere Entscheidungen treffen, die letztendlich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil schaffen.

Doch auch wenn für viele Unternehmen KI kein Fremdwort mehr ist, herrscht doch große Unsicherheit darüber, wie KI-Technologien genau eingesetzt werden können und welche Vorteile sich daraus ergeben. Vereinfacht ausgedrückt hat KI das Potenzial, alle Bereiche der Lebensmittelherstellung zu optimieren und mit intelligenten, branchenspezifischen Anwendungen jeden Aspekt der Lieferkette zu verbessern – vom Erzeuger bis zum Verbraucher – flexible Lieferketten aufzubauen und das Umsatzwachstum zu fördern.

Anders als oft angenommen ist Künstliche Intelligenz nicht dazu da, den Menschen zu ersetzen, sie geht viel weiter: KI ermöglicht neue Ansätze zur Datenanalyse, die manuell einfach nicht möglich sind. Sie ist in der Lage, eine unüberschaubare Anzahl von Datenwerten, Parametern, Was-wäre-wenn-Szenarien und anderen Einflussfaktoren zu berücksichtigen, um präzise und zeitnahe Empfehlungen für nahezu jeden Aspekt der Lebensmittelversorgungskette zu erstellen. Letztlich bietet all dies einen Wettbewerbsvorteil, der ohne den Einsatz von KI-Technologien nicht zu erreichen wäre.

KI in der Lebensmittelindustrie umfasst eine Reihe von Technologien, von der Robotik bis zum maschinellen Lernen. Dabei kommen die Lösungen in vielen unterschiedlichen Bereichen zum Einsatz.

Precision Farming

KI hilft dabei, der Landwirtschaft ein neues Maß an Präzision zu verleihen. Das kann die Analyse vergangener Ernten in Bezug auf Quantität und Qualität sein, in Kombination mit Wettervorhersagen, um zu erfahren, welche Felder wann bewässert werden müssen oder wann vielleicht gedüngt werden sollte. Dies lässt sich auch von der Landwirtschaft auf die Viehhaltung übertragen: Beispielsweise gibt es im Aquakultursektor Unternehmen, die KI-Technologie für die Fütterung einsetzen. Sie verabreichen mittels einer KI-Lösung in der Garnelenzucht genau dosiertes Futter, um eine Über- oder Unterfütterung zu vermeiden. Dadurch wird der Futterverwertungsgrad gesenkt und der Zyklus der Garnelenproduktion verkürzt, wodurch sich die Produktion ohne große Intensivierung verdoppelt.

Preisstrategie

Auch beim Thema Preisstrategie können fortschrittliche Technologien weiterhelfen. KI-Anwendungen können schnell und effektiv alle Einflussfaktoren wie Saisonabhängigkeit, Preise der Wettbewerber, Werbeaktionen, Kundennachfrage usw. analysieren und so ein klares Bild der Preisentwicklung und -trends erstellen. Dadurch kann eine entsprechende Lösung Empfehlungen geben, welche Produkte zu welchem Preis verkauft werden sollten, um den maximalen Gewinn zu erzielen. Gerade Unternehmen mit einem breiten Produktportfolio können von dieser Technologie profitieren, da unterschiedliche Produktsegmente beispielsweise saisonal unterschiedlich nachgefragt werden.

Vorhersehbarkeit und Planungsgenauigkeit

Vor allem die letzten zwei Jahren haben gezeigt, wie unvorhersehbare Störungen in der sich auf die Lebensmittel-Lieferketten auswirken. Doch auch hier kann KI helfen: Mit den richtigen Tools lassen sich beispielsweise die Ankunftszeiten von Seeschiffen vorhersagen, wodurch die Hersteller die Verfügbarkeit ihrer Rohstoffe genauer prognostizieren können. Dabei kann die Technologie auch Faktoren wie die Dauer des Entladens der Lieferungen im Werk berücksichtigen. Die Folge: Unternehmen erhalten einen ganzheitlichen, transparenten Einblick in ihre Lieferkette, wissen bestens über die Verfügbarkeit ihrer Zutaten und Rohstoffe Bescheid und können so auch die Produktionsplanung optimieren sowie die Produktivität maximieren.

Diese Exaktheit im Informationsfluss macht KI zum Eckpfeiler genauerer, flexiblerer und vorhersehbarerer Lieferketten. Sie hilft Unternehmen, für alle Eventualitäten zu planen und liefert die Erkenntnisse, die vonnöten sind, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Nachhaltigkeit

Auch beim Thema Nachhaltigkeit können Technologien helfen und dabei unterstützen, entsprechende Strategien und Konzepte umzusetzen. Mithilfe von KI-Anwendungen, die die täglichen Prozesse überwachen und aufzeichnen, sind Unternehmen in der Lage, ihre Produktion so energieeffizient wie möglich zu gestalten und ihren Energie- und Wasserverbrauch zu minimieren, während gleichzeitig die Abfallmenge an allen potenziellen Berührungspunkten im Herstellungsprozess reduziert wird. In ähnlicher Weise können Hersteller mit Hilfe von Machine Learning bei der Abstimmung von Spezifikationen und der Zuteilung von Lagerbeständen prüfen, ob sie die Nutzung des vorhandenen Lagerbestands optimieren und dennoch die Kundenspezifikationen erfüllen können.

Darüber hinaus nutzen Unternehmen Qualitätsinformationen in Kombination mit Daten zur Haltbarkeit von Inhaltsstoffen, um mithilfe von KI dynamische Mindesthaltbarkeitsdaten zu ermitteln. Die KI beantwortet dabei folgende Frage: „Können wir die Haltbarkeitsdauer unter Berücksichtigung der vorliegenden Qualität sicher verlängern?“. Dies verlängert letztlich die verkaufsfähige Lebensdauer eines Produkts, reduziert Abfall und erhöht den Umsatz. Gleichzeitig können KI-Technologien intelligente Regale in Supermärkten ermöglichen, in denen die Preise auf der Grundlage der verbleibenden Haltbarkeitsdauer und der Point-of-Sale-Historie angepasst werden, wodurch die Lebensmittelverschwendung verringert und die Rentabilität weiter erhöht wird.

Den Ertrag maximieren

Auch bei dem Versuch, den größtmöglichen Ertrag zu erzielen, kann KI den entscheidenden Unterschied machen. Sie ist in der Lage, eine unendliche Zahl von Prozessparametern zu überwachen und zu berücksichtigen – und dadurch die Abläufe im Unternehmen zu analysieren und zu optimieren. In Kombination mit maschinellem Lernen können vernetzte Geräte (Stichwort „Internet of Things“) auf Grundlage der von der KI gesammelten Daten zudem Maschineneinstellungen optimieren und somit maximale Effizienz gewährleisten und den Ertrag zu maximieren.

Künstliche Intelligenz schafft es, die anfallenden Datenmengen optimal zu nutzen, zu analysieren und daraus Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen abzuleiten – sie verbindet alle Punkte der Produktionskette miteinander und sorgt für ein besseres Verständnis der Abläufe. Je mehr Unternehmen in KI-Technologien investieren, desto mehr KI-Lösungen können von den Anbietern selbst entwickelt werden. Die Erkenntnisse und Erfahrungen von Lebensmittel- und Getränkeherstellern fließen in KI-Vorlagen ein, die dann auf ähnliche Unternehmen angewandt werden können und den nötigen Einblick liefern, um die Effizienz zu maximieren und den Umsatz zu steigern. Diese Erkenntnisse tragen auch dazu bei bessere, schnellere und profitablere Abläufe in jeder Phase der Lieferkette zu schaffen und eine reaktionsfähige und widerstandsfähige Lebensmittel- und Getränkeindustrie aufzubauen.