SHIELD

Bayerischer Forschungsverbund Sichere heimische (Bio-) Lebensmittel durch sensorische Detektionsverfahren

Der Verbund

In dem Verbund SHIELD werden grundlegende Konzepte zur Gewährleistung der Sicherheit von (Bio-) Lebensmitteln von der Ernte bis zum Vertrieb erarbeitet. Mit der Entwicklung von Technologien für neue Detektionsmethoden können schadhafte, verdorbene oder verfälschte Produkte schneller, effizienter und sicher in der Prozesskette identifiziert werden.

Für diese digitale Transformation der Analytik, Sensorik und Diagnostik im Bereich Lebensmittelqualitätsmanagement wird in dem Verbund der Schulterschluss zwischen acht wissenschaftlichen Einrichtungen und zehn Unternehmen vollzogen, gemeinsam mit den Überwachungs- und Kontrollbehörden, die mit den Herausforderungen der Überwachung und Sicherung der Qualität von Lebensmitteln vertraut sind.

Der Fokus liegt auf dem Einsatz unterschiedlicher bildgebender Verfahren sowie chemischer und spektroskopischer Sensoren, welche in Kombination eingesetzt werden. Es werden Systemlösungen für das komplexe Ineinandergreifen von Herstellungs- und Produktketten entwickelt, die direkt während der Ernte, des Transports oder der Warenannahme eingesetzt werden können. Zudem soll durch eine automatisierte Datenanalyse eine bessere digitale Verknüpfung der Wertschöpfungskette bis hin zur amtlichen Überwachung erfolgen und auf diese Weise durch Optimierung der Logistik die Sicherheit und Qualität von (Bio-)Lebensmitteln erhöht werden.

Insgesamt wird mit dem Vorhaben der regionale Landbau im internationalen Wettbewerb gestärkt, wovon vor allem klein- und mittelständische Unternehmen im Agrarbereich profitieren. Auch den Produzenten und Distributoren ökologischer Lebensmittel bietet dies Vorteile, da ihnen die im Verbund entwickelten Verfahren Entscheidungshilfen für die Planung ihrer Produktions-, Lagerungs-, Vertriebs- und Qualitätssicherungsprozesse bieten. Zu diesem Zweck werden mathematische Prognose- und Optimierungsverfahren entwickelt und in Form einer ausführlich dokumentierten Machbarkeitsstudie zur Verfügung gestellt.

Informationen

Gründungsdatum

07.2021

Ende

12.2024

Gefördert durch

Bayerische Forschungsstiftung