Verbundprojekt "KI für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten (KINLI)", Teilprojekt D

Abstract

Innerhalb des Projektes KINLI wurde ein prädiktiver, KI-gestützter Ansatz zur Verbesserung nachhaltiger Lebensmittelqualität konzipiert und in zwei Use Cases prototypisch umgesetzt. Die entwickelten Softwarelösungen können Anwenderinnen und Anwender dabei unterstützen, Abweichungen oder Probleme früher im Prozess zu erkennen und zeitnah zu handeln. Dadurch können Voraussetzungen für ein ressourcenschonenderes Produzieren in der Agrar- und Lebensmittelwirtschaft geschaffen werden. Am Beispiel der Putenhaltung wurde ein Managementsystem prototypisch umgesetzt, das Klima- und Verbrauchsdaten verschiedener Ställe aggregiert, visualisiert und Abweichungen detektiert. Ergänzend wurden KI-basierte Ansätze zur Einschätzung der Kotqualität, zur optischen Ermittlung des durchschnittlichen Lebendgewichts sowie zur Analyse von Aktivitätsmustern entwickelt und erprobt. Im Bereich der Kochschinkenproduktion wurde eine Software prototypisch umgesetzt, um die Lakedosierung im Fertigungsprozess zu optimieren. Der Ansatz kann auf einzelne Produktionsboxen sowie auf ganze Aufträge angewendet werden.