SHIELD

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

Lagerhaltung und Logistik

Das Supply Chain Management für Bio-Lebensmittel bedarf einer Vielzahl von Entscheidungen in Bereichen wie Produktions- und Transportplanung ebenso wie Bestands- und Lagerplanung. Bei frischen Produkten in der Lebensmittelindustrie ist die Absatzprognose gekoppelt an die Haltbarkeitsprognose. Diese zeitliche Komponente ist bei verderblichen Lebensmitteln nicht trivial, da zwischen 20 und 60 % der Lebensmittel bereits entlang der Logistikkette ihre Verkaufseignung verlieren und entsorgt werden müssen.

Projektleiter

Dr. Andreas Bärmann (FAU Lehrstuhl für Analytics & Mixed-Integer Optimization)

Prof. Dr. Björn Eskofier (FAU Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik)

Projekte

  • Teilprojekt 3: Maschinelles Lernen für Haltbarkeits- und Absatzprognosen und Bestimmung der Authentizität
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  • Teilprojekt 4: Optimierung der Logistikkette
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Informationen

Gründungsdatum

07.2021

Ende

12.2024

Gefördert durch

Bayerische Forschungsstiftung