Die Digitalisierung verändert die Agrar- und Lebensmittelwirtschaft grundlegend. Während Digitale Zwillinge in der Industrie bereits erfolgreich eingesetzt werden, um Maschinen, Produktionsanlagen oder ganze Fertigungslinien zu überwachen und zu optimieren, eröffnet diese Technologie nun auch neue Möglichkeiten für die nachhaltige Nutzung organischer Reststoffströme.
Genau hier setzt das Forschungsprojekt AgriFoodLoop an. Ziel ist es, bislang unzureichend erfasste Nebenprodukte der Lebensmittelproduktion digital sichtbar zu machen und ihre Wiederverwertung innerhalb einer funktionierenden Kreislaufwirtschaft zu ermöglichen.
Was sind organische Neben- und Restströme?
Bei der Herstellung von Lebensmitteln sowie in der landwirtschaftlichen Produktion entstehen täglich große Mengen organischer Neben- und Restströme. Dazu zählen beispielsweise Prozesswasser aus der Obst- und Gemüseverarbeitung, Brauereitreber, pflanzliche Fasern, Molkereirückstände, Bäckereinebenströme, Gärreste oder Schlempe aus der Bioethanolproduktion. Diese Beispiele zeigen jedoch nur einen kleinen Ausschnitt – tatsächlich existiert eine Vielzahl unterschiedlicher Stoffströme, die je nach Produktionsprozess anfallen und häufig noch ungenutzt bleiben.
Diese Stoffe werden häufig als Abfall betrachtet und verursachen Entsorgungskosten. Tatsächlich enthalten sie jedoch wertvolle Nährstoffe und organische Verbindungen, die für zahlreiche weitere Anwendungen genutzt werden können. Häufig fehlt jedoch die notwendige Transparenz über Menge, Qualität und Verfügbarkeit dieser Stoffströme. Genau deshalb bleiben ihre Potenziale vielerorts ungenutzt.
Digitale Zwillinge machen Stoffströme erstmals transparent
Ein Digitaler Zwilling ist ein digitales Abbild eines realen Objekts oder Prozesses. Während dieses Konzept bislang vor allem für Maschinen oder Produktionsanlagen genutzt wurde, überträgt AgriFoodLoop den Ansatz auf organische Neben- und Reststoffe.
Jeder relevante Stoffstrom erhält einen eigenen digitalen Zwilling. Dieser bildet Eigenschaften wie Herkunft, Zusammensetzung, Nährstoffgehalt, verfügbare Mengen oder zeitliche Schwankungen digital ab. Dadurch entsteht ein aktuelles und nachvollziehbares Bild darüber, welche Ressourcen tatsächlich vorhanden sind und wie sie sinnvoll genutzt werden können.
Der eigentliche Mehrwert entsteht durch die Vernetzung dieser digitalen Zwillinge. Stoffströme werden nicht isoliert betrachtet, sondern mit möglichen Verwertungsprozessen und den Anforderungen potenzieller Nutzer abgeglichen. So entstehen neue Verbindungen zwischen Unternehmen, die bislang kaum miteinander vernetzt waren.
Von Daten zu konkreten Handlungsempfehlungen
Digitale Transparenz allein reicht jedoch nicht aus. Deshalb kombiniert AgriFoodLoop Digitale Zwillinge mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz.
Die Plattform analysiert kontinuierlich die Eigenschaften der verfügbaren Reststoffströme und vergleicht sie mit unterschiedlichen Nutzungsmöglichkeiten. Dabei werden Faktoren wie Qualität, Verfügbarkeit, wirtschaftlicher Nutzen oder regulatorische Anforderungen berücksichtigt. Auf dieser Grundlage entstehen konkrete Empfehlungen, welche Verwertungsoption unter den jeweiligen Bedingungen den größten Mehrwert bietet.
Um diesen Ansatz unter realen Bedingungen zu erproben, konzentriert sich AgriFoodLoop in der ersten Projektphase auf zwei exemplarische Use Cases. In der Teststellung werden nährstoffreiche Prozesswässer aus der Frucht- und Gemüseverarbeitung sowie aus Brauereien analysiert. Ziel ist es, diese nicht länger aufwendig zu klären oder zu entsorgen, sondern sie als Nährstoffquelle für die Kultivierung von Mikroalgen zu nutzen. Parallel dazu wird Brauereitreber als Rohstoff für die Herstellung von Mykoproteinen eingesetzt.
Diese beiden Anwendungsfälle demonstrieren exemplarisch, wie digitale Zwillinge und KI-gestützte Entscheidungsunterstützung dazu beitragen können, neue Wertschöpfungsketten zu erschließen. Gleichzeitig zeigen sie das Potenzial der Plattform, künftig auch zahlreiche weitere organische Neben- und Restströme in der Agrar- und Lebensmittelwirtschaft digital abzubilden und einer hochwertigen Verwertung zuzuführen.
Explainable AI schafft Vertrauen
Gerade in Produktionsprozessen müssen Entscheidungen nachvollziehbar sein. Deshalb setzt AgriFoodLoop auf Explainable Artificial Intelligence (XAI).
Anstatt Empfehlungen als undurchsichtige "Black Box" auszugeben, erläutert das System, warum eine bestimmte Verwertungsoption vorgeschlagen wird. Betriebsleiter und Produktionsverantwortliche können die Entscheidungsgrundlagen nachvollziehen und auf dieser Basis fundierte Entscheidungen treffen.
Diese Transparenz schafft Vertrauen in den Einsatz Künstlicher Intelligenz und erleichtert die Integration digitaler Assistenzsysteme in bestehende Betriebsabläufe. Gleichzeitig bleibt der Mensch jederzeit in der Lage, Empfehlungen zu bewerten und eigene Entscheidungen zu treffen.
Standardisierte Daten als Grundlage der Kreislaufwirtschaft
Damit Informationen über Unternehmensgrenzen hinweg ausgetauscht werden können, benötigt die Agrar- und Lebensmittelwirtschaft gemeinsame Standards.
Deshalb basiert AgriFoodLoop auf einem DPP-kompatiblen Datenmodell und der von der International Telecommunication Union (ITU) anerkannten Referenzarchitektur für digitale Agrarsysteme. Diese standardisierte Grundlage ermöglicht eine interoperable Datennutzung und schafft die Voraussetzungen dafür, Stoffströme entlang der gesamten Wertschöpfungskette transparent abzubilden. Gleichzeitig unterstützt sie Unternehmen dabei, sich frühzeitig auf regulatorische Anforderungen wie den Digitalen Produktpass vorzubereiten.
Innovation entsteht in der Praxis
Ein entscheidender Erfolgsfaktor von AgriFoodLoop ist die enge Zusammenarbeit zwischen Forschung und Industrie. Gemeinsam mit den Projektpartnern werden die entwickelten Technologien direkt in realen Produktionsumgebungen getestet und kontinuierlich weiterentwickelt.
Ein Beispiel hierfür ist die Zusammenarbeit mit A. Dohrn & Timm, einem familiengeführten Unternehmen der Frucht- und Gemüseverarbeitung. Das Unternehmen stellt reale Prozessdaten und Testumgebungen bereit und trägt damit wesentlich dazu bei, digitale Lösungen unter Praxisbedingungen zu validieren und für den späteren Einsatz in der Branche weiterzuentwickeln.
Digitale Zwillinge als Schlüssel für eine nachhaltige Bioökonomie
Die Transformation hin zu einer zirkulären Agrar- und Lebensmittelwirtschaft beginnt mit Transparenz. Erst wenn Unternehmen ihre Stoffströme kennen, verstehen und digital abbilden können, lassen sich neue Wertschöpfungsketten erschließen.
AgriFoodLoop zeigt, wie Digitale Zwillinge, Künstliche Intelligenz und standardisierte Datenmodelle zusammenwirken können, um organische Reststoffe von einem Kostenfaktor zu einer wertvollen Ressource zu machen. Damit leistet das Projekt nicht nur einen Beitrag zur Digitalisierung der Branche, sondern schafft zugleich die Grundlage für mehr Ressourceneffizienz, Klimaschutz und eine nachhaltige Bioökonomie.