Ressourcenschonung, Effizienzsteigerung und Emissionsreduzierung – durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning entstehen zahlreiche Möglichkeiten, nachhaltige Geschäftsmodelle zu entwickeln. Ebenso wie bereits bestehende Geschäftsmodelle und aber auch Prozesse ökonomisch, ökologisch und sozial nachhaltiger zu gestalten und zu optimieren.

Der Klimawandel führt zu einer der größten Veränderungen unseres Planeten und stellt gleichzeitig die größte Herausforderungen des 21. Jahrhunderts dar. Um als Gesellschaft den Planeten auch für künftige Generationen als lebenswert zu erhalten, gilt es in vielerlei Hinsicht neue Wege einzuschlagen.

Beide Veränderungen lösen bereits heute tiefgreifende Transformationsprozesse in verschiedenen Gesellschaftsbereichen aus. 

Künstliche Intelligenz gilt im Nachhaltigkeitskontext als Schlüsseltechnologie: So kann KI zur Effizienzsteigerung bestehender Prozesse, aber auch bei der Umsetzung neuer, datengetriebener Geschäftsmodelle beitragen. Ein weiteres Anwendungsgebiet für KI ist die Reduzierung unseres Energie- und Ressourcenverbrauchs.

Vermeidung von Lebensmittelabfällen mittel künstlicher Intelligenz

Mehr Umsatz und mehr Nachhaltigkeit in der Bäckerei

Bäckereien stehen vor der Herausforderung ihre Absatzmenge für die große Auswahl an Backwaren täglich neu und genau zu kalkulieren. Denn die Erwartung des Kunden ist jeden Tag auf’s neue frische Brötchen, Brote und Süßwaren bis in die Abendstunden zu bekommen. Die Schwierigkeit für die Bäcker:innen ist dabei: Pro Produkt genau die richtige Menge zu produzieren, sodass am Abend weder zuviel noch zu wenig Ware in der Auslage vorhanden ist.

Ist nicht ausreichend Ware vorhanden, entgeht dem Handwerksbetrieb häufig Umsatz.
Ist hingegen zuviel Ware vorhanden, muss diese am Folgetag reduziert verkauft, anderweitig verwertet oder im schlimmsten Fall entsorgt werden. In jedem Fall führt eine ungenaue Planung zu erhöhten Kosten bzw. entgangenem Umsatz im Bäckereibetrieb.

Dabei sind nicht nur die direkten Kosten für die Herstellung der Backwaren, die weiter verwertet bzw. entsorgt werden müssen anzusetzen. Sondern auch zahlreiche weitere Kosten, wie Energie, Lohn und Ressourceneinsatz die im Rahmen der Herstellung anfallen. Auf einen einzelnen Tag gerechnet, erscheinen diese zwar vernachlässigbar. Über einen längeren Zeitraum betrachtet ergeben diese jedoch einen häufig größeren Betrag, als zunächst angenommen.

Einsatz künstlicher Intelligenz zur Absatzvorhersage

In den meisten Bäckereien basiert die Mengenplanung häufig auf Vergangenheitswerten, dem Bauchgefühl und der Erfahrung des Bäckers und den Mitarbeitenden in den Filialen.

Je nach Erfahrung und Bauchgefühl, gibt es wenig oder sehr große Mengen Überschuss.

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz bzw. Machine Learning können Prognosen optimiert werden. Im Gegensatz zum Menschen ist ein KI Algorithmus mit Leichtigkeit in der Lage mit mehreren hunderten Einflussfaktoren gleichzeitig umgehen, diese zu analysieren und in den Daten Muster zu erkennen. Damit kann eine sehr genaue Prognose für jeden einzelnen Artikel erstellt werden.

Grundlage für eine fundierte Prognose mittels künstlicher Intelligenz sind dabei die Verkaufszahlen der Bäckerei bzw. der Filialen. Diese werden mit weiteren wertvollen Informationen und Metadaten angereichert, um die Güte der Prognose weiter zu optimieren.

In einem Projekt mit einer Bäckerei, entwickeln wir eine passgenaue Lösung für die Bäckerei und deren Filialen. Dabei nutzen wir neben den Belegdaten der einzelnen Filialen zusätzliche Metadaten, um möglichst genau den Bedarf der einzelnen Standorte zu prognostizieren.

17 Ziele für nachhaltige Entwicklung: Ressourcenschonung mittels künstlicher Intelligenz

Beitrag zur Erreichung der Nachhaltigkeitsziele

Die Vereinten Nationen haben für die weltweite Sicherung einer nachhaltigen Entwicklung auf ökonomischer, sozialer sowie ökologischer Ebene 17 Ziele formuliert.

Ein Ziel dabei ist “Verantwortungsvolle Konsum- und Produktionsmuster”. Hierbei wird ein besonderes Augenmerk auf den Umgang mit begrenzten Ressourcen gelegt.

Dies bedeutet konkret auch Lebensmittelabfälle erst gar nicht entstehen zu lassen, sondern die Ursache von Abfällen an der Wurzel zu packen und bereits vor der Entstehung dieser in den Prozess einzugreifen.

Durch den Einsatz von Daten in Kombination mit Methoden der Künstlichen Intelligenz, kann so zielorientierter produziert werden und die Verschwendung von Lebensmittelabfällen sowie Vergeudung von Energie zur Erzeugung dieser reduziert werden.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning verfolgen somit keinen Selbstzweck, sondern können an der richtigen Stelle für Unternehmen und unseren Planeten wertstiftend eingesetzt werden.

Eines der häufigsten Einsatzgebiete, ist wie in unserem Beispiel die Optimierung von bereits bestehenden Prozessen und Vorgängen durch die Identifikation komplexer Zusammenhänge in den Daten und Ableitung der richtigen Maßnahmen. Das Vorgehen und der Einsatz künstlicher Intelligenz lässt sich auf viele weitere Branchen und Bereiche übertragen.

In unserem Data & AI Leistungsportfolio finden Sie weitere Informationen zu unserem Vorgehen.

Matthias Wurdig, Lead Enterprise Analytics & Sustainability bei esentri AG

Matthias Wurdig
Lead Data & AI

Was kann der Einsatz künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen bewirken?

Der Einsatz künstlicher Intelligenz bietet vielseitige Chancen für Unternehmen. In einem Kennenlerngespräch können wir über die Potenziale in Ihrem Unternehmen sprechen. Ich freue mich auf den Austausch mit Ihnen!