Harald Schallner ist mit seinem Unternehmen Company Mind und der Hochschule in Oldenburg der Frage nachgegangen, wie man in der Produktion marktgerechter produzieren kann, um im konkreten Fall weniger Fleisch wegwerfen zu müssen.
Das Problem: Fleisch wird vom Handel relativ kurzfristig bestellt. Zum Beispiel: Das Wetter wird besser, auf einmal wollen alle wieder grillen. Und die Supermärkte bestellen entsprechend der Nachfrage. Morgens geht die Bestellung raus und abends muss das Fleisch schon im Supermarkt sein.
Fleischprodukte haben aber eine gewisse Produktionsdauer, die auch mal eine Woche oder mehr betragen kann. Rindfleisch muss ja viele Tage hängen, bevor es überhaupt verkauft werden kann. Trotzdem wollen die Supermärkte die Ware schnellstmöglich haben. Der Planungsprozess für die Produktion ist also sehr kompliziert. Um diese Nachfragespitzen abzufedern, wird Fleisch eingefroren. Das Fleisch verliert dadurch an Wertigkeit. Außerdem benötigen die Kühlhäuser viel Energie.
Maschinelle Lernmethoden können lernen, was die beste Planungsstrategie ist, um ein Ziel zu erreichen. Das Ziel: Weniger Fleisch einfrieren müssen. Prof. Dr. Schallner teilt im Podcast der Lebensmittel Praxis erste Ergebnisse. Und erklärt, wie Maschinelles Lernen die Arbeitswelt verändern wird.
