Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Frische Daten: Optimierte Entscheidungsfindung entlang der Lieferkette von Obst, Gemüse und Fisch mittels eines offenen Daten- und Service-Frameworks u.a. mit Diensten zur Erfassung und Bewertung der Qualität und Frische der Lebensmittel (FriDa) - Teilprojekt C |
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| Titel (englisch): | Collaborative project: Fresh data: Optimised decision-making along the fruit, vegetable and fish supply chain through an open data and service framework, and including services to record and assess food quality and freshness (FriDa) - Subproject C |
| Akronym: | FriDa |
| Beschreibung (dt.): | Die beschränkte Haltbarkeit von Lebensmittel limitiert auch die Optimierungsmöglichkeiten der Lebensmittellogistik und ist die Ursache, dass eine Fehlplanung im Bereich der Produktions-, Be-stell, und Absatzmengen Planung nicht nur zu hohen Lagerhaltungskosten, sondern in kurzer Zeit zu Lebensmittelverlusten führt Das Projekt 'FriDa – Frische Daten' schafft einen verbesserten Informationsfluss entlang der Le-bensmittel-Lieferkette und ermöglicht so bessere, datenbasierte Entscheidungen für alle Teilneh-mer. Dazu untersucht das Projekt Frida die Möglichkeit Lebensmittel relevante Daten entlang der Lieferkette zu erhaben, hierzu werden mit Sensoren ausgestattete Transportbehälter und mobile Lebensmittel-Scanner auf Basis von z. B. Nah-Infrarot Spektroskopie eingesetzt werden. FriDa hat das Ziel, ein offenes, dezentrales Daten- und Service-Framework auf Basis von standardisierten Schnittstellen zu erforschen und als Teil der Praxistests einzurichten und zu validieren. Die offene Infrastruktur wird die sichere Anbindung von Datenquellen (Sensoren / Lebensmittelscanner / Logistik-Events), den Austausch von Daten sowie die geschützte Nutzung von Services und Dienstleistungen über unterschiedliche Firmen-IT-Strukturen ermöglichen. Im Rahmen des Projekts werden auf Basis dieser Plattform vier Anwendungsbeispiele 1) Frische-Versicherung während des Transports, 2) ein dynamischer Qualitäts- und Frische Index, 3) ein Verkaufsempfehlung für den Handeln in Form eines optimalen Verkaufszeitpunkts und 4) ein für Konsumenten nutzbares Frische und Haltbarkeitsdatum prototypisch umgesetzt. Die Demonstratoren werden jeweils in Zusammenarbeit mit externen Partnern aus der Lebensmittel-Brache abgestimmt und validiert. |
| Beschreibung (engl.): | The limited shelf life of food also limits the optimization possibilities of food logistics and is the cause that misplanning in the area of production, ordering, and sales quantities planning not only leads to high storage costs, but also to food losses in a short time The 'FriDa – Fresh Data' project creates an improved flow of information along the food supply chain, enabling better, data-based decisions for all participants. To this end, the Frida project is investigating the possibility of subning food-relevant data along the supply chain, using transport containers equipped with sensors and mobile food scanners. FriDa aims to research an open, decentralized data and service framework based on standardized interfaces and to set up and validate it as part of the practical tests. The open infrastructure will enable the secure connection of data sources (sensors / food scanners / logistics events), the exchange of data as well as the protected use of services and services via different company IT structures. On the basis of this platform, four application examples 1) freshness insurance during transport, 2) a dynamic quality and freshness index, 3) a sales recommendation for trading in the form of an optimal sales time and 4) a freshness and shelf life that can be used by consumers are implemen-ted prototypically. The demonstrators are coordinated and validated in cooperation with external partners from the food industry. |
| Ergebnis (dt.): | Das Projekt „FriDa – Frische Daten“ optimierte den Informationsfluss entlang der Lebensmittel-Lieferkette, um so bessere, datenbasierte Entscheidungen für alle Teilnehmer zu ermöglichen. Die folgenden innovative Use-Cases wurden entwickelt, umgesetzt und mit Marktteilnehmern validiert: • Lückenlose Temperatur-Überwachung der Lieferketten. • Objektivierung der Warenannahmeprüfung mittels Lebensmittelscanner • Ermittlung des optimalen Verkaufszeitraums zur Reduktion von Lebensmittelverlusten in Supermärkten Hierzu wurden umfangreiche Messreihen, sowohl mit klassischen physio-chemischen und mikrobiologischen Messmethoden als auch mit innovativen spektroskopischen Methoden durchgeführt. Aus den Daten wurden ein Qualitäts- und Sensorik-Index sowie Prädiktionsmodelle abgeleitet. Es wurde eine Datenplattform als offenes, dezentrales Daten- und Service-Framework auf Basis von standardisierten Schnittstellen entwickelt, auf deren Basis die oben genannten Use-Case umgesetzt und validiert wurden. |
| Ergebnis (engl.): | The ""FriDa – Fresh Data"" project optimized the flow of information along the food supply chain to enable better, data-based decisions for all participants. The following innovative use cases have been developed, implemented and validated with market participants: • Seamless temperature monitoring of supply chains. • Objectification of the goods receipt inspection using a food scanner • Determination of the optimal sales period to reduce food losses in supermarkets For this purpose, extensive series of measurements were carried out, both with classical physiochemical and microbiological measurement methods as well as with innovative spectroscopic methods. A quality and sensory index and predictive models were derived from the data. A data platform was developed as an open, decentralized data and service framework based on standardized interfaces, based on which the above-mentioned use cases were implemented and validated. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.11.2020 / Ende: 31.12.2023 |
| Ausf. Einrichtung: | Institut für angewandte Systemtechnik Bremen GmbH, Bremen |
| Themenfelder: | Lebensmittelqualität, food quality |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Qualitätskontrolle, quality control, Produktqualität, product quality, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Datensammlung, data collection, Verbraucherinformation, consumer information, Informations-Kommunikationstechnologie, information-communicationtechnology, Datenmanagement, data management |
| Förderkennzeichen: | 281A505C19 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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