AI-driven collaborative supply and demand matching platform for food waste reduction in the perishable food supply chain

Projektdetails

Beschreibung

Ziele: Das Ziel von APPETITE ist es, die Lebensmittelverschwendung durch Prävention, wie in der Lebensmittelverschwendungshierarchie beschrieben, um 10 % bis 2030 zu reduzieren (Ciccullo et al. 2021). Weiters werden Logistikprozesse transparenter und die Effizienz gesteigert durch Reduzierung der Transportkosten. Dies wird ermöglicht durch Zusammenarbeit und die Integration von KI-gesteuerten Prognose- und Logistikoptimierungsmethoden. Heterogene Datenintegration und (Beinahe-)Echtzeit-Fähigkeiten sind die Schlüsselinnovationen in von APPETITE, die in Zukunft eine signifikante Reduzierung von Lebensmittelabfällen ermöglichen werden. Es ist ein starkes Konsortium notwendig, bestehend aus Forschern, Experten, drei großen europäischen Lebensmitteleinzelhändlern und einem Implementierungspartner. Zusammen mit LOI-Partnern aus den Bereichen Wiedergebrauch, Recycling, Wiedergewinn und Entsorgung von Lebensmittelabfällen verfügt APPETITE über die Voraussetzungen, um dieses anspruchsvolle Unterfangen erfolgreich zu meistern.
Ergebnisse: Das Hauptergebnis von APPETITE ist ein demonstrativer Prototyp einer kollaborativen Supply und Demand Matching-Plattform für Lebensmittel-einzel- und -großhändler. Es wird ein signifikanter Beitrag zur effizienten Integration, Analyse und Visualisierung von heterogenen Daten in (fast) Echtzeit geleistet. Die generierten Teilergebnisse sind eine Methodik zur Integration und Analyse heterogener Daten, eine KI-basierte Prognoseplattform, ein Dashboard zur Überwachung und Transparenz in (nahezu) Echtzeit, ein Konzept zur Lebensmittelallokation unter Berücksichtigung der Prinzipien der Kreislaufwirtschaft sowie eine insgesamt skalierbare Systemarchitektur.

Geldgeber*innen

Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft FFG
StatusLaufend
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende3/01/222/01/25

Österreichische Systematik der Wissenschaftszweige (ÖFOS)

  • 502017 Logistik
  • 101015 Operations Research
  • 211 not use (Altbestand)