Bundespreis 2020 „Zu gut für die Tonne“ im Bereich Digitalisierung

Den Preis erhalten Delicious Data und fünf Studenten-/Studierendenwerke für das Projekt „Gemeinsam gegen Überproduktion in Mensen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz”

KI – Künstliche Intelligenz in den Mensen

©bmel.bund.de
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Berlin, 28. Mai 2020 - In einem gemeinsamen Projekt haben fünf Studenten- / Studierendenwerke gemeinsam mit dem Start-up Unternehmen Delicious Data ein Prognosetool für die Speiseplanung in Mensen entwickelt.

Mittels eines deep-learning Algorithmus können Überproduktionen und der Einsatz von Ressourcen wie Personal, Strom, Wasser, etc. deutlich verringert werden.

„Wir sind stolz auf die gemeinsame Auszeichnung für das Projekt und dabei auch sehr dankbar für die kontinuierliche Unterstützung unserer Pilotpartner für die erfolgreiche Durchführung des Projekts." sagt Valentin Belser, Mitgründer und Geschäftsführer von Delicious Data.

Insgesamt 131 Ideen wurden in diesem Jahr eingereicht. Der Preis wurde in den Kategorien Handel, Gastronomie, Produktion & Landwirtschaft, Gesellschaft & Bildung sowie der Kategorie Digitalisierung verliehen. Daraus hat die Jury unter Vorsitz von Bärbel Dieckmann, ehemalige Präsidentin der Welthungerhilfe e.V., 14 Projekte als Finalisten ausgewählt.

"Die Idee entstand beim Mittagessen in der Uni-Mensa. Ich kam später als sonst und war überrascht von der großen Auswahl fünf Minuten vor Verkaufsschluss. Dadurch bin ich auf die Herausforderungen bei der Planung in Mensen aufmerksam geworden", so Belser. Denn in vielen Mensen und Cafeterien wird tagtäglich zu viel Essen produziert, ein wesentlicher Grund ist die schlechte Planbarkeit. Die Küchenleitungen können den Bedarf an Essenportionen nur schwer einschätzen, da die Anzahl der Gäste und das Gästeverhalten schwanken. Um dieses Problem zu lösen, hat das Start-up Delicious Data ein auf deep-learning Algorithmen basiertes Prognosesystem entwickelt. Das System analysiert die Verkaufshistorie und die Verkaufspreise der jeweiligen Mensa/Cafeteria und kombiniert diese mit weiteren externen Faktoren wie zum Beispiel dem Wetter oder den vorlesungsfreien Zeiten. Damit kann die Anzahl der benötigten Portionen der einzelnen Speisen genauer geplant und Überproduktionen somit reduziert werden.

"Wir brennen für die Idee mit Hilfe von maschinellem Lernen Prozesse in der Gastronomie zu erleichtern und dabei wie von selbst die Nachhaltigkeit zu steigern" sagt Jakob Breuninger, ebenfalls Geschäftsführer von Delicious Data und Entwickler des Prognose-Algorithmus.

Gemeinsam wurde an der Entwicklung des Systems gearbeitet, um dieses anschließend in mehreren Mensen zu testen. Eine mehrmonatige Testphase der Software hat gezeigt, dass die Produktionsplanung deutlich verbessert werden konnte. Mittlerweile haben bereits neun Studentenwerke die Software für die Planung der Speisen in 50 Mensen und Cafeterien im Einsatz.

„Man stelle sich vor: Prüfungswoche, Donnerstag ist Feiertag und für Mittwoch ist Schlechtwetter mit Sturm vorhergesagt! Wie hoch sind die Erwartungen für die Essenszahlen für den Mittwoch? Welche Faktoren beeinflussen die Essensentscheidung, wenn man 14 Menülinien in der Mensa im Angebot hat? Wir freuen uns, dass das System unserer Küchenleitung bei der täglichen Planung von 10.000 Essen hilft und dabei Lebensmittelabfälle reduziert werden. Ein tolles Projekt – wir sind stolz, dabei zu sein und damit gemeinsam den Bundespreis 2020 erhalten zu haben, “ so Prof. Dr. Jörg Magull, Geschäftsführer Studentenwerk Göttingen und Vorsitzender Ausschuss Hochschulgastronomie des Dachverbandes der Deutschen Studentenwerke, DSW.

Mit ihrer Lösung adressiert das Start-up nicht nur die Gemeinschaftsverpflegung. "Unsere künstliche Intelligenz soll dabei helfen die Menge an Überproduktionen und auch Lebensmittelabfällen in der gesamten Gastronomie zu reduzieren.“, so Breuninger.


Mehr Informationen:
https://www.delicious-data.com/

Zum Bundespreis:
https://www.zugutfuerdietonne.de/der-bundespreis/2020/delicious-data-gmbh/

Gemeinsame Pressemitteilung:
Studentenwerk Frankfurt am Main, Studentenwerk Göttingen, Studierendenwerk Karlsruhe, Studierendenwerk Ulm, Studierendenwerk Vorderpfalz, Delicious Data GmbH