Wer in die Bäckerei geht, möchte frische Waren. Harte, ausgetrocknete Brötchen oder eine Torte, bei der die Sahne schon verläuft, vertreiben die Kunden. Häufig wird deshalb zu viel produziert. Die Folge: Food Waste, also Lebensmittelverschwendung. 15 bis 30 Prozent der produzierten Waren landen in der Tonne. Als Justus Lauten dies in einem Gespräch mit der Bäckerei Merzenich erfuhr, ließ ihm das keine Ruhe. Solle es nicht möglich, mit Hilfe künstlicher Intelligenz ein Programm zu entwickeln, das die Sortimentplanung für Bäckereien übernahm?
Steckbrief:foodforecast, Köln Gründer: Jan Brormann, Justus Lauten |
Lebensmittelabfälle erzeugen zehn Prozent der weltweiten Emissionen
Sein Ehrgeiz war geweckt. Und er war bestens geeignet, eine Lösung zu finden. Lauten hatte Informatik an der RWTH Aachen studiert und bereits ein Carsharing-Unternehmen gegründet. Er kannte also die Herausforderungen von Startups aus eigener Erfahrung. Und noch etwas ließ ihm keine Ruhe: die Auswirkung aufs Klima. Lebensmittelabfälle tragen deutlich zu den globalen Treibhausgasemissionen bei. Schätzungen zufolge gehen fast zehn Prozent der weltweiten Emissionen auf Lebensmittelverschwendung entlang der gesamten Wertschöpfungskette zurück.
Heute, nur wenige Jahre später, ist Lauten mit seinem Unternehmen foodforecast erfolgreich am Markt. Der Schwerpunkt liegt im Ultrafrische-Bereich - also Branchen, die tagesfrische Produkte anbieten: Bäckereien, Salat- oder Sushi-Angebote im Supermarkt, Ketten mit Wraps oder Bowls. In diesen Segmenten führen ungenaue Prognosen besonders schnell zu Überproduktion, Abschriften und Umsatzausfällen. Genau dort setzt die KI von foodforecast an.
Finanziellen Verlust senken – Umsatz steigern
Dabei geht es nicht nur um Umweltschutz. Liegt der Anteil der weggeworfenen Lebensmittel im Ultrafrische-Bereich zwischen 15 und 30 Prozent, so steht dahinter auch ein finanzieller Verlust. Wer präzise mit foodforecast arbeitet, kann den Anteil der weggeworfenen Lebensmittel auf unter zehn Prozent drücken. Er reduziert die Ausgaben und erhöht den Gewinn. Gleichzeitig steigt der Umsatz. Denn die KI sagt frühzeitig voraus, wenn der Ansturm steigt – beispielsweise weil ein Wochenende mit Grillwetter bevorsteht.
Lauten berichtet, dass viele Kund:innen ihren Umsatz um drei bis vier Prozent steigern können, weil sie besser auf Nachfrage-Spitzen vorbereitet sind. Gleichzeitig wird der Rücklauf um 20 bis 30 Prozent reduziert. Und das spürt die Bäckerei auch finanziell. Lauten zu folge hat eine durchschnittliche Bäckerei durch foodforecast eine Summe im mittleren dreistelligen Bereich pro Monat zusätzlich in der Kasse. Ihm zufolge erwirtschaftet der Betrieb schon im ersten Monat ein Vielfaches von dem, was er für foodforecast zahlt.
KI oder Bauchgefühl?
Fällt es dem Personal schwer, sich auf die Anweisungen der KI zu verlassen? "Am Ende des Tages treffen die Mitarbeiter:innen die Entscheidungen, aber gerade Bäckereiketten haben eine hohe Fluktuation. Da fehlt dann oft die Erfahrung, das richtig einzuschätzen oder die Beschäftigten haben nicht im Blick, wie das Wetter wird oder dass morgen der Ramadan beginnt", sagt Lauten.
Die KI kennt all diese Variablen, die den Umsatz beeinflussen. "Unser Ziel ist es, dass die Kunden die Entscheidungen zur Planung zu 80-90% der KI überlassen. Natürlich gibt es auch Fälle, bei denen es besser ist, wenn sie ihrem Bauchgefühl folgen. Aber die Bäckereien sehen ja, wie viel Ware ungenutzt liegen bleibt. Daher haben sie ein großes Interesse daran, diesen Rücklauf möglichst gering zu halten – oder auf einen Ansturm optimal vorbereitet zu sein.
Vertrauen in die Technologie lernen
Für die Kunden sind die ersten Tage oft eine Umstellung. "Vertrauen in die Technologie zu gewinnen und Automatisierung dem eigenen Bauchgefühl vorzuziehen, ist eine Herausforderung", sagt Lauten. Aber die Daten helfen nicht nur bei der Prognose, sondern auch bei der Auswertung. Gerade am Anfang ist die Auswertung wichtig, weil der Kunde dadurch sieht, wie sich seine Zahlen verbessern. "Wenn wir die Planung auf Basis der Daten diskutieren, sehen unsere Kund:innen, welchen Vorteil sie durch foodforecast haben. Das nimmt ihnen dann Scheu und Angst vor der KI", sagt Lauten.
Vertrauen in die Technologie zu gewinnen und Automatisierung dem eigenen Bauchgefühl vorzuziehen, ist eine Herausforderung.
Viel Zeit zum Lernen braucht die KI nicht. Das System greift auf die Kassen- und Warenwirtschaftssystem zu und wertet so die Zahlen der zurückliegenden zwei bis drei Jahre aus. So entsteht schnell ein realistisches Bild der Nachfrage. "Die Kund:innen können dadurch schon von Tag 1 an mit realistischen Werten testen und sehen, wie das System funktioniert."
In der "Höhle des Löwen"
Sein erster Kunde war die Kölner Bäckerei Merzenich. Nach den ersten Erfahrungen präsentierte Lauten seine Idee in der Gründershow "Die Höhle des Löwen". "Das hat uns sehr bei unserer Bekanntheit geholfen", erzählt Lauten. Sehr schnell war auch klar, dass er sich auf den Ultrafrisch-Bereich konzentrieren werde. Denn hier sind die Herausforderungen besonders hoch – und die Kunden erleben das Problem täglich. Neben Bäckereien sind das fast-food Restaurants oder Ketten der Systemgastronomie. "Alles, was im Bahnhof als Gastro existiert, zählt zu unseren Zielkunden", sagt Lauten. In der Systemgastronomie ist die Herausforderung noch komplexer: Hier gibt es teilweise komplexere Lieferketten mit frischen Produkten und die Zusammenarbeit mit Produktionsküchen. "Doch mit der Herausforderung und Komplexität wächst auch der Nutzen, den die KI bringt", sagt Lauten. Rund 70 Prozent seiner Kunden sind Bäckereien, der übrige Anteil verteilt sich aus Systemgastronomie und Nahrungsmittelangebote in Supermärkten – beispielsweise die Sushi-Bar.
Wir sind auf gute Daten angewiesen. Hat der Kunde keine guten Daten, können wir auch keine verlässlichen Prognosen liefern.
Lauten kennt auch die Grenzen seines Systems: "Wir sind auf gute Daten angewiesen. Hat der Kunde keine guten Daten, können wir auch keine verlässlichen Prognosen liefern", sagt Lauten. Auch manche Wetterereignisse, wie Starkregen, seien in ihren Auswirkungen nur schwer vorherzusagen. "Im besten Fall arbeiten künstliche und menschliche Intelligenz zusammen. Dann ist das Ergebnis optimal."
Frankreich und Großbritannien als Wachstumsmarkt
Profitabel ist foodforecast noch nicht, da sich das Startup stark auf Wachstum konzentriert. Und das setzt Investitionen voraus, die das Unternehmen über Venture Capital finanziert. Zuletzt hat foodforecast eine Finanzierungsrunde in Millionenhöhe abgeschlossen, um Produktentwicklung und Internationalisierung voranzutreiben. In diesem Jahr will foodforecast nach Frankreich und Großbritannien expandieren. Um sich darauf vorzubereiten, haben sie voriges Jahr erste Pilotversuche in den Niederlanden gestartet. Sehr schnell stellte Lauten dabei einen großen kulturellen Unterschied fest: "Die Niederländer vertrauen der KI viel mehr als die Deutschen."
Das Ziel ist groß: foodforecast will den Wert der Lebensmittelverschwendung in den nächsten zehn Jahren um 10 Mrd. Euro reduzieren. Bisher haben Sie 8.800 Tonnen an Lebensmittelverschwendung eingespart.
Auch privat lässt ihm das Thema keine Ruhe. "Wir haben zwei Kinder, da gibt es schon mal mehr Lebensmittelabfälle." Aber wenn Lauten im Kühlschrank Produkte findet, die bald aufgebraucht werden müssen, greift er auch zur KI. Jedoch nicht, um in Zukunft besser zu planen. Er fragt Chat GPT: "Das habe ich noch im Kühlschrank. Entwirf ein leckeres Rezept für ein Essen, das Kindern schmeckt."
