Deep-Learning

Mithilfe eines Deep-Learning-Algorithmus lassen sich Lebensmittelabfälle in Kantinen reduzieren. Die Software sagt das Essverhalten voraus, sodass der Wareneinsatz besser planbar wird. Damit lassen sich auch CO2 und Wasser einsparen.

Software für genaue Speiseplanung


In 119 Betriebsrestaurants in Deutschland wird seit diesem Sommer alles digital erfasst – vom Wareneinsatz bis hin zur Nassmüllmenge. Als Basis dient eine Plattform, die den Namen „Easy System“ trägt. Damit können der Service und die Kommunikation für Gäste einfacher gestaltet werden, indem Gäste in den Kantinen digital bestellen und bezahlen können. Was aber noch viel wichtiger ist: Die Plattform kann um den Baustein Easy Prediction erweitert werden, sodass Betreiber ihre Speisenplanung optimieren können. Die Vorhersage und Planbarkeit von Speisen sowie das Essverhalten und der Wareneinsatz werden dadurch vereinfacht.

Anbieter der Plattform ist die Firma apetito catering. Die Firma verwendet die Software „delicious data“, die auf Basis von Künstlicher Intelligenz die Produktionsplanung optimiert. Herzstück der Software ist der Deep-Learning-Algorithmus, der für Absatzprognosen alle verfügbaren Datenpunkte aus der Verkaufshistorie, Menüplanung und externen Faktoren wie Wetter, Feiertage und lokale Events in Zusammenhang bringt. Daraus erstellt ein Algorithmus dann kundenindividuelle Absatzprognosen.

Inzwischen haben 119 Betriebsrestaurants deutschlandweit die Software implementiert. Die Restaurants würden dadurch 314 Tonnen Foodwaste, 785 Tonnen CO2 und 1,17 Milliarden Liter Wasserpro Jahr einsparen, erklärt apetito catering.

Im Betriebsrestaurant der Herrenknecht AG in Schwanau etwa, wo täglich etwa 300 Gäste essen, sind die Tellerrückläufe um 50 Prozent gesunken. „Ich bin sehr froh über den Einsatz dieser Software“, sagt Betriebsleiter Patrick Kelsch. „Durch direkte Rückmeldungen haben wir in der Praxis die Möglichkeit zur Korrektur und Verbesserung der Planung. Man sieht direkt, was man optimieren kann.“ Inzwischen habe man die Portionsgrößen angepasst.

320°/re

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