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     Das Echtzeit Haltbarkeitsdatum

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

FreshIndex

Unsere Vision – ein Echtzeit-Haltbarkeitsindikator, um die Versorgung mit Lebensmitteln ökonomisch und ökologisch zu optimieren.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Der FreshIndex fungiert als neues Haltbarkeitsdatum für Lebensmittel anstelle des statischen Mindesthaltbarkeitsdatums (MHD).

 

Der Index basiert auf den Hygienedaten der Hersteller und den tatsächlichen Lagerbedingungen und wird in einer Cloud-Applikation umgesetzt. Er wird nicht als fixes Datum aufgedruckt, sondern lässt sich per App auslesen sowie digital anzeigen, z.B. auf digitalen Preisschildern und im Online-Lebensmittel-Shop. Dadurch bleibt das System dynamisch: Solange das Produkt temperaturüberwacht wird, aktualisiert sich der Index automatisch.

 

Ein Drittel aller Nahrungsmittel der Welt werden verschwendet. Insbesondere verderbliche Güter wie Obst, Gemüse, Fisch, Fleisch und Milchprodukte sind davon betroffen, da die frische und sichere Lagerung und die Transportbedingungen eine große Herausforderung darstellen. Die Temperatur ist hier der Schlüsselfaktor.

 

Je nach den Bedingungen, unter denen das Produkt gelagert und transportiert wird, hat dies einen erheblichen Einfluss auf die Haltbarkeit. Das aktuell verwendete “Best-Before” -Datum liefert hier keine Informationen, führt aber häufig zu einer frühzeitigen Entsorgung von essbaren und sicheren Lebensmitteln.

 

 

Mit der Realisierung des FreshIndex wäre jederzeit eine Beurteilung möglich, ob ein Lebensmittel sicher
und zum Verkauf und Verzehr geeignet ist. Dafür haben wir gemeinsam mit starken Partnern aus
Wirtschaft, Forschung & Entwicklung ein vom BMBF gefördertes Projekt ins Leben gerufen.

 

 

 

 

 

 

DIE PROJEKTZIELE

 

 

 

Lückenlose Überwachung der Lager- und Transportbedingung ab Produktionszeitpunkt
Transparente Produkthygiene, aufgelöst nach Charge, Palette oder Einheit
Berücksichtigung der entlang der Lieferkette anfallenden qualitätsrelevanten Daten
Aufbau einer Hochleistungs-Cloud für den branchenübergreifenden Austausch von Qualitätsdaten

 

 

 

 

 

 

 

 

 Die wesentlichen Vorteile für Industrie & Handel durch den Einsatz des FreshIndex sind:

trust_hände_herz
Hnad_Money_Benefit
VERTRAUEN schaffen durch Steigerung der TRANSPARENZ entlang der Lebensmittel-Lieferkette

+

GESTEIGERTE PROFITABILITÄT aller Akteure der Lebensmittelbranche durch INTELLEGENTE BUSINESS ANALYTICS

=

REDUKTION DER LEBENSMITTELVERSCHWENDUNG

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Die Partner

METRO AG – METRO ist ein führender internationaler Spezialist für den Groß- und Lebensmittelhandel. METRO unterstützt während des Projektes maßgeblich tsenso, um die Transparenz und Sicherheit in der Lieferkette zu erhöhen. Das erfolgt durch die Bereitstellung von Hygienedaten der Hersteller und der tatsächlich gemessenen Lagerbedingungen. Dadurch wird ein wichtiger Beitrag zur Reduktion der Lebensmittelverschwendung geleistet.

Strategischer Partner für innovative Mobile Business-Lösungen und IT-Dienstleistungen in den Bereichen

“Adaptive Enterprise” und “Mobile Enterprise“.

Die Forschungsgruppe für Wirtschafts- und Verbraucherinformatik von Prof. Dr. Gunnar Stevens an der H-BRS zeichnet sich dadurch aus, dass sie Umwelt- und Verbraucherinformatik aus einer praxeologischen Perspektive betrachtet.

Universität Bonn – Das Team um PD Dr. Judith Kreyenschmidt an der Uni Bonn forscht seit Jahren im Bereich Lebensmittelsicherheit, um die Ausschüsse entlang der Supply Chain zu reduzieren. Mit seinen Ergebnissen unterstützt es maßgeblich die Entwicklung des FreshIndex.

GS1 Germany begleitet die Entwicklung und Implementierung offener, branchenübergreifender, weltweit gültiger Standards. Im Rahmen des Projekts prüft GS1 Germany unter anderem, bis zu welchem Grad ein dynamisches Haltbarkeitskriterium im weltweit bestehenden GS1 Portfolio abgebildet werden kann und bereitet bei Bedarf notwendige Erweiterungen des Standards für eine mögliche Freigabe vor.

bwcon e.V. – Das Netzwerkmanagement übernimmt die bwcon GmbH, die Dienstleistungstochter der Wirtschaftsinitiative Baden-Württemberg: Connected e. V., die sich der Förderung des HightechStandortes Baden-Württemberg sowie der für Wirtschaft und Gesellschaft entscheidenden Technologien und Märkte verschrieben hat.

Die tsenso GmbH entwickelt Speziallösungen für die Auswertung komplexer Daten im Bereich der Warenlogistik und Warenverkehrs. Das Gründerteam verfügt über Expertenwissen im Bereich der Entwicklung von Software, Big Data Analytics und der Simulation des Warenverkehrs. Hinsichtlich der mikrobiologischen Modelle zur Beschreibung der Qualität der Lebensmittel kann tsenso auf das Know-how von Prof. Christian Fleck für die Modellierung biologischer Systeme und Prof. Marcell Zwietering, einem anerkannten Experten im Bereich des Predictive Food Modelling, zurückgreifen.

Die meisten Lebensmittel sind länger haltbar, als wir glauben!

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Projektdetails

Erforschung einer Big Data Cloud für die Lebensmittel Lieferkette

Um für Verbrauer einen spürbaren Mehrwert zu bieten, ist als Vision die Berechnung des FreshIndex für eine möglichst große Anzahl von Produkten zu unterstützen. Im Falles eines deutschlandweiten Rollouts liegt das zu erwartende Datenvolumen im Bereich von jährlich 250 Milliarden Produkten mit typischerweise je 2.000 Messwerten über die Produktlebenszeit. Bei einem internationalen Rollout erhöht sich das Volumen entsprechend. Die zur Berechnung des FreshIndex benötigten Daten werden teilweise schon in existierenden Systemen gesammelt (z.B. Produkt-Stammdaten). Diese Systeme sind zumindest länderspezifisch. Das zu erstellende System muss daher saubere Schnittstellen definieren um eine Integration und Orchestrierung innerhalb unterschiedlicher Technologielandschaften zu gewährleisten.

 

 

 

 

 

Erforschung der Informationsversorgung in der Lieferkette mit digitalem Food Labeling

Eine der wesentlichen Innovationen des Fresh Index besteht darin, bestehende Informationsquellen entlang der Wertschöpfungskette über mehrere Organisationen zu nutzen, um hieraus einen dynamischen Fresh Index zu generieren. Ein Arbeitsziel der H-BRS ist die systematische Ermittlung der Anforderungen der verschiedenen Stakeholder. Dazu gehören die Analyse bestehender Praktiken zur Informationserhebung und -verarbeitung sowie die Analyse individueller und organisationaler Motivationen und Vorbehalte, um hierauf aufbauend praxistaugliche Lösungskonzepte zu entwickeln.

 

 

 

 

 

 

Erweiterung der wissenschaftlichen Lebensmittelmodelle um die Berücksichtigung der industriellen Parameterstreuung

Im Rahmen des Projekts wird untersucht, mit welcher Genauigkeit sich der Verderb von Lebensmitteln unter realen Anwendungsbedingungen durch wissenschaftliche Lebensmittel-Modelle beschreiben lässt. Damit die Berechnung der Frische einer einzelnen Wareneinheit unter Berücksichtigung der Streuung und Unsicherheit der Modellparameter sowie der unterschiedlichen realen Einsatzbedingungen aussagekräftig ist, wird eine statistische Abbildung der Anfangskeimbelastung, d.h. der Hygiene der industriellen Produktion, der Unsicherheit der Modellparameter (z.B. der genauen Temperaturmessung) und der Varianz mikrobiologischer Prozesse, in einem mathematischen Modell vorgenommen.

 

 

 

 

 

 

 

Der Index

 

Der FreshIndex zeigt an, wie frisch das Produkt noch ist. Je höher die Zahl, desto frischer ist es und desto länger ist es haltbar.

 

 

 

 

 

So frisch ist das Produkt

 

Die Frische des Produkts ist in der tsenso Cloud gespeichert und kann dort jederzeit abgerufen werden. Entlang der Lebensmittel-Lieferkette bedeutet das, dass bei Ankunft der Ware sofort geprüft werden kann, in welchem Zustand sie sich befindet. Dafür entwickeln wir eine App.

Validierung des Fresh Index Konzepts im realen Industriebetrieb

Die Validierung des Gesamtsystems wird in einem ausführlichen EU-weiten Praxistest im Industrieeinsatz sowohl für die Lieferung von Lebensmitteln vom Produzenten in den Lebensmittelmarkt, als auch für die Überwachung der Zustellung von Lebensmitteln durch einen Lieferservice an den Endkunden vorgenommen. Dabei wird das System insbesondere auf die Lebensmittelsicherheit, d.h. die Zuverlässigkeit der hygienischen Simulationsergebnisse, sowie auf Sicherheitsaspekte (vorsätzliche Manipulation von Daten, Fehlbedienung durch das Personal etc.) geprüft.

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