Die Welt steht an der Schnittstelle von Lebensmittelsicherheit und Umweltverträglichkeit vor einer entscheidenden Herausforderung.
Von den Vereinten Nationen zitierte Statistiken deuten darauf hin, dass die Nahrungsmittelproduktion um bis zu 70 % gesteigert werden muss, um eine wachsende Weltbevölkerung zu ernähren, die im Jahr 2050 voraussichtlich 9,7 Mrd. Menschen übersteigen wird. Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass landwirtschaftliche Ertragssteigerungen allein die Lücke schließen können.
Angesichts der zunehmenden Besorgnis über den Klimawandel ist eine dramatische Ausweitung der landwirtschaftlichen Nutzfläche nicht realisierbar. Stattdessen ist es von entscheidender Bedeutung, das vorhandene Land sowohl in Bezug auf die Produktivität als auch auf die Nachhaltigkeit besser zu nutzen.
Das globale Nahrungsmittelsystem trägt zwar zu 26 % der globalen Treibhausgasemissionen bei, ist aber auch anfällig für die Auswirkungen des Klimawandels wie Dürren, Überschwemmungen und Veränderungen der Bodenfruchtbarkeit. Darüber hinaus gibt die Tatsache, dass ein Drittel aller produzierten Lebensmittel verschwendet wird, weiterhin Anlass zu großer Sorge.
Die Bewältigung solch immenser Herausforderungen in Bezug auf Nachhaltigkeit und Verfügbarkeit erfordert mehr Effizienz, Produktivität und Widerstandsfähigkeit – ein Bereich, in dem datengetriebene Lebensmittelsysteme eine entscheidende Rolle spielen werden.
Die Macht der Daten
Datengetriebene Lebensmittelsysteme sind in der Lage, die Lebensmittelproduktion, -verteilung und den -konsum durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien und Datenanalysen zu revolutionieren.
Durch die Nutzung von Big Data und Analysen in der gesamten Wertschöpfungskette können Unternehmen nachhaltige Werte schaffen, Betriebsabläufe optimieren, die Beschaffung verbessern und Lösungen für die Kreislaufwirtschaft umsetzen.
Gegenwärtig gibt es mehrere Beispiele für die Nutzung von Daten zur Verbesserung verschiedener Aspekte der Lebensmittelsysteme. Dazu gehören:
- Präzisionslandwirtschaft: Optimiert die landwirtschaftliche Produktion durch den Einsatz von Technologie, Datenanalyse und Spezialausrüstung zur effizienten Bewirtschaftung der Felder. Dies führt zu einer effektiveren Nutzung von Ressourcen wie Wasser, Düngemitteln und Pestiziden bei gleichzeitiger Reduzierung von Abfall und Umweltbelastung.
- Lieferkettenmanagement: Hier können Daten durch Maßnahmen wie verbesserte Prognosen, Lebensmittelrückverfolgbarkeit, Sicherheitsmaßnahmen und Abfallreduzierung Innovation, Rentabilität und Nachhaltigkeit vom Bauernhof bis auf den Tisch fördern.
- Verbraucherverhalten: Datengetriebene Lebensmittelsysteme können auch zur Analyse von Lebensmitteleinkaufsgewohnheiten und -konsummustern verwendet werden, um ein besseres Verständnis für sich ändernde Präferenzen zu erhalten und Möglichkeiten zur Förderung gesunder Essgewohnheiten zu schaffen.
KI und Robotik in Aktion
Heutzutage bilden wesentliche Datenströme die Grundlage für KI- und Robotik-Innovationen in verschiedenen Bereichen. In der Landwirtschaft beispielsweise nutzen prädiktive KI-Lösungen fortschrittliche Algorithmen und Datenanalysen, um intelligente Prognosen zu erstellen, die es Landwirten ermöglichen, Verluste proaktiv zu verhindern und Verbesserungen vorzunehmen.
Ein bekanntes Beispiel dafür ist die Wettervorhersage. Anhand von Wetterdaten, Satellitenbildern und Klimamodellen können historische Wettermuster analysiert werden, um zukünftige Bedingungen wie Niederschlag, Temperatur und Luftfeuchtigkeit vorherzusagen.
Darüber hinaus können KI-Modelle den Ausbruch von Pflanzenkrankheiten vorhersagen. Anhand von historischen Krankheitsdaten, Übertragungsdynamiken und Umweltfaktoren können epidemiologische Modelle Vorhersagen treffen, Risikogebiete ermitteln und Präventivmaßnahmen vorschlagen.
Während diese Lösungen darauf abzielen, Landwirte in die Lage zu versetzen, Risiken durch adaptive Managementpraktiken zu minimieren. Agrar- und Lebensmittelroboter dienen auch dazu, landwirtschaftliche Praktiken, die Arbeitsdynamik und die Effizienz der Lebensmittelproduktion zu revolutionieren.
Viele Landwirte haben bereits automatische Melkmaschinen und Erntehelfer eingesetzt, um die Produktionseffizienz und den Tierschutz zu verbessern. Und nicht nur auf dem Bauernhof spielen KI und Robotik eine wichtige Rolle.
Tatsächlich werden solche Technologien auch bei der Optimierung von Produktions- und Verpackungsprozessen eingesetzt, wo automatisierte Systeme Ausfallzeiten und menschliche Fehler reduzieren und ein gleichmäßiges Produktionstempo gewährleisten können, das den Anforderungen der Verbraucher gerecht wird.
Die Rolle internationaler Standards
Während solche Innovationen angesichts der aktuellen globalen Herausforderungen unerlässlich sind, ist es wichtig, dass die Lebensmittelsicherheit vor den Risiken geschützt bleibt, die mit dem Industriewandel verbunden sind.
Hier können internationale Standards ein nützliches Instrument sein, um neue Systeme und Lösungen zu entwickeln und sicherzustellen, dass sie die Herausforderungen der Lebensmittelsicherheit auf sichere und nachhaltige Weise angehen. Durch die Darstellung von Best Practices können sie dazu beitragen, Sicherheit, Qualität und Effizienz in der gesamten Lebensmittelindustrie zu fördern.
Von den Landwirten bis hin zu den Einzelhändlern – jeder Stakeholder in der Lebensmittelversorgungskette kann von der Einhaltung der in den Standards festgelegten Richtlinien und Best Practices profitieren. Sie können nicht nur die Blaupausen für die Rationalisierung von Prozessen und die Steigerung der Effizienz liefern, sondern sind auch von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung von Sicherheitsmaßnahmen, die es Unternehmen ermöglichen, sich an gesetzliche Vorschriften zu halten.
Globale Beispiele für datengetriebene Lebensmittelsysteme
Mit der Unterstützung von Standards kann ein effektives datengetriebenes Lebensmittelsystem entwickelt werden – dafür gibt es bereits viele Beispiele.
Im Bereich der Landwirtschaft ist das Biotechnologieunternehmen Antler Bio ein gutes Beispiel. Nachdem das Unternehmen, das auf die Kombination epigenetischer Tests von Nutztieren mit KI-gestützter Datenanalyse spezialisiert ist, einen Smart Grant von Innovate UK erhalten hatte, brachte es „EPIHERD“ auf den Markt. Diese Plattform, die als Präzisionsherden-Screening-Tool konzipiert wurde, bietet Landwirten Insights in prominente Gene, die von spezifischen Umweltfaktoren in ihrer Umgebung beeinflusst werden. Dies bedeutet wiederum, dass sie Faktoren, die in ihrer Kontrolle liegen, ändern können, um die Produktivität und Nachhaltigkeit zu verbessern.
In Bezug auf Einzelhändler arbeitet die US-Supermarktkette Kroger mit Retail Insight zusammen, um den Warenbestand zu optimieren und Lebensmittelverschwendung zu reduzieren. Mit der branchenführenden WasteInsight-Lösung von Retail Insight nutzt das Unternehmen maschinelles Lernen, um überschüssige Lebensmittelverschwendung in seinem gesamten Ökosystem zu bekämpfen, und optimiert die Nutzung von Rabatten, um den Durchverkauf zu maximieren und Abfall zu reduzieren.
Die Zukunft der Lebensmittel
Von Präzisionslandwirtschaft und vorausschauenden Analysen im Pflanzenbau bis hin zur Optimierung der Lieferkette und Anpassung an den Klimawandel – die Möglichkeiten datengetriebener Lebensmittelsysteme sind scheinbar endlos.
In Zukunft werden umfangreichere Daten und Insights in die gesamte Wertschöpfungskette der Lebensmittel den Weg für wertschöpfende Lösungen ebnen, wie z. B. personalisierte Ernährungspläne, die auf die spezifischen Bedürfnisse des Einzelnen zugeschnitten sind. Diese Modelle könnten nicht nur bei der Änderung des Ernährungsverhaltens helfen und messbare gesundheitliche Vorteile bringen, sondern auch den Konsum tierischer Produkte reduzieren und so zur Bekämpfung der Klimakrise beitragen.
Daten können auch dazu beitragen, die Lebensmittelverschwendung zu verringern. In der Tat haben wir bereits Beispiele dafür gesehen, wie dies in die Praxis umgesetzt wird. Der große Food-Service-Anbieter ISS nutzt Daten-Insights, um für seine Kunden eine kollektive jährliche Einsparungsrate von 985.000 Tonnen Lebensmittelverschwendung zu erzielen. Durch die Feststellung, dass Produktionsabfälle, Tellerreste und die Überproduktion von Hauptmahlzeiten zu fast 60 % der gesamten Lebensmittelverschwendung im Unternehmen beitrugen, konnte das Unternehmen 2.463.000 Mahlzeiten einsparen und die CO2-Emissionen um 4.200 Tonnen reduzieren.
In Zukunft wird die weit verbreitete Einführung von Initiativen und Technologien wie diesen von entscheidender Bedeutung sein, um gemeinsam schrittweise Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen zu erzielen, die wiederum die Lebensmittelsicherheit, Widerstandsfähigkeit und den Zugang weltweit verbessern werden.
Jetzt ist es an der Zeit, datengetriebene Lebensmittelsysteme zu nutzen
Angesichts der aktuellen Mischung globaler Herausforderungen ist die Einführung datengetriebener Lebensmittelsysteme kein Luxus, sondern ein Muss – neue Ansätze und Technologien müssen priorisiert werden.
Jetzt ist es an der Zeit, dass moderne Lebensmittelsysteme in den Vordergrund rücken, wobei Standards eine Schlüsselrolle dabei spielen werden, Unternehmen in die Lage zu versetzen, Best Practices in ihren Innovationen zu etablieren und sicherzustellen, dass die globale Lieferkette während dieses immensen Wandels der Branche geschützt bleibt.
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- Landwirtschaftliche Robotik: BS 8646 Verwendung autonomer mobiler Maschinen in der Landwirtschaft und im Gartenbau.
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Enthält Leitlinien zur Wertschöpfung aus Daten, einschließlich Big Data, wie z. B. die Gewinnung von Insights, die Unterstützung von Strategien, die Verbesserung des Rufs und die Verbesserung von Compliance, Effizienz und Leistung. - Lebensmittelsicherheit: BS EN ISO 22000 Lebensmittelsicherheit-Managementsysteme
Dieser Standard bietet ein hervorragendes Framework für die Implementierung eines Lebensmittelsicherheit-Managementsystems und unterstützt Organisationen dabei, Lebensmittel zu liefern, die sicher verzehrt werden können. - Lebensmittelrückverfolgbarkeit: BS EN ISO 22005 Rückverfolgbarkeit in der Futter- und Lebensmittelkette
Legt Grundsätze und Anforderungen für Systeme zur Lebensmittelrückverfolgbarkeit fest und trägt dazu bei, die Sichtbarkeit während der Herstellung, des Prozesses, des Vertriebs und der Handhabung von Lebensmitteln aufrechtzuerhalten. - Umweltmanagement BS EN ISO 14001 Umweltmanagementsysteme
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Stellt ein zertifizierbares KI-Managementsystem-Framework bereit, in dem KI-Produkte entwickelt werden können, um Unternehmen und der Gesellschaft dabei zu helfen, den größtmöglichen Nutzen aus KI zu ziehen.
