Wer seinen Einkauf an Lebensmitteln plant, überlegt in der Regel, was in den nächsten Tagen gebraucht wird, beachtet anstehende Wochenenden oder Feiertage und nimmt auch Rücksicht auf die Verderblichkeit seines Einkaufs.
Im besten Falle dämmt man so die Lebensmittelverschwendung ein, muss weniger wegwerfen. „Predictive Ordering“ heißt eine ähnliche Lösung für große Handelsbestellungen. Es berücksichtigt vergangene Abverkäufe, saisonale Schwankungen, Feiertage, Ersatzartikel und bestimmte Lieferanteneigenschaften wie Mindestbestellmengen und Rabatte. So wird dann optimal gesteuerte, was und wie viel wir zum Beispiel in der Gemüseablage unseres Supermarktes finden.
Dass so etwas möglich ist, verdanken wir künstlicher Intelligenz, kurz KI, die heute viele Prozesse im Hintergrund steuert. Aber dafür auch unserer Verbrauchsdaten braucht. Denn Grundlage für KI-Anwendungen sind riesige Datenmengen unterschiedlichster Quellen, die an zentraler Stelle verarbeitet und verständlich gemacht werden. Damit ließen sich in Anbetracht verschiedener Einflussfaktoren beispielsweise Eier-Bestellungen zu Ostern oder Braten-Bestellungen zu Weihnachten präziser prognostizieren und so die Überproduktion verhindern.
Ein Drittel der Lebensmittel geht verloren
Politiker fordern deshalb ein Lebensmittelmanagement, das die Potentiale der rechnergesteuerten Intelligenz und anderer digitaler Technologien wie die so genannte Blockchain für Lieferketten mit einbezieht. So gibt es heute intelligente und aktive Verpackungen, die die Haltbarkeit verlängern und die tatsächliche Verderblichkeit wesentlich besser voraussagen können als das Mindesthaltbarkeitsdatum. Oder intelligente Systeme, die einen dynamischen Preisrückgang bei Produkten im Supermarktregal starten, deren Haltbarkeit aufs Ende zuläuft.
Die Gründe für solche Lösungen liegen auf der Hand: Weltweit geht etwa ein Drittel der Lebensmittel bei der Herstellung, dem Transport, der Lagerung, in Läden oder Haushalten verloren. Man geht von rund 180 kg pro Kopf aus. Nach einer Studie des Thünen-Instituts schmeißen die Deutschen jährlich rund 12 Millionen Tonnen Lebensmittel weg, etwa 52 Prozent davon in Privathaushalten. Die Menge vermeidbarer und teilweise vermeidbarer Lebensmittelabfälle aus deutschen Haushalten entspricht einem Geldwert von etwa 17 bis 21 Milliarden Euro pro Jahr. Ganz zu schweigen vom klimaschädlichen CO2.
KI-Algorithmen könnten also auch hier zum Klimaschutz beitragen. Auch das Start-ups arbeiten deshalb an Lösungen für Verbraucher und Handel: Blue Yonder zum Beispiel will mit Hilfe eines Machine-Learning-Tools für den Handel helfen. Die KI erkennt hier, ob Produkte noch verkaufsfähig sind und kann so Prognosen für die Warenbestellung geben und die Lieferkette optimieren. Einzelhändler können dann künftig viel präziser Bestellungen tätigen und dadurch der Lebensmittelverschwendung entgegenwirken.
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