DigiFood
Vernetzung und Wissenstransfer
Das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) fördert mit dem Projekt DigiFood elf Innovationsprojekte, um die digitale Transformation in der Lebensmittelwirtschaft durch Vernetzung und Wissenstransfer voranzutreiben. Dabei bilden die Projekte die Prozesskette von „Farm to Fork“ ab. Um bedarfsgerechte Ideen, in das Netzwerk einzubringen, werden Akteure aus der gesamten Lebensmittelwirtschaft eingebunden. Nachfolgend werden vier Innovationsprojekte vorgestellt.
FriDa: Dienste zur Erfassung und Bewertung der Qualität und Frische der Lebensmittel
FriDa steht für „frische Daten“. Das Forschungsprojekt beschäftigt sich in mehreren Teilprojekten mit der optimierten Entscheidungsfindung entlang der Lieferkette von Obst, Gemüse und Fisch mittels eines offenen Daten- und Service-Frameworks. Der Handel mit Frischwaren ist eine umsatzstarke Branche in Deutschland. Im Jahr 2016 wurden mit Frischwaren 19 Milliarden Euro allein in Discountern umgesetzt. Die dabei eingesetzten Prozesse der Logistik und Qualitätssicherung sind eingespielt und bewährt, generieren jedoch auch eine nicht vernachlässigbare Menge an Ausschuss und Verlusten.
Ein großer Teil dieser Verluste ist direkt mit den Basiseigenschaften von frischen Lebensmitteln verknüpft. Sie haben im Gegensatz zu anderen Handelswaren eine vergleichsweise kurze Haltbarkeit und zudem eine hohe Varianz der Haltbarkeit zwischen den Produkten. Die begrenzte Haltbarkeit von Lebensmitteln limitiert auch die Optimierungsmöglichkeiten von Lebensmittelhandel und -logistik. So müssen die Akteure entlang der Lebensmittelkette Fehlplanungen im Bereich der Produktions-, Bestell-, und Absatzmengenplanung in Kauf nehmen. Dies führt nicht nur zu hohen Lagerhaltungskosten, sondern in kurzer Zeit zu Lebensmittelverlusten. Um diesem Problem entgegenzuwirken, entwickelt FriDa Lösungsansätze zum lückenlosen Monitoring der Lieferkette sowie Vorhersagemodelle zur genaueren Bestimmung von Qualität und Haltbarkeit der Produkte. Weitere Infos zu FriDa unter www.frische-daten.de
SPECK: Systemische Optimierung der Wertschöpfungskette Fleisch
Aktuell steht die Tierhaltung vor der großen Herausforderung den gesellschaftlichen Anforderungen an Tierwohl, Produktqualität und Nachhaltigkeit unter zunehmendem ökonomischen Druck gerecht zu werden. Um dem zu begegnen, arbeitet das Projekt „SPECK“ an der systemischen Optimierung der Wertschöpfungskette (WSK) von Schweinefleisch. Ziel ist die Entwicklung einer digitalen Gesamtlösung zur optimierten tierindividuellen Rückverfolgbarkeit und zur kontinuierlichen Prozessdiagnostik und -steuerung entlang der gesamten WSK – von Zucht bis zum verarbeiteten Produkt. Dabei werden in enger Zusammenarbeit zwischen Praxisbetrieben und wissenschaftlichen Projektpartnern Erkenntnisse gewonnen und diese unter Berücksichtigung betriebswirtschaftlicher Ansprüche umgesetzt. Zur Verbesserung der Ressourceneffizienz wurden bereits energetische Optimierungspotenziale der Projektpartner identifiziert. Unter anderem wurden die Nutzung von Abwärme aus der Kälteerzeugung in Schlacht- und Verarbeitungsbetrieben sowie die effiziente Bereitstellung von Wärme und Kälte für das Stallklima untersucht. Um eine ganzheitlichere Nachhaltigkeitsbetrachtung zu ermöglichen, wurde zudem ein Framework zur Einbindung von tierspezifischen Indikatoren in die Ökobilanzmethodik entwickelt.
Zur Bewertung der betrachteten WSKs hinsichtlich Tierwohl, Produktqualität und Ressourceneffizienz wurden mit Hilfe der Praxisbetriebe geeignete Bewertungsindikatoren identifiziert. Diese Indikatoren sind vor allem für den innerbetrieblichen Vergleich sehr aussagekräftig. Ein direkter Vergleich verschiedener WSK gestaltet sich jedoch schwierig aufgrund der Komplexität und Vielseitigkeit der Systeme und daher mangelnde Vergleichbarkeit der Indikatoren. Bis zum Projektende im Juni 2024 werden anhand einzeltierspezifischer und Qualitätsdaten Smart Farming und Smart Food Factory Konzepte weiterentwickelt und ein Softwareprototyp zur Rückverfolgbarkeit erarbeitet.
Ansprechpartnerin: Hannah A. Graef, E-Mail: hannahgraef@uni-kassel.de
Projektdarsterllung als YouTube-Video
OsKoNa: Plattformtechnologie
„OsKoNa“ wird von Logic Way in Kooperation mit AgriCon und den Technischen Universitäten Berlin und Dresden bearbeitet. In der bisherigen Entwicklung von Plattformtechnologien und Angeboten „as a service“ hat sich gezeigt, dass Hoheit über Daten und Inhalte untrennbar mit der Hoheit über Datenverarbeitungstechnologie und Algorithmen (digitale Produktionsmittel) verbunden ist. Die vorgeschlagene Entwicklung „OsKoNa“ schlägt daher ein technisches Modell aus untereinander vernetzbaren Funktionskomponenten vor, die verteilt und dezentralisiert betrieben werden können. Durch gleichberechtigte Vernetzung der dezentralisierten Installationen untereinander kann in Summe thematisch und dateninhaltlich eine umfassende Plattformfunktion umgesetzt werden. Der Komponentenstack erstreckt sich über die gesamte Produktentstehung sowohl auf mobile Maschinen (Landmaschinen) und stationäre Betriebsstätten als auch auf Server-Installationen im Rechenzentrum.
Ziel des Projektes OsKoNa ist die Entwicklung und Referenzimplementierung eines durchgehenden Stacks smarter Komponenten für die Verwendung im Lebensmittel-Entstehungsprozess über die Anwendungsebenen IoT, Edge, Mobile Edge Cloud, Cloud, Metacloud. Dadurch kann durchgehende Funktionalität über alle Datenerfassungs-, -aggregations-, -kommunikations- und -aufbewahrungsebenen im land- und lebensmittelwirtschaftlichen Produktionsprozess über die Verkettung dieser Grundbausteine der smarten Agrardatenwirtschaft abgebildet werden. Die Anwendung der Stack-Komponenten verteilt sich dabei auf im Feld arbeitende mobile Landmaschinen und deren Umgebung, ortsfeste Produktionseinrichtungen und zentrale Cloud- und Metacloud-Instanzen. Durch abgestimmte Schnittstellen können die einzelnen Bausteine der Systemlösung bedarfsgerecht und flexibel zu smarten Services orchestriert werden. Durch ein striktes Komponentenmodell mit klaren Schnittstellen und Verantwortlichkeiten des jeweiligen Moduls wird eine strukturierte Softwareinfrastruktur umgesetzt, an deren Modulgrenzen jeweils Sicherheits- und Plausibilitätsregeln angewendet werden können, um ein insgesamt sicheres und integeres System zu gewährleisten.
Hintergrundinfos: www.logicway.de/pages/smartfarming.shtml
Projektdarstellung als YouTube-Video
Roesten_intelligent: Intelligente, flexible Regelung für eine durchgängige Digitalisierung beim Kaffeerösten
Kaffee ist ein sehr empfindliches Naturprodukt: natürliche Produktschwankungen als auch die äußeren Rahmenbedingungen beim Rösten (Größe der zu röstenden Charge, Außentemperatur, Luftfeuchtigkeit) müssen bei einer vorgegebenen Temperaturkurve (Rösttemperatur-Profil) ausgeglichen werden. Ziel des Projekts ist eine gleichbleibende Sensorik. Es soll eine intelligente, flexible und adaptive Regelung für Kaffee-Röstmaschinen entwickelt werden, die in der Lage ist, trotz Schwankungen der Produkt- und äußeren Parameter und der hohen Prozesskomplexität einen Röstprozess von gleichbleibender Qualität zu garantieren. Eine solche Regelung ermöglicht eine durchgängige Digitalisierung der Kaffee-Produktion, in der Käufer für eine einzelne Charge von einigen Kilogramm Kaffee ein Rösttemperatur-Profil via Internet vorgeben können und dieses dann in der Produktion vollautomatisch umgesetzt wird. Die wissenschaftliche Herausforderung besteht darin, dass sich die Prozessdynamik durch die Veränderung der Kaffeebohnen mit der Zeit stark verändert, weshalb für die Regelung ein bestehendes Verfahren (Modellprädiktive Regelung) deutlich erweitert werden muss.
Besuchen Sie das Projektteam Digi Food auf dem Gemeinschaftsstand auf der Anuga FoodTec 2024 in der Digitalisierungs-Halle 7.1 am Stand Halle 7.1 A051. Weitere Infos zu Digi Food unter www.digitale-lebensmittelwirtschaft.de