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Am TTZ Data Analytics in Donauwörth, gefördert im Rahmen der Hightech Agenda Bayern, finden regelmäßig Veranstaltungen für die Industrie in Bayerisch-Schwaben und dem Landkreis Donau-Ries statt. Bei der Reihe „Data Analytics im Donau-Ries“ behandelt jede Veranstaltung ausgewählte, aber branchenübergreifende Anwendungsbereiche der Digitalisierung. Am 17. Oktober stand zum ersten Mal ein Event für eine bestimmte Branche auf dem Programm.
Bei „Lebensmittelbranche vernetzt: Künstliche Intelligenz, Digitalisierung, Data Analytics“ trafen sich Vertreter aus dem Ernährungssektor zum Austausch über den Stand der Digitalisierung und die Potenziale, die durch die Zusammenarbeit von Forschungseinrichtungen wie dem TTZ und Unternehmen gehoben werden können. Die Teilnehmer stammten aus verschiedensten Organisationen des bayerischen Ernährungssektors, ebenso wie Persönlichkeiten aus Landwirtschaft, Behörden und spezialisierten Digitalisierungsanbietern vor Ort waren.
Prof. Dr. Björn Häckel, Leiter TTZ Data Analytics der THA, sagt: „Die Lebensmittelbranche steht vor vielschichtigen Herausforderungen. Nicht nur müssen die einzelnen Unternehmen an einem dynamischen Markt bestehen, den wandelbare Ernährungstrends und große Player bestimmen. Sie müssen sich gleichzeitig in Richtung Nachhaltigkeit weiterentwickeln und zudem ihrem Versorgungsauftrag auch angesichts der zahlreichen Krisen unserer Zeit nachkommen. Der Einsatz von neuen Technologien ist hier ein Baustein, um diesen zentralen Sektor in Bayern auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu halten.“
Die wissenschaftlichen Mitarbeiter am TTZ Data Analytics sprachen über aktuelle Projekte zur Digitalisierung in der Milchindustrie und der Kartoffelproduktion, die gemeinsam mit dem Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer Instituts für angewandte Informationstechnik (Fraunhofer FIT) durchgeführt wurden. So auch die wissenschaftlichen Mitarbeiter Thomas Kreuzer und Sebastian Duda, die gemeinsam mit Milchverbänden und Molkereien an einer Verbesserung der Bedarfsplanung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) arbeiten.
So kann der Milchausschuss minimiert und damit Ressourcen eingespart werden. Hierbei sollen zukünftig insbesondere Daten aus mehreren Molkereien für ein kollaboratives Training eines Bedarfsprognosemodells eingesetzt werden. Und trotzdem behält jede Molkerei die volle Kontrolle über ihre Daten und kann die der anderen nicht zurückverfolgen. Hierfür werden sogenannte Privacy Enhancing Technologies (PETs) eingesetzt. Sie ermöglichen es auf sensitiven Informationen zu arbeiten, ohne diese offenzulegen.
Im Projekt H2pOmmes dagegen stellte der wissenschaftliche Mitarbeiter Tim Werner die datenbasierte Analyse und visuelle Aufbereitung des Wasserverbrauchs in der Produktion von Kartoffelprodukten vor. Ziel war ein bewussterer und sparsamerer Umgang mit Wasser. Hierzu wurde der Wasserverbrauch mittels Zählern entlang der Produktion erfasst, historische Daten mit Experten aus dem Partnerunternehmen diskutiert sowie KI- und datenbasiert einer Ursache-Wirkungsanalyse und Pattern-Identifikation durchgeführt.
Die hieraus abgeleiteten Maßnahmen bewirkten insgesamt eine Einsparung von etwa 14 Prozent des Wasserverbrauchs. Im Folgeprojekt soll das konzipierte Dashboard – eine Übersicht der gesammelten Daten – unternehmensweit ausgerollt und um Strom- und Dampfdaten erweitert werden.
