在德国，每年约有1200万吨食品最终被扔进垃圾堆。其中30%以上的食品已经在生产过程中被销毁。在世界智能食物链（ReIF）项目中，弗劳恩霍夫铸造、合成和加工技术研究所（Fraunhofer Institute for Casting , Composite and Processing Technology ， IGCV）正在与合作伙伴打击这种食品浪费。在这项工作中，人工智能可以成为一个宝贵的工具。奶酪、面包、肉类和其他食品产品可以使用基于数据的算法高效生产。机器学习方法可以优化销售和生产计划以及过程和工厂控制系统。

德国致力于实现联合国的目标，即到2030年将粮食浪费减少一半。在我国，多达1200万吨的粮食被扔进了垃圾站，这从农场到餐桌的整个价值链都是如此。约52%的废物积累在家庭中。数据来自图宁研究所在2019年进行的一项研究。但该研究还显示，大约30%的损失早在粮食生产和加工阶段就发生了。其他18%的损失来自批发和零售。 REIF项目有30个合作伙伴致力于长期解决方案。主要重点是设计人工智能生态系统，其中包括价值链的每一步的参与者。该项目由德国联邦经济事务和能源部（WI）资助，总额为1000万欧元。

尽量减少生产过剩和避免浪费

可避免的浪费有多种原因，从生产过剩到原材料质量的波动，再到食品未能满足特定的审美要求。 REIF项目合作伙伴正在专注于乳制品、肉类和面包店产品。这些产品发生浪费的主要原因是它们很快变质。 Fraunhofer IGCV的科学家帕特里克 Zimmerman解释说： "这两个方面是显著减少这些行业的粮食损失以尽量减少生产过剩和避免浪费的关键。 "他和Pumer以及其他五名同事正在研究如何优化公司的内部潜力，例如在工厂和机器或生产规划和控制方面的潜力，以使用人工智能方法减少浪费。 Zimmerman解释说： "我们将人工智能应用于整个价值链，特别是在生产过程中。为此，我们调整和选择适合各自应用的算法。 "我们正在研究从农场生产到超市销售的所有领域的可预测性和可控性，以优化其潜力。 "

然而，潜力很大。 Zimmerman以肉类搅拌器为例解释说。 "混合过程的温度和持续时间影响肉类产品的到期日。如果我们使用人工智能算法尽量减少混合过程中允许的能量，我们可以延长有效期，从而优化超市的销售时间并减少食品损失。 "在系统层面上，最大数量的食品浪费发生在启动时。这是因为必须识别最佳参数，因此产生浪费。 "例如，我们第一次尝试使用智能传感器和自学人工智能算法来完善蛋糕基地生产过程中的发泡过程， "研究人员解释说。

食物链中所有步骤的链接信息

从长远来看， REIF项目合作伙伴正在寻求建立一个IT生态系统，并建立一个虚拟市场。未来，公司将能够在这个平台上向所有参与者提供他们实施的人工智能算法。另一个目标是将参与项目的所有公司的数据联网，以提高食品行业复杂的价值网络中的附加值。 "一个公司的专业知识可以在数据提供越多的情况下转移到另一个公司，人工智能模型可以得到更好的培训。 "

在线市场是项目合作伙伴可以互换数据的地方。最终，生产公司可以通过受益于销售数字的销售预测来更好地控制其生产过程。超市收集的数据将包括在预测中。如果我们将客户行为、库存水平和到期日等一系列因素结合在一起，我们可以对超市的特定产品进行动态价格调整。 Zimmerman解释动态价格调整的原则时说： "持续的日常价格调整将避免我们在到期日前不久看到的剧烈降价，并延长销售时间。因此，产品更有可能在出售前购买，整体利润也会增加。 "

这在减少浪费和过度生产的同时，为零售商锁定了最大的利润。整个配送链受益于共享信息的想法，其中也包括外部数据。 Zimmermann解释IT生态系统概念时说： "如果天气报告良好，超市会销售大量巴比丘肉类。肉类生产商可以相应调整其屠宰量，反之亦然，在恶劣的天气下减少生产。 "最终客户也将受益：在恶劣的天气下，巴比丘肉类的价格可能会提前降低，从而避免它坐在货架上。类似的预测系统也可以在线平台上提供。