smartFoodTechnologyOWL - TH OWL

Die ersten Projekte der Intensivierungsphase sind gestartet

Aktuelles

Weitere vier Jahrte wird die Forschungsaktivitäten unserer Initiative smartFoodTechnologyOWL durch das BMBF, das Land Nordrhein-Westfalen sowie unsere Industriepartner unterstützt. In vier neuen Projekten werden wir auch in diesem Jahr die Potenziale der digitalen Transformation für die #Lebensmittelindustrie weiter erschließen. Die ersten beiden Projekte sind bereits gestartet.

Rund zwölf Millionen Tonnen Lebensmittel werden in Deutschland jedes Jahr als Abfall entsorgt. Das liegt zum Teil daran, dass viele Verbraucher*innen das Mindesthaltbarkeitsdatum (MHD) als Wegwerfdatum verstehen - dabei sind Lebensmittel nach Ablauf des MHDs nicht automatisch verdorben. Diesem Problem widmet sich das im Mai gestartete Impulsprojekt 5: "Einsatz multimodaler Informationsfusion zur Realisierung eines Monitoring-Device und eines Life-Cycle Simulators zur Untersuchung und Quantifizierung von Qualitätsbestimmender Parameter und der Haltbarkeit von Lebensmitteln und deren Zutaten“.
Das übergeordnete Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Vorhersage der Stabilität von Lebensmitteln und deren Zutaten als Mindesthaltbarkeitsdatum oder Verbrauchsdatum durch den Hersteller zu verbessern. Im Fokus stehen dabei die Kriterien Genauigkeit und Verlässlichkeit, die mittels Alterungskinetiken, Sensorfusion und maschinellem Lernen adressiert werden. Die Vorteile liegen auf der Hand: Neben der Erhöhung der Produktsicherheit  und der Verringerung der Produktionskosten kann so auch die Lebensmittelverschwendung reduziert werden.

Auch im explorativen Projekt 4 geht es um das Thema Nachhaltigkeit. Unter dem Titel "Recyclate Transparency - Einsatz datenintensiver und inlinefähiger Sensoren zur echtzeitfähigen, stufenübergreifenden Untersuchung von recyceltem PET" wird der Einsatz der Nahinfrarotspektroskopie zur Analyse von verschiedenen Zwischenprodukten der Herstellung von Flaschen aus PET untersucht. Im Fokus dieses Forschungsprojektes stehen dabei der Gehalt an Recyclat und die Qualität von Granulat und Preforms, denn in der EU-Richtlinie EU2019/904 werden erhöhte Anteile an recyceltem Kunststoff gefordert.

Durch eine geeignete Analytik können diese Vorgaben schnell und einfach überprüft werden und darüber hinaus auch die Qualität des eingesetzten PETs in Zeiten sich intensivierender Recyclingzyklen überwacht werden. Ziel dieses Projektes ist es, durch Einsatz der Nahinfrarotspektroskopie in Kombination mit Machine Learning und KI, zum sicheren und ressourcenschonenden Einsatz von recyceltem PET beizutragen. 


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