Der FreshIndex schafft die Voraussetzungen für ein dynamisches Haltbarkeitsdatum, das die tatsächliche Frische transparent macht. (c) Foto: FreshIndexFrische und Sicherheit auf der einen Seite und Nachhaltigkeit auf der anderen Seite werden beim Mindesthaltbarkeitsdatum (MHD) zum Widerspruch. Viele Lebensmittel sind bei richtiger Lagerung auch nach Ablauf des MHD noch frisch und landen im Supermarkt oder in Privathaushalten zu Unrecht in der Mülltonne. Das aufgedruckte Mindesthaltbarkeitsdatum soll durch digitale Preisschilder im Laden oder Online-Shop sowie durch die Nachverfolgung in der App ergänzt werden.
Bis jeder im Supermarkt die tatsächliche Frische und Haltbarkeit zum Beispiel von Fleischprodukten mit dem Smartphone überprüfen kann, gilt es einige Herausforderungen zu meistern: angefangen bei der wissenschaftlichen Datenerhebung von Verderbnisprozessen verschiedener Lebensmittel über die lückenlose Überwachung der Lagerund Transporttemperaturen vom Produzenten bis zum Kühlregal sowie letztendlich die kundenfreundliche Darstellung des dynamischen Haltbarkeitsdatums über eine App. Im Hintergrund kommen hohe Anforderungen an das Datenmanagement in Bezug auf die Menge an Echtzeitund Statistikdaten hinzu.
Um diese Herausforderungen zu meistern braucht es ein breites Know-how aus unterschiedlichen Fachbereichen und gemeinsame Forschung und Entwicklung von Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung möchte mit der Fördermaßnahme KMU-NetC kleine und mittlere Unternehmen (KMU) wie tsenso bei der Umsetzung innovativer Ideen mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Netzwerkoder Clustermanagement unterstützen. 2017 erhielt das Projekt ,,FreshIndex - Erforschung eines dynamischen Haltbarkeitskriteriums zur Optimierung der Lebensmittel Lieferkette" unter der Führung des Start-up-Unternehmens tsenso (Datenanalyse) und Koordination durch den Netzwerkpartner bwcon GmbH den Zuschlag. Zum 31. Dezember 2019 endet das zweijährige Projekt.
Die Verbundpartner arconsis (Cloud und App), bwcon (Netzwerkmanagement), GS1 Germany (Identifikation), die Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Kundenakzeptanz), METRO (Großhandel) und die Universität Bonn (Datenaufnahme und Modellerstellung) haben wichtige Grundlagen für die Markteinführung eines dynamischen Haltbarkeitsdatums geschaffen. Seitens der Universität Bonn brachte Judith Kreyenschmidt von der Arbeitsgruppe Kühlkettenmanagement (ITW) ihre Expertise in den Bereichen Qualitätsbewertung frischer Lebensmittel, Haltbarkeitsmodellierung und Entwicklung eines dynamischen Haltbarkeitsdatums in das Projekt ein.
Prognose des verbleibenden Haltbarkeitszeitraumes
Der FreshIndex basiert auf einem Algorithmus zur Berechnung des verbleibenden Haltbarkeitszeitraumes. Dabei wird ein Modellsystem zur Berechnung der unterschiedlichen Verderbnisprozesse in Lebensmitteln um relevante Informationen während des Transports und der Lagerung, sowie der initialen Produkthygiene des Herstellers ergänzt. Die Entwicklung der Algorithmen und der zugrundeliegenden Modelle durch die Projektpartner tsenso und Universität Bonn war ein wichtiger Meilenstein im Projekt.
Die Universität Bonn erhob und validierte die zugrundeliegenden wissenschaftlichen Verderbnismodelle in umfangreichen Laborund Pilotstudien. Die Lagerstudien wurden dabei an den Artikeln Schweineschnitzel und Minutensteak durchgeführt. ,,Insbesondere Fleischprodukte haben aufgrund des großen Ressourceneinsatzes in der Herstellung einen wichtigen Stellenwert bei der Verschwendung von Lebensmitteln. Hinzu kommt, dass Fleisch ein leicht verderbliches Lebensmittel ist, welches sehr sensibel auf Temperaturänderungen reagiert", sagt Privatdozentin Dr. Judith Kreyenschmidt, Leiterin der Arbeitsgruppe Kühlkettenmanagement an der Universität Bonn.
Anhand der Expertise im Bereich Lebensmittelqualität und -sicherheit konnten auf dieser Grundlage anschließend exaktere Haltbarkeitszeiten in Abhängigkeit von Temperatur und mikrobieller Anfangskontamination ermittelt werden. In diesem Zusammenhang wurden für eine optimale Schätzung ebenfalls Schnellerkennungsverfahren zur Ermittlung der Anfangskeimgehalte in Echtzeit eingesetzt.
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