Dienstag, 30.11.2021
18.10.2021
   

Künstliche Intelligenz

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Der intelligente Tagesplaner generiert aus den Absatzprognosen konkrete Aufgaben in Form einer To-do-Liste, die notwendige Arbeiten mit mindestens zwei Stunden Vorlauf anzeigt.

Delicious Data nimmt den Druck aus dem Alltag

Ein Münchner Start-up will mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz drei große Probleme lösen: Lebensmittelverschwendung, Fachkräftemangel und CO2-Emissionen.

Delicious Data hat eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierte Software entwickelt, die für den Markt der Außer-HausVerpflegung Absatzprognosen erstellt, um Lebensmittelverschwendung zu vermeiden und damit auch zu einer CO2-Reduktion beizutragen. Aber auch die Prozesse bei der Planung und Produktion sollen durch Automatisierung vereinfacht und effizienter werden. Das wirkt nicht zuletzt auch dem Fachkräftemangel entgegen.

Die Idee dazu kam den Unternehmensgründern beim Mittagessen in der Mensa. Valentin Belser und Jakob Breuninger, damals noch Studenten der Luftund Raumfahrttechnik, bemerkten, dass kurz vor der Schließung der Mensa noch jede Menge Essen übrig war. Frisch zubereitetes Essen würde in wenigen Minuten auf dem Müll landen. Weltweit geht nach Angaben des Umweltbundesamts rund ein Drittel aller Lebensmittel bereits entlang der Wertschöpfungskette durch Überproduktion verloren. Das ist nicht nur eine Vergeudung wertvoller Ressourcen, sondern auch klimaschädlich: Alleine die verschwendeten Lebensmittel sind für acht Prozent der weltweiten CO2-Emissionen verantwortlich.

Belser und Breuninger wollen mit ihrem Unternehmen Delicious Data eine technische Lösung für das Problem der Überproduktion liefern, um Lebensmittelabfälle und damit auch die CO2-Emissionen zu reduzieren. Aktuell wird die Lösung an 250 Standorten in den Branchen Gemeinschafts- und Zwischenverpflegung, Quick Service Restaurants und Bäckereien eingesetzt. „Delicious Data ist ebenso für Quick Service Restaurants, den
Lebensmitteleinzelhandel und natürlich auch speziell in Tankstellenunternehmen implementierbar“, versichert Markus Fröhlich, Co-Geschäftsführer und Head of Sales. Tankstellen gehören laut Fröhlich „ganz klar zu unserer Fokus-Zielgruppe“.

Und so funktioniert Delicious Data: Der Deep-Learning-Algorithmus berechnet aus der Historie der Kundendaten, den geplanten Mahlzeiten/dem Menüplan sowie weiteren externen Faktoren – dazu zählen etwa das Wetter, Ferienzeiten oder Feiertage – eine Prognose für den Wareneinsatz und ermöglicht damit eine bedarfsgerechte Einkaufsplanung. Die Ergebnisse stellt der sogenannte intelligente Tagesplaner übersichtlich dar. Das Datenanalyse-Dashboard ist kollaborativ. Das heißt, dass viele Faktoren und Daten in ein valides Ergebnis zusammenfließen. Auf der BI-Plattform (Business Intelligence) sind alle relevanten Kennzahlen übersichtlich dargestellt.

Je länger Delicious Data arbeitet, desto unwahrscheinlicher wird eine Überproduktion. „Die KI lernt permanent und liefert auf Basis der historischen Daten von Beginn an optimierte Absatzprognosen. Das System lernt dabei aus der Menge der Datenpunkte, die aus den Standorten in den Algorithmus einfließen“, erklärt der Co-Geschäftsführer Fröhlich. Die Daten zieht sich die KI-basierte Software aus dem Kassen- beziehungsweise
Warenwirtschaftssystem der Tankstelle. Die Kassenanbindung ist eigenen Angaben zufolge kein Problem. Auch sei keine zusätzliche Hardware und IT-Kapazität nötig.

Und was die Daten betrifft, „handelt es sich selbstverständlich nicht um persönliche Daten der Kunden, sondern nur um Daten auf Artikelebene“, versichert Fröhlich. „Delicious Data speichert nur, was wann und in welcher Menge verkauft wurde. Auf Basis dieser Absatzdaten in Kombination mit weiteren Daten wie Wetter, kalendarischen Daten, Angebotsmix und so weiter errechnet die Software dann Prognosen – je länger sie im Einsatz ist, desto exakter die Prognose.“ Gegründet wurde Delicious Data 2017. „Nach vier Jahren liefern wir den Kunden sehr präzise Prognosen über die Absatzmenge, aus der sich wiederum die Planung der bedarfsgerechten Produktion ergibt“, so Fröhlich.

Ein reduzierter Wareneinsatz und die optimale Nutzung von Lagerkapazitäten Können schließlich zu signifikanten Einsparungen beim Planungsaufwand führen. Ein gastronomischer Betrieb könnte knapp ein Drittel seiner Lebensmittelabfälle vermeiden. Delicious Data rechnet vor: Eine Kantine mit 1.000 herausgegebenen Essen pro Tag und 20 Öffnungstagen im Monat kann im Jahr über 30.000 Euro Kosten sparen, 19 Tonnen CO2-Emissionen und dazu noch mehr als 855.000 Liter Frischwasser.

Der intelligente Tagesplaner ist intuitiv bedienbar. Er generiert aus den Absatzprognosen konkrete Aufgaben in Form einer To-do-Liste, die notwendige Arbeiten mit mindestens zwei Stunden Vorlauf anzeigt. „Das erleichtert die Einarbeitung neuer Mitarbeiter, denn diese können Punkt für Punkt die Liste abarbeiten“, sagt Fröhlich. Der Tagesplaner verhindert außerdem doppelte Arbeit: Jeder Mitarbeiter kann eine Aufgabe auf den Status „in Arbeit“ setzen. Weil die Liste sofort synchronisiert wird, sieht jeder, wenn bereits ein Kollege eine Tätigkeit übernommen hat.

Auf Basis der To-do-Liste kann der Tankstellenmitarbeiter die Artikelproduktion termingerecht im Blick behalten. „So erscheint zum Beispiel die Aufgabe, dass in so und so viel Minuten Brezen in den Ofen geschoben werden müssen, so dass immer das richtige Produkt in der richtigen Menge in der Auslage verfügbar ist. Das steigert die Umsätze und den Frischegrad, ohne dass es zu Überproduktion oder Ausverkäufen kommt“, erläutert Fröhlich. Es liegt also im Idealfall nie zu wenig, aber auch nicht zu viel in der Auslage. Die Zeit-Kosten-Effizienz steigt ebenso wie die Nachhaltigkeit des Unternehmens. (bg)

 

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