Mit Künstlicher Intelligenz gegen Lebensmittelverschwendung: Prognosen, smarte Lagerung, effiziente Logistik (2024/2025)

Jährlich landen in der EU rund 88 Millionen Tonnen Lebensmittel im Müll. Ursachen reichen von Überproduktion und fehlerhaften Prognosen über unzureichende Lagerung bis hin zu missverständlicher Etikettierung und fehlenden Messungen. Besonders betroffen: frisches Obst und Gemüse, Brot und Backwaren sowie Milchprodukte. Künstliche Intelligenz (KI) wird 2024/2025 zum zentralen Hebel, um entlang der Lieferkette präventiv gegenzusteuern.

Die größten Verlusttreiber in der EU-Lebensmittelkette

• Überproduktion durch ungenaue Absatzplanung
• Fehlerhafte Bedarfsprognosen ohne aktuelle Datenbasis
• Unzureichende Lagerung und suboptimale Bestandsrotation
• Missverständliche oder unklare Etikettierung
• Fehlende oder lückenhafte Messungen von Verlusten
• Besonders betroffen: Frischekategorien wie Obst, Gemüse, Backwaren, Milchprodukte

KI als Prävention statt Reaktion

Das Forschungsprojekt APPETITE (Fraunhofer Austria) zeigt, wie KI-basierte Systeme Lebensmittelverschwendung vorbeugend reduzieren. Der Ansatz: präzise Bedarfsprognosen, intelligente Lagerhaltung und optimierte Logistik – statt nachträglicher Korrekturen. Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Innovation, Mobilität und Infrastruktur (BMIMI).

Präzise Bedarfsprognosen

KI-Modelle verarbeiten Echtzeit- und historische Daten, um Nachfrage genauer vorherzusagen. Ergebnis: weniger Überbestände, weniger Abschriften, bessere Planung bei frischen, schnell verderblichen Waren.

Intelligente Lagerhaltung

Durch automatisierte Empfehlungen zur Bestandsführung werden Haltbarkeiten besser genutzt. Das erleichtert die Rotation, priorisiert Produkte mit kürzerem MHD und reduziert Verluste in Kühl- und Trockenlagern.

Optimierte Logistik

Optimierte Routen und Transportzeiten sichern Qualität und Haltbarkeit. KI-gestützte Disposition vermeidet Engpässe und senkt gleichzeitig den CO₂-Fußabdruck durch effizientere Lieferketten.

Nutzen entlang der Lieferkette

• Landwirtschaft und Produktion: Produktion näher am realen Bedarf, geringere Überschüsse.
• Handel: Weniger Abschriften, bessere Warenverfügbarkeit in Frischekategorien.
• Umwelt: Reduzierte Lebensmittelabfälle und effizientere Transporte.

Zero-Waste-Perspektive 2024/2025 in DACH und Europa

Die Verlagerung von reaktiven Maßnahmen hin zu präventiven, datengetriebenen Systemen markiert einen Trend: KI wird zum Standardwerkzeug gegen Lebensmittelverschwendung. Projekte wie APPETITE verdeutlichen, dass präzise Prognosen, smarte Lagerhaltung und optimierte Logistik gemeinsam den größten Hebel bilden.

Erste Schritte für Unternehmen

• Ursachen erfassen: Messlücken schließen und Abfallquellen systematisch dokumentieren.
• Prognosequalität verbessern: Relevante Daten (z. B. Absatz, Saison, Aktionen) konsistent erfassen.
• Lager- und Logistikprozesse prüfen: MHD-Management, Temperaturführung und Routenplanung optimieren.
• Pilotprojekte starten: KI-basierte Prognosen und Bestandssteuerung in Frischekategorien testen.
• Kontinuierlich lernen: Ergebnisse messen, Modelle iterativ verbessern und skalieren.

Fazit

Lebensmittelverschwendung ist ein systemisches Problem – KI liefert die präventiven Werkzeuge, um es entlang der Lieferkette wirksam anzugehen. Mit präzisen Bedarfsprognosen, intelligenter Lagerhaltung und optimierter Logistik lassen sich Überbestände reduzieren, Haltbarkeiten besser nutzen und Transportwege effizienter gestalten. Das ist gut für Unternehmen, Verbraucherinnen und Verbraucher – und für den Planeten.

Quellenangaben: TÜV AUSTRIA Akademie, smantry.com