Komplizierte Prozesse in der Food-Branche mit Hilfe von KI optimieren

Künstliche Intelligenz kann in der Produktionssteuerung und -planung eingesetzt werden, um den Fertigungsprozess zu optimieren und zu automatisieren. Hierbei können verschiedene Arten von KI-Technologien wie beispielsweise Machine Learning oder Predictive Analytics zum Einsatz kommen, die komplexe Entscheidungen automatisieren und optimieren.

Gerade Planungs- und Produktionsprozesse sind im Bereich der Food-Branche durch hohe Schwankungen in Angebot und Abnahme sowie durch unterschiedliche Qualitäten der Naturprodukte gekennzeichnet.

Hier können KI-Systeme bei der Planung von Produktionsprozessen helfen, indem sie Vorhersagen über die Nachfrage und den Bedarf an Materialien und Ressourcen treffen. Dies kann dazu beitragen, Engpässe in der Produktion zu vermeiden und Überproduktion oder -bestände zu vermeiden. Im aktuellen Projekt REIF wird gezeigt, dass die Reduzierung der Lebensmittelverschwendung mit Hilfe von KI im gesamten Produktionsprozess – von Anbau/Aufzucht bis hin zu Produkten im LEH – optimiert werden kann. In diesem Bereich können KI-Anwendungen überraschende Planungsvorschläge generieren, die eine bedeutend bessere Auslastung aller Ressourcen garantieren werden.

Ein weiterer Anwendungsfall ist die Vorhersage von Engpässen oder Störungen im Produktionsprozess selbst. Hierbei können Machine Learning-Algorithmen eingesetzt werden, um historische Daten zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Auf Basis dieser Vorhersagen können dann entsprechende Maßnahmen ergriffen werden, um Engpässe zu vermeiden oder schnell auf Störungen zu reagieren. So können ML-Modelle dabei helfen, die Produktionseffizienz zu erhöhen, indem sie beispielsweise Vorhersagen über Ausfallzeiten von Maschinen treffen und Wartungsarbeiten planen, um den Stillstand der Produktion zu minimieren.