molkerei-industrie

Ausgabe 03/2020

Das Blockchain-Konzept wird allgemein als die Lösung für eine komplette Rückverfolgbarkeit von Produkten und deren Rohstoffe diskutiert. Daneben eröffnet Blockchain neue Wege, um den Verlust an Lebensmitteln zu verringern und die Lebensmittelsicherheit insgesamt weiter zu verbessern. molkerei-industrie sprach mit Christian Schultze-Wolters, Geschäftsbereichsleiter Blockchain Solutions bei IBM DACH.

mi: Wieso hat sich IBM ausgerechnet den Lebensmittelsektor als Betätigungsfeld im Bereich Blockchain ausgesucht?

Schultze-Wolters: Eigentlich war es in diesem Fall umgekehrt: Der Lebensmittelsektor hat sich IBM ausgesucht. Walmart kam auf uns zu, nachdem es in den USA Fälle von Kolibakterien in grünem Salat gegeben hatte. Wenn so etwas passiert, muss man sofort wissen, wer, wann, was, wohin geliefert hat, um schnell und effizient reagieren zu können, schließlich geht es dann um die Gesundheit der Verbraucher und auch um die Reputation eines Unternehmens. Blockchain bietet die dafür nötige Transparenz und hilft damit allen Beteiligten, vom Erzeuger bis zum Verbraucher. Von daher wären sicher auch wir auf den Lebensmittelsektor zugegangen. Walmart war bzw. ist für uns deshalb ein perfekter Partner. Um eine globale Lösung wie FoodTrust zu entwickeln, braucht man u. a. ein Unternehmen, dass das Know-how und die Kapazitäten hat, um als Innovator für die Branche zu agieren.

mi: Bisher ist die Verwendung von IBM FoodTrust für insgesamt nur 350 SKUs doch eher noch spärlich, wenn man den weltweiten LEH- und Food-Bereich betrachtet. Wie kommt das?

Schultze-Wolters: FoodTrust ist jetzt seit eineinhalb Jahren live und auf dem Markt. Bereits 2017 haben sich neben Walmart neun weitere große Unternehmen angeschlossen, u. a. Nestlé, Dole und Unilever – und dann im Oktober 2018 Carrefour. Insgesamt sind global inzwischen mehr als 200 Partner aus unterschiedlichen Bereichen der Lebensmittelindustrie dabei und nutzen auf Basis der FoodTrust-Lösung verschiedene Use Cases. Die derzeit noch relativ geringe Anzahl von SKUs liegt daran, dass die meisten teilnehmenden Unternehmen in der ersten Phase einzelne Produkte pilotieren, wie z. B. Carrefour mit „Mousline“ in Frankreich und Geflügel im spanischen Markt. Darüber hinaus braucht es auch etwas Zeit, ein gesamtes Ökosystem einzubinden, da dieses vor allem im Lebensmittelbereich enorm kleinteilig ist und tausende Partner umfasst. So plant Carrefour zum Beispiel bis 2022 alle 400 Produkte der Eigenmarke auf der Plattform zu haben. Nachdem FoodTrust sich inzwischen wirklich gut etabliert hat, geht es nun im nächsten Schritt darum, Reichweite und Breite zu gewinnen. ...

Big Data als Vorstufe zur Smart Factory

Wie kann man dies in der Produktion nutzen?

Big Data unter Nutzung entsprechender Auswertungen ist aus dem heutigen Alltag nicht mehr wegzudenken. Einige Beispiele sollen dies verdeutlichen:

• Spracherkennung: Alexa, Siri & Co. zeigen, wie mit heutiger Prozessorleistung Audiosignale digitalisiert und in Echtzeit z. B. unter Einsatz neuronaler Netze interpretiert werden, um zu erkennen, was die Person möchte, und adäquat hierauf zu reagieren. Heutige Hotline-Kommunikation, auch über das antike Telefon, läuft nahezu ausschließlich über diese Art und Weise.

• Tracking: Basierend auf den digitalen Spuren – a) Amazon-Suche: Personen, die in der Vergangenheit dies gekauft haben, haben sich auch für Folgendes interessiert. b) Test im Lebensmitteleinzelhandel: Verfolgung des Einkaufens via WLAN-Ortung des Smartphones oder des intelligenten Einkaufswagens, wobei Smartphone nicht ausgeschaltet werden darf oder aber der intelligente Einkaufswagen genutzt werden muss – werden Vorschläge gemäß des Verhaltens (Profiling) unterbreitet. Zu Mikromarketingzwecken kann man in Verbindung mit einem intelligenten Regalsystem oder via QR-Code personalisierte Preise offerieren. Ein heute schon im Einsatz befindliches Tool ist die Aufforderung zur Bewertung des Einkaufmarkts, obgleich man keinen intelligenten Einkaufswagen benutzt hat. Ursache: Wer schaltet schon das Smartphone beim Einkaufen aus!

• Einbezug von Messtechnik: Aufwändiger wird es, wenn man zur Gewinnung von Informationen Messtechnik und zur Steuerung Aktoren einsetzen muss. Assistenzsysteme – Notbremsassistent, Abstandsregler/Abstandsregeltempomat, Spurwechselassistent, Spurhalteassistent, Parkassistent, Lichtassistent, Verkehrszeichenassistent, Müdigkeitswarner, Nachtsichtassistent, … – sind Beispiele hierfür und sind die Vorstufen für autonomes Fahren. Es gibt aber auch Beispiele aus anderen Bereichen: Pflegeroboter, die zur Hilfeleistung eingesetzt werden, oder ein Exoskelett, welches über ein Gehirnimplantat gesteuert werden kann. In allen Gebieten muss immer mehr aufwendigere Messtechnik gepaart mit entsprechenden Auswertungen eingesetzt werden, um aus der Datenmenge nutzstiftende Informationen zu gewinnen und zu Steuerungszwecken zu nutzen. ...