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title: "Zukunftslabor2030 | Forschungsprojekte – benelog"
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last_updated: "2026-09-16T09:19:16.274Z"
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  description: "Mit künstlicher Intelligenz und digitalen Zwillingen den Verderb von Fleischprodukten vorhersagen und Lebensmittelverluste senken."
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# Zukunftslabor2030

Mit künstlicher Intelligenz und digitalen Zwillingen den Verderb von Fleischprodukten vorhersagen und Lebensmittelverluste senken.

## Das Projekt

Jedes Jahr werden große Mengen Fleisch weggeworfen, oft aus Vorsicht, weil sich nicht sicher sagen lässt, wie frisch ein Produkt noch ist. Zwischen zu früh entsorgen und zu lange im Verkauf lassen fehlt bislang eine verlässliche Entscheidungsgrundlage.

Zukunftslabor2030 entwickelte dafür ein digitales, datengetriebenes Risikobewertungssystem. Mit dem Internet der Dinge und künstlicher Intelligenz entstand entlang der Lieferkette ein digitaler Zwilling je Produkt, ein digitales Abbild seiner chemischen, physikalischen und mikrobiologischen Eigenschaften. Die Daten dafür lieferten neue Messmethoden wie Massenspektrometrie, Gen-Sequenzierung, Spektroskopie und Mikrogassensoren.

Lernende Modelle sagen daraus voraus, wann ein Produkt voraussichtlich verdirbt. So lässt sich besser abwägen, wann ein Produkt noch sicher ist, und weniger Ware geht unnötig verloren. Erprobt wurde der Ansatz an Fleischprodukten wie Schweinehackfleisch, Putenschnitzel und Rohwürsten.

## Der Beitrag von benelog

Wir verantworteten im Projekt die Rückverfolgbarkeitsplattform, auf der das gesamte System zusammenläuft.

Ein digitaler Zwilling ist nur so gut wie die Daten, die in ihn einfließen. Diese entstehen an vielen Stellen: Messwerte und Laboranalysen der Analytik-Partner, dazu Produktstamm-, Transport-, Lagerungs- und Lebenszyklusdaten des jeweiligen Lebensmittels. Sie liegen in unterschiedlichen Systemen und ergeben erst dann ein stimmiges Bild, wenn sie im Kontext der Verarbeitungs- und Transportkette zusammenfinden.

Dafür entwickelten und betrieben wir eine offene, skalierbare Plattform auf Basis offener GS1-Standards für den ereignisbasierten Austausch von Lieferkettendaten. Sie deckt neben der lückenlosen Chain of Custody, also dem Weg eines Produkts durch die Kette, auch dessen tatsächliche Qualität und Verderb ab. Über sie wurden die Mess-, Analyse- und Produktionsdaten erfasst, zusammengeführt und entlang der Kette abrufbar gemacht.

So konnten die lernenden, selbstaktualisierenden digitalen Zwillinge laufend mit neuen Daten versorgt werden und ihre Verderbsprognose fortschreiben. Die Plattform wurde offen angelegt, damit sich weitere Anwendungsfälle und Beteiligte anschließen lassen. Dieselbe Grundlage aus offenen GS1-Standards trägt auch benelogs eigene Umsetzung OpenEPCIS.

## Mehr zum Projekt

- [**~~Zur Projektwebsite ~~**(öffnet in einem neuen Tab)](https://zukunftslabor2030.de/)
- [**~~Zum Praxisbericht des BMEL ~~**(öffnet in einem neuen Tab)](https://www.bmleh.de/SharedDocs/Praxisbericht/DE/kuenstliche-intelligenz/Zukunftslabor2030.html)
- [**~~Zum Fachartikel „Mettigel meets KI“ ~~**](https://benelog.com/de/fachmedien/mettigel-meets-ki)

![Gruppenfoto des Zukunftslabor2030-Konsortiums beim Kick-off-Treffen, 2021.](https://benelog.com/img/research/zukunftslabor2030/kick-off-2021.webp)_Kick-off-Treffen des Zukunftslabor2030-Konsortiums, 2021._

## Projektpartner

- ![tsenso GmbH](https://benelog.com/img/network/tsenso.webp)
- ![benelog](https://benelog.com/img/network/benelog.svg)
- ![Max Rubner-Institut](https://benelog.com/img/network/max-rubner-institut.png)
- ![Bayerisches Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit (LGL)](https://benelog.com/img/network/lgl-bayern.webp)
- ![Universität Bayreuth](https://benelog.com/img/network/universitaet-bayreuth.svg)
- ![Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR)](https://benelog.com/img/network/bfr.svg)
- ![Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung (IVV)](https://benelog.com/img/network/fraunhofer-ivv.gif)
- ![Technische Hochschule Deggendorf](https://benelog.com/img/network/th-deggendorf.webp)