Daten laden
please wait
about
Über das Forschungsprojekt FriDa

Optimierte Entscheidungsfindung entlang der Lieferkette von Obst, Gemüse und Fisch mittels eines offenen Daten-und Service-Frameworks...

…u.a. mit Diensten zur Erfassung und Bewertung der Qualität und Frische der Lebensmittel.

Der Handel mit Frischwaren ist eine umsatzstarke Branche in Deutschland. Im Jahr 2016 wurden mit Frischwaren 19 Milliarden € allein in Discountern umgesetzt. Die dabei eingesetzten Prozesse der Logistik und Qualitätssicherung sind eingespielt und bewährt, generieren jedoch auch eine nicht vernachlässigbare Menge an Ausschuss und Verlusten.

Ein großer Teil dieser Verluste ist direkt mit den Basiseigenschaften von frischen Lebensmitteln verknüpft. Sie haben im Gegensatz zu anderen Handelswaren eine vergleichsweise kurze Haltbarkeit und zudem eine hohe Varianz der Haltbarkeit zwischen den Produkten. Die begrenzte Haltbarkeit von Lebensmitteln limitiert auch die Optimierungsmöglichkeiten von  Lebensmittelhandel und -logistik. So müssen die Akteure entlang der Lebensmittelkette Fehlplanungen im Bereich der Produktions-, Bestell-, und Absatzmengenplanung in Kauf nehmen. Dies führt nicht nur zu hohen Lagerhaltungskosten, sondern in kurzer Zeit zu Lebensmittelverlusten.

Arbeitspakete
  • Übersicht der Arbeitspakete
    • AP 1: Datenerhebung
      AP 2: Datenauswertung
      AP 3: Plattform
      AP 4: Validierung & Verstetigung
  • AP1.1
    Erhebung Lebensmitteldaten
    • Erhebung lebensmittel-spezifischer Daten entlang der Lieferkette als Basis zur Erstellung von Haltbarkeits-& Risikomodellen für Obst, Gemüse und Fisch. Die finale Produktauswahl erfolgt als Teil des parallellaufenden Arbeitspakets AP2.1.
  • AP1.2
    Lebensmittelscanner
    • Ermittlung der Qualitätsdaten von Obst, Gemüse und Fisch mit Schwerpunkt Frische und Echtheit mit Hilfe spektroskopischer Methoden. Erforschung der Übertragbarkeit der Auswertungen auf einfach zu bedienende, mobile und kostengünstige kommerzielle Geräte (Lebensmittelscanner) sowie auf einen Demonstrator zur Anwendung der Technologie zur Inline-Qualitätsprüfung.
  • AP1.3
    IoT Überwachung der Lieferkette
    • Analyse von IoT-Einzelkomponenten und Erforschung der unterschiedlichen Fähigkeiten-Kombinationen unter Berücksichtigung der sich gegenläufig beeinflussenden Qualitätsmerkmale integrierter IoT-Lösungsszenarien in offenen Multi-Stakeholder Lieferketten.
  • AP2.1
    Analyse der Stakeholder Anforderung
    • Erfassung und Abstimmung der internen und externen Anforderungen. Identifikation der funktionalen und nicht funktionalen Anforderungen mittels Marktanalyse und Experteninterviews. Veranstaltung von Design Thinking Workshops unter Teilnahme aller aktiven und assoziierten Projektpartner, sowie ggfs. weiterer akquirierte Interessenten.
  • AP2.2
    Food Modelle & Risikobewertung
    • Die Modellierung und Berechnung der unterschiedlichen Kinetik der Verderbs-Prozesse in Lebensmitteln unter Berücksichtigung der Unsicherheiten in den Anfangsbedingungen und der Modellparameter unter statischen und dynamischen Bedingungen.
  • AP2.3
    Dynamisches Haltbarkeitsdatum
    • Fähigkeitsnachweis der Berechnung des optimalen Verkaufszeitraums und des voraussichtlichen Verderbs-Zeitpunkts, sowie Implementierung effizienter Algorithmen.
  • AP3.1
    Plattform Daten-& ServiceAustausch
    • Architektur des System-of-System Frameworks, Bereitstellung der Schnittstellen Implementierung und Nachweis der Skalierbarkeit in Multi-Stakeholder-Lieferketten
  • AP3.2
    Prototypen
    • Prototypische Anwendungsentwicklung zur optimierten Entscheidungsfindung entlang der Lieferkette. Services für die optimierte Entscheidungsfindung auf Basis der Produktions- und Logistikdaten (AP2.1), der Frische Daten (AP1.1) und Haltbarkeitsbewertungen (AP1.3 und 1.4)
  • AP4.1
    Praxisvalidierung
    • Praxisvalidierung in einer realen Lieferkette zwischen vorausgewählten Akteuren.
  • AP4.2
    Verbreitung & Vernetzung
    • Verbreitung und Vernetzung: „Versuchsküche: Frische Daten". Ziel des Arbeitspakets ist es die momentane Innovationsbereitschaft der Branche zu erforschen. Darüber hinaus sind die wissenschaftlichen und technischen Arbeiten des Projekts komplex und somit erklärungsbedürftig. Damit die Projektergebnisse auch außerhalb wissenschaftlicher Veröffentlichungen, siehe AP4.3, wahrgenommen werden ist eine aktive Verbreitung der Ergebnisse praxisbezogen und in leicht verständlicher Form erforderlich. Das Format der Versuchsküche soll dabei das Gesicht der Projekts nach außen darstellen und auch als Diskussions-, Innovations-& Austauschplattform für die Zusammenarbeit mit anderen Forschungsprojekten dienen.
  • AP4.3
    Verstetigung & Verwertungsplanung
    • Integration des Projekts in die bestehende Innovationslandschaft, Vernetzung der Projektpartner mit externen Wissens-und Datenquellen, Verbreitung der Projektergebnisse innerhalb der Branche sowie in der allgemeinen Öffentlichkeit (Lebensmittelverschwendung, Haltbarkeit).
Partner
Zusammenarbeit

FriDa Konsortialpartner

tsenso GmbH
Konsortialführung
Euro Pool System Int. (Deutschland) GmbH
Institut für angewandte Systemtechnik Bremen GmbH
Fraunhofer Institut
für Optronik, Systemtechnik & Bildauswertung (IOSB)
Universtiät Bonn
AG Cold Chain Management
gefördert vom BMEL
FKZ: 281A505A19

Diese Webseite verwendet ausschließlich technisch notwendige Cookies, die für die Funktion dieser Website zwingend erforderlich sind. Mit einem Klick auf „Akzeptieren“ akzeptieren Sie die Verwendung der notwendigen Cookies und unsere Datenschutzrichtlinien. Zur Datenschutzerklärung

Die Cookie-Einstellungen auf dieser Website sind auf "Cookies zulassen" eingestellt, um das beste Surferlebnis zu ermöglichen. Wenn du diese Website ohne Änderung der Cookie-Einstellungen verwendest oder auf "Akzeptieren" klickst, erklärst du sich damit einverstanden.

Schließen