Die Technologien, die Lebensmittelabfälle in eine Chance verwandeln

Während sich die Lebensmittelproduktion und die zugehörigen Lieferketten von lokalen Bauernmärkten zu fortschrittlicher Logistik entwickelten, die Waren über die halbe Welt in große Supermärkte transportiert, nahm die Lebensmittelverschwendung zu, selbst bei Kühlung.

Dies ist nicht nur ein finanzieller Verlust oder die Verschwendung von Nahrungsressourcen, die von Menschen konsumiert werden könnten, sondern auch eine erhebliche ökologische Belastung.

„Über den direkten Verlust essbarer Lebensmittel hinaus ist FLW mit erheblichen Umweltbelastungen verbunden, darunter vermeidbare Treibhausgasemissionen, Land‑ und Wasserverbrauch sowie die Störung von Zielen der Kreislaufwirtschaft.“

Da technologische Fortschritte und komplexe Systeme zur Lebensmittelverschwendung beitragen, könnten weitere Verbesserungen und neue Technologien dazu beitragen, das Problem zu lösen.

Blockchain und KI werden häufig als potenzielle Methoden zur Bewältigung des Problems angepriesen.

Eine aktuelle Übersicht von Forschern der Universidad de Las Palmas de Gran Canaria in Spanien, der Qassim University und der Shaqra University in Saudi-Arabien sowie der Lusófona University in Portugal ergab jedoch, dass IoT‑gestütztes Monitoring und intelligente Logistik derzeit die stärksten direkten Evidenzen für die Reduzierung von Verderbrisiken liefern. KI, Verbraucher‑Anwendungen und Blockchain benötigen nach wie vor eine stärkere Validierung unter realen Betriebsbedingungen.

Sie veröffentlichten ihre Ergebnisse in Trends in Food Science & Technology¹ unter dem Titel „Digitalisierungspfade zur Vermeidung von Lebensmittelverlusten und -abfällen in Agrar‑Lebensmittelversorgungsketten: Aktuelle Evidenz, Herausforderungen und zukünftige Richtungen“.

Verständnis von Lebensmittelabfällen

Lebensmittelverlust und Lebensmittelabfall beschreiben verwandte, aber unterschiedliche Probleme. Nach der von den Forschern verwendeten Terminologie tritt Lebensmittelverlust zwischen Produktion und dem unmittelbar vor dem Einzelhandel liegenden Punkt auf. Lebensmittelabfall entsteht in den Phasen Einzelhandel, Gastronomie und beim Verbraucher.

Beides kann auftreten, weil Lebensmittel verderblich sind und moderne Lieferketten zahlreiche Erzeuger, Verarbeiter, Lagerhäuser, Distributoren, Einzelhändler und Verbraucher umfassen. Eine Störung oder Fehlkalkulation in irgendeiner Phase kann ansonsten nutzbare Lebensmittel verderben, ablehnen, überlagern oder entsorgen.

„Empirische Studien heben Faktoren wie mangelhafte Handhabung verderblicher Produkte, unzureichende Kühlketten, Unterbrechungen in der Lieferkette, nicht abgestimmte Käufer‑Lieferanten‑Vereinbarungen und Verhaltensnormen in nachgelagerten Stufen hervor.“

Dies führt dazu, dass Lebensmittelabfall ein Ergebnis routinemäßiger Praktiken statt isolierter Fehlfunktionen wird. Folglich erfordert die Lösung des Problems integrierte, systemische Ansätze, die technologische, organisatorische und politische Maßnahmen kombinieren.

Technologien zur Lösung von Lebensmittelabfällen

Das große Ganze erfassen

Die Landwirtschaft durchläuft derzeit denselben Paradigmenwechsel wie die Industrie, das sogenannte „Agriculture 4.0“ und „Industry 4.0“; die Integration von Internet‑of‑Things‑ (IoT‑)Geräten, Echtzeit‑Sensornetzwerken und Datenplattformen ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung von Qualitätsparametern und Logistikbedingungen.

Digitale Technologien werden jedoch selten primär zur Begrenzung von Lebensmittelabfällen eingeführt. In der Landwirtschaft und der gesamten Lieferkette werden Investitionen eher durch Produktivitätssteigerungen, betriebliche Effizienz oder Kostensenkungen gerechtfertigt.

Zudem wird globale Aktion durch eine mangelhafte Integration von vorgelagerten und nachgelagerten Perspektiven eingeschränkt, wobei viele veröffentlichte Studien konzeptionell, im Pilotmaßstab oder kontextspezifisch sind.

Um einen besseren Überblick darüber zu erhalten, welche Technologie tatsächlich zur Reduzierung von Lebensmittelabfällen beiträgt, sammelten die Forscher wissenschaftliche Literatur, die von 2019 bis 2026 veröffentlicht wurde, und nutzten Schlüsselwörter wie „food loss“, „food waste“, „FLW“, „food waste prevention“ usw., in Kombination mit Schlüsselwörtern wie „digitalization“, „digital technologies“, „Agriculture 4.0“, „Internet of Things“, „IoT“ usw.

Diese Datenerhebung brachte wesentliche Technologien ans Licht, die im Kampf gegen Lebensmittelabfälle eingesetzt werden:

• IoT/RFID‑Monitoring (Radio‑Frequency Identification).
• Big‑Data‑ und Cloud‑Infrastrukturen.
• KI/ML (Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen).
• Blockchain‑gestützte Rückverfolgbarkeit.
• Mobile oder webbasierte Plattformen.

Wie kann Technologie beitragen

Die Ursachen von Lebensmittelabfällen variieren je nach Phase der Lebensmittelversorgungskette:

• Während der Primärproduktion werden Verluste häufig mit Nachfragesicherheit, kosmetischen Qualitätsstandards und witterungsbedingten Schwankungen in Verbindung gebracht.
• Bei der Nachernte‑Handhabung und Lagerung entsteht Verderb durch unzureichende Temperatur‑ und Feuchtigkeitskontrolle, infrastrukturelle Einschränkungen und mangelnde Überwachung.
• Verarbeitungsprozesse können Verluste durch ineffiziente Terminplanung, Produktionsumstellungen und Chargen außerhalb der Spezifikation erzeugen.
• Vertrieb und Einzelhandel werden von Prognosefehlern, Unterbrechungen der Kühlkette, Werbestrategien und Bestandsungleichgewichten beeinflusst.
• Bei den Verbraucher‑ und Gastronomiebereichen sind die Hauptursachen Überkauf, unzureichende Essensplanung, Fehlinterpretation von Haltbarkeitskennzeichnungen und unangemessene Portionierung.

Quelle: Trends in Food Science & Technology

Dementsprechend tragen verschiedene Technologien zu unterschiedlichen Verbesserungen in den einzelnen Stufen der Lebensmittelversorgungskette bei.

IoT-enabled real-time monitoring ist hervorragend geeignet, Abweichungen bei Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Gaszusammensetzung zu erkennen und zu protokollieren, bevor die Produktqualität beeinträchtigt wird.

Big data platforms überzeugen durch die Integration von Bestands‑, Verkaufs‑ und Kontextdaten, um die Bedarfsprognose und Bestandssteuerung zu verbessern und strukturelle Überproduktion sowie überhöhte Lagerbestände zu reduzieren.

AI and ML algorithms können die Routenoptimierung, dynamische Preisgestaltung, Qualitätsklassifizierung und Vorhersage der verbleibenden Haltbarkeit unterstützen.

Blockchain-based traceability systems verbessern Transparenz, Verantwortlichkeit und Koordination zwischen den Partnern der Lieferkette.

Consumer-oriented digital platforms bieten Bestandsverwaltung, Einkaufsempfehlungen, Überschussumverteilung und Verhaltensfeedback.

Quelle: Trends in Food Science & Technology

Bewertung dessen, was in der Praxis funktioniert

Obwohl all diese Technologien potenziell helfen können, beeinflussen ihre Implementierung und Anwendung maßgeblich, wie wirksam sie in realen Anwendungsfällen sind.

Die Studie ergab, dass im Hinblick auf die Primärproduktionsstufe unklar ist, welchen enormen Einfluss die Technologie tatsächlich auf Lebensmittelabfälle hat.

„Relativ wenige Studien quantifizieren direkt die Reduktionen von Lebensmittelverlusten; die meisten berichteten Vorteile werden aus Verbesserungen der Ernteproduktivität oder des Ressourceneinsatzes abgeleitet.“

IoT‑basierte Lager‑ und Nachernte‑Überwachung weist in der Übersicht einige der stärksten Evidenzen auf. Feldversuche, Pilotprojekte und kommerzielle Einsätze zeigen, dass die Überwachung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit und anderen Umgebungsbedingungen das Verderbungsrisiko senken und verderbliche Produkte erhalten kann. Allerdings bleiben die quantifizierten Reduktionen kontextspezifisch, während Infrastruktur‑anforderungen, Investitionskosten und Interoperabilitäts‑Herausforderungen die Einführung weiterhin einschränken, insbesondere bei KMU und Kleinbauern.

Predictive Analytics und KI scheinen ihre Genauigkeit bei der Unterstützung von Ertragsprognosen, Krankheitsdetektion und Schätzung der verbleibenden Haltbarkeit bewiesen zu haben. Auch hier wurde die Effizienz in der Praxis jedoch selten bewertet.

„Die meisten veröffentlichten Studien bewerten die Vorhersagegenauigkeit, anstatt direkt Reduktionen von FLW zu messen, was es schwierig macht, den tatsächlichen Beitrag von KI zur Abfallvermeidung unter kommerziellen Betriebsbedingungen zu bestimmen.“

Bei verbraucherorientierten digitalen Technologien liegt die Herausforderung weniger im technischen als im sozialen Bereich. Beispielsweise verbinden Food‑Sharing‑Plattformen und Anwendungen zur Überschussumverteilung Haushalte, Einzelhändler, Restaurants und andere Lebensmittelbetriebe mit Personen, die überschüssige Lebensmittel erhalten möchten. Zudem könnten die ökologischen Vorteile durch reduzierte Lebensmittelabfälle durch nachfolgende Verhaltensänderungen der Verbraucher wieder aufgehoben werden.

„Die Analyse von über 750 000 Food‑Sharing‑Transaktionen im Vereinigten Königreich zeigte, dass zwischen 59 % und 94 % der erwarteten Treibhausgasminderung aufgehoben wurden, als Nutzer die finanziellen Einsparungen für den Kauf anderer Waren und Dienstleistungen einsetzten; vergleichbare Rückpralle wurden für Land- und Wasserverbrauch beobachtet.“

Insgesamt weist dies darauf hin, dass IoT‑Systeme, einschließlich RFID‑Tracking, bislang die Technologie mit der besten nachgewiesenen Wirkung auf Lebensmittelabfälle sind.

Die einzige Einschränkung besteht darin, dass die Einführung nach wie vor langsam und teilweise kostspielig ist. Das Fehlen eines gemeinsamen Standards und eines einheitlichen Systems zwischen den zahlreichen beteiligten Unternehmen ist ebenfalls ein Problem, das noch gelöst werden muss.

Quelle: Trends in Food Science & Technology

Die Lebensmittelindustrie könnte aus der Überwachung der Kühlkette Lehren ziehen, da sie eine der reifsten digitalen Anwendungen zur Vermeidung von Lebensmittelabfällen darstellt.

Wie nützlich neue Technologien sein könnten

Während die Studie aufzeigt, dass vor allem IoT‑basierte Technologien nachweislich Lebensmittelabfälle in großem Umfang reduzieren, ist dies auch einfach darauf zurückzuführen, dass diese Technologien älter und ausgereifter sind und bereits länger eingesetzt werden.

Dennoch zeigt sich über alle Technologiekategorien hinweg ein gemeinsames Muster: Technologien, die die physischen Produktbedingungen direkt steuern, liefern in der Regel die überzeugendsten Nachweise für messbare Vermeidung von Lebensmittelabfällen.

Im Gegensatz dazu zeigen Technologien, die Informationsflüsse optimieren, einschließlich KI, Big‑Data‑Analytik und Blockchain, häufig Verbesserungen bei der Prognose, der Bestandskontrolle und der Rückverfolgbarkeit. Einige KI‑Bestandsanwendungen haben ebenfalls Reduzierungen des Abfalls gemeldet, doch die breitere Evidenz beruht nach wie vor stark auf betrieblichen Proxy‑Messgrößen statt auf standardisierten Messungen der tatsächlich eingesparten Lebensmittel. Gleiches gilt für Technologien, die große Änderungen im Sozialverhalten erfordern.

Ein weiterer Faktor zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit dieser Technologien ist die Notwendigkeit einheitlicher Datenarchitekturen und Standards.

„Standardisierte, ereignisbasierte Modelle wie GS1 EPCIS, zusammen mit gemeinsamen Kennungen, APIs, Middleware und Adapter‑Schichten, können Integrationsfriktionen reduzieren, indem sie heterogenen Systemen ermöglichen, Rückverfolgbarkeits‑ und Sensordaten in einer gemeinsamen Struktur auszutauschen.“

Die Situation kann zudem komplizierter werden, wenn grenzüberschreitender Handel involviert ist, da Vorschriften und Standards zwischen verschiedenen Ländern stark variieren können.

„Unterschiede in nationalen Vorschriften zu Datenschutz, Cybersicherheit, digitaler Identität und Zertifizierung erschweren die grenzüberschreitende Implementierung und verstärken die Unsicherheit hinsichtlich Verantwortlichkeiten, Rechenschaftspflicht und Vertrauen unter den Akteuren der Lieferkette.“

Technologien erfolgreich zur Reduktion von Lebensmittelabfällen einsetzen

Letztlich ist ein entscheidender Faktor für die Einführung von Technologien zur Reduktion von Lebensmittelabfällen die Ausrichtung der Interessen aller Akteure.

Unternehmen werden stets stärker daran interessiert sein, Produktivität zu steigern und Kosten zu senken, und sollten daher durch diese Perspektive zur Reduktion von Lebensmittelabfällen motiviert werden. Die Verbesserung der digitalen Infrastruktur, Konnektivität, finanziellen Ressourcen und technischer Fähigkeiten trägt ebenfalls erheblich dazu bei, da sie die Implementierungskosten dieser Technologien senkt.

Auf Verbraucherebene kann die fortlaufende Nutzerbeteiligung statt einer einmaligen Technologieeinführung die größte Herausforderung darstellen, beeinflusst durch Benutzerfreundlichkeit, Vertrauen, wahrgenommenen Nutzen und die Integration in den Alltag.

Aufstrebende Technologien, die schnell an Kapazität und Benutzerfreundlichkeit gewinnen, werden künftig wahrscheinlich eine größere Rolle spielen. Beispielsweise ist zu erwarten, dass KI, maschinelles Sehen und digitale Zwillinge von Einrichtungen (Betriebe, Lager, Lebensmittelverarbeitungsanlagen) sich weiter verbessern und gleichzeitig größere Kosteneinsparungen, Erträge und Reduktionen von Lebensmittelabfällen ermöglichen.

Es sollte zudem beachtet werden, dass diese Technologien wahrscheinlich nicht ältere IoT‑ und RFID‑Lösungen ersetzen, sondern die Nachfrage nach ihnen erhöhen werden, da sie den KI‑Systemen den konstanten und genauen Datenstrom liefern, den sie für optimale Leistungen benötigen.

Investitionen in die Rückverfolgbarkeit der Lieferkette

Zebra Technologies Corporation

Da Lieferkettentechnologien, die auf IoT basieren, wahrscheinlich nicht ausschließlich für die Lebensmittelbranche spezifisch sind, ist es sinnvoll, in dieses Thema zu investieren, indem man Unternehmen findet, die diese Technologie bereits anderen Sektoren bereitstellen.

Zebra Technologies (ZBRA ) bietet Barcode‑Scanning, RFID, mobile Computing‑Lösungen, maschinelles Sehen, Umweltsensorik und Bestands‑Management‑Technologien.

Quelle: Zebra Technologies

Durch die Bereitstellung von Rückverfolgbarkeit und Echtzeit‑Tracking von Waren entlang der Lieferkette ist Zebra ein wichtiger Anbieter, der die physisch‑digitale Schicht adressiert, die für den weiteren Fortschritt der Digitalisierung physischer Wirtschaftsaktivitäten erforderlich ist: Einzelhandel, Gesundheitswesen, Logistik, Fertigung, Lebensmittelproduktion & Vertrieb usw.

Die Produkte des Unternehmens decken mehrere der kommerziell reifsten Anwendungen ab, die in der Übersicht diskutiert wurden, insbesondere:

• Überwachung von Lager‑ und Transportbedingungen.
• Verfolgung verderblicher Bestände.
• Verbesserung der Sichtbarkeit der Lieferkette.
• Identifizierung von Produkten vor dem Verfallsdatum.
• Unterstützung besserer Nachschub‑ und Zuweisungsentscheidungen.

Während sich die Verkäufe zunächst auf Nordamerika konzentrierten, hat das Unternehmen seine Aktivitäten im Ausland ausgebaut, die nun die Hälfte des Gesamtumsatzes ausmachen. Einzelhandel und E‑Commerce waren die ersten Anwender dieser Technologien, doch sie werden zunehmend auch von der Fertigungs‑ und Logistikbranche genutzt.

Quelle: Zebra Technologies

Neben diesen Sektoren Das Gesundheitswesen ist ebenfalls ein schnell wachsender Markt für Zebra. Es war das am schnellsten wachsende Endmarktsegment im 2. Quartal 2026, wobei die Notfallversorgung das Wachstum der Kategorie trug.

Quelle: Zebra Technologies

Mit einem Jahresvergleichswachstum des Nettoumsatzes von 20,4 % im 2. Quartal 2026 und einem um 61,4 % gestiegenen bereinigten EBITDA bietet das Unternehmen potenziellen Investoren ein starkes Wachstumsprofil. Im Gegensatz zu vielen Investitionen ist das Unternehmen nicht unmittelbar durch den Aufstieg der KI‑Fähigkeiten bedroht (es profitiert vielmehr davon), ist jedoch nicht übermäßig abhängig davon, dass der KI‑Boom weiter anhält, da die Nachfrage nach besserer Rückverfolgbarkeit und Effizienz ohnehin wächst.

Damit kann die Aktie von Zebra eine gute Option sein, ein Portfolio auszugleichen, das entweder zu wenig oder zu stark in reine KI‑Aktien investiert ist, indem sie ein Aufwärtspotenzial bietet, falls KI allgegenwärtig wird, gleichzeitig aber ein unabhängiges, solides Wachstum liefert, falls die KI‑Entwicklung irgendwann verlangsamt.

Neueste Nachrichten und Entwicklungen zur Zebra Technologies Corporation (ZBRA) Aktie

Zitierte Studie

^{1. Esteban Pérez-García et al. Digitalisierungspfade zur Vermeidung von Lebensmittelverlusten und -abfällen in Agrar‑Food‑Lieferketten: Aktuelle Evidenz, Herausforderungen und zukünftige Richtungen. Trends in Food Science & Technology. Dezember 2026. Artikel: 106084. Band 178. 10.1016/j.tifs.2026.106084}