Intelligente Kühlschränke: Wie KI Lebensmittelverschwendung reduziert

Intelligente Kühlschränke sind ein innovativer Anwendungsfall für künstliche Intelligenz (KI) – mit grossem Potenzial für mehr Nachhaltigkeit in Haushalten und der Gastronomie. Besonders in der Schweiz, wo jährlich Millionen Tonnen Lebensmittel verloren gehen, kann KI dabei helfen, Ressourcen gezielter zu nutzen und Food Waste zu reduzieren.

NTT DATA Business Solutions | Mai 22, 2025 | 5 min
Frisches Gemüse im Kühlschrank: Aufbewahrung von Salat, Brokkoli, Tomaten und weiteren Sorten in einem transparenten Gemüsefach
Lebensmittelabfall in einem Grosscontainer: Weggeworfenes Gemüse, Brot und Obst aus Gastronomie oder Einzelhandel

Lebensmittelverschwendung: Ein globales und lokales Problem

Weltweit werden laut FAO jährlich rund 1,3 Milliarden Tonnen Lebensmittel verschwendet – das entspricht etwa einem Drittel aller produzierten Nahrungsmittel. Die wirtschaftlichen Schäden belaufen sich auf mehr als 1 Billion US-Dollar pro Jahr. Doch die Auswirkungen sind nicht nur ökonomischer Natur: Lebensmittel, die ungenutzt auf Deponien landen, setzen Treibhausgase frei und tragen massiv zur Umweltbelastung bei. Gleichzeitig bleibt für Millionen Menschen der Zugang zu Nahrung eingeschränkt – eine ethische Herausforderung globalen Ausmasses.

Besonders auffällig ist die Ungleichverteilung der Ursachen: In Ländern mit hohem Einkommen – wie der Schweiz – entsteht der Grossteil der Verluste auf Konsumentenebene, etwa durch Überkauf oder falsche Lagerung. In niedrig einkommensstarken Ländern hingegen gehen laut dem World Food Programme USA bis zu 40 % der Lebensmittel bereits bei Ernte, Verarbeitung oder Transport verloren – häufig aufgrund fehlender Infrastruktur oder Kühlketten.

Auch in der Schweiz ist Lebensmittelverschwendung ein dringendes Thema: Laut dem Bundesamt für Umwelt (BAFU) entstehen jährlich rund 2,8 Millionen Tonnen Lebensmittelverluste, das sind im Schnitt 330 Kilogramm pro Person. Rund zwei Drittel davon gelten als vermeidbar.

Wie Künstliche Intelligenz zur Reduktion von Food Waste beiträgt

Hier setzt die künstliche Intelligenz (KI) an: Sie ermöglicht es, Prozesse entlang der Lebensmittelkette zu automatisieren und zu optimieren – von der Lagerung über die Bestandsverwaltung bis zur Verbrauchsprognose. Insbesondere im Kontext intelligenter Kühlschränke (Smart Fridges) bietet KI einen hohen Mehrwert.

Moderne Kühlschränke mit KI-Funktionalität können:

  • Temperatur und Luftfeuchtigkeit kontinuierlich überwachen,

  • Lagerbestände erfassen und verwalten,

  • sowie Haltbarkeitsdaten analysieren und vor Ablauf warnen.

Durch diese Funktionen lassen sich Lebensmittel gezielter konsumieren und Verluste deutlich reduzieren – sei es im Privathaushalt, in Grossküchen oder im Gastronomiebereich. Gerade in einem hochentwickelten Markt wie der Schweiz, wo Effizienz und Nachhaltigkeit immer mehr an Bedeutung gewinnen, kann diese Technologie einen entscheidenden Beitrag leisten.

Smart Fridge: Wenn der Kühlschrank mitdenkt

Intelligente Kühlschränke kombinieren Sensorik, Bildverarbeitung und KI-Algorithmen, um den Inhalt laufend zu analysieren und aktiv zu managen. So können sie beispielsweise:

  • den Bestand automatisch erkennen,

  • Nutzer:innen benachrichtigen, wenn Lebensmittel bald ablaufen,

  • und passende Rezepte zur Verwertung vorschlagen.

In einigen Fällen sind diese Systeme bereits mit Online-Supermärkten vernetzt, um automatisch Nachbestellungen auszulösen, sobald bestimmte Produkte zur Neige gehen – ein echter Fortschritt in Sachen Convenience und Nachhaltigkeit.

Zusätzlich tragen smarte Kühlschränke zur Energieeffizienz bei: Sie optimieren ihren Kühlzyklus anhand der tatsächlichen Nutzung, vermeiden unnötigen Stromverbrauch und passen sich sogar an Tageszeiten oder Stromtarife an. Gerade im energie- und kostenbewussten Umfeld der Schweiz kann dies ein echter Mehrwert für Haushalte und Betriebe sein.

5 participants of the SICK Solution Hackathon 2022.

Gewinnerteam 'Copenhagen Collective' am SICK Solution Hackathon | Image ©Andreas Kusy Photography

Praxisbeispiel: KI-Prototyp für die Gastronomie beim SICK Solution Hackathon

Ein besonders spannender Anwendungsfall für intelligente Kühlschränke entstand beim SICK Solution Hackathon 2023 in Deutschland – mit direkter Beteiligung von NTT DATA Business Solutions. Als Partner der Veranstaltung unterstützten wir fünf internationale Teams mit sieben erfahrenen Coaches aus unserem Haus.

Eines dieser Teams, das „Copenhagen Collective“, entwickelte ein KI-basiertes Smart-Fridge-Konzept, das speziell auf die Lebensmittelverschwendung in der Gastronomie abzielt. Das Team identifizierte zwei Hauptursachen: verdorbene und falsch gelagerte Lebensmittel. Besonders alarmierend: Rund 10 % der Lebensmittel in Restaurants werden verschwendet, bevor sie überhaupt serviert werden – ein Problem, das laut Schätzungen in vielen Ländern Realität ist.

Die Lösung des Teams: Ein Prototyp eines intelligenten Kühlschranks, der mithilfe von Sensoren und Datenanalyse frühzeitig Probleme erkennt und Betriebe aktiv unterstützt – z. B. durch Warnmeldungen, präventive Empfehlungen oder automatisierte Bestandsoptimierung. Ein Ansatz, der nicht nur auf internationaler Ebene überzeugt hat, sondern auch grosses Potenzial für gastronomische Betriebe bietet.

Dieses Projekt zeigt eindrucksvoll, wie technologische Innovation, KI und Nachhaltigkeit in konkreten Anwendungen zusammenkommen – und wie NTT DATA Business Solutions solche Entwicklungen aktiv mitgestaltet.

How the smart fridge works using AI Nose.

Der intelligente Kühlschrank, der im Rahmen des SICK Solution Hackathons entwickelt wurde, besteht aus vier aufeinander abgestimmten Komponenten, die zusammen eine zuverlässige und praxisnahe Lösung zur Reduktion von Lebensmittelverschwendung ermöglichen:

1. Die Sensoren

Den Input für das System liefern zwei Sensorarten: Ein Gassensor, der mithilfe von maschinellem Lernen chemische Veränderungen in Lebensmitteln erkennt – etwa den beginnenden Verderb von Hühnerfleisch –, sowie ein optischer Sensor, der auf falsch platzierte Lebensmittel aufmerksam macht, um etwaige Kreuzkontaminationen zu vermeiden. Das Team entwickelte während des Hackathons ein funktionierendes Modell, das genau diese Veränderungen frühzeitig identifizieren kann.

2. Die Integration

Die Sensordaten werden in Echtzeit in die Cloud übertragen – mithilfe von SICK LiveConnect und Cloudlösungen wie Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure, etwa über den Azure IoT Hub. Diese Plattformen ermöglichen die nahtlose Vernetzung der Hardware mit der Analyse- und Anwendungsebene.

3. Die Cloud

Die in der Cloud gespeicherten Trainingsdaten und maschinellen Lernalgorithmen bilden die Grundlage für das Vorhersagemodell. Dieses Modell interpretiert die eingehenden Sensordaten und erkennt daraus Muster, die auf den Zustand der gelagerten Lebensmittel schliessen lassen – beispielsweise beginnenden Verderb.

4. Die Anwendung

Die ermittelten Vorhersagen werden dem Nutzer über eine benutzerfreundliche Anwendung zugänglich gemacht. Dies erfolgt entweder über ein zentrales Dashboard oder – bei dringlichem Handlungsbedarf – per Push-Nachricht oder SMS. So können beispielsweise kritische Lebensmittel rechtzeitig erkannt und aussortiert werden.

Dieses Konzept hat das Potenzial, in Restaurants, Grossküchen, Kantinen oder der Gemeinschaftsverpflegung erheblichen Nutzen zu stiften. Es kann helfen, Lebensmittelabfälle zu reduzieren, die Lebensmittelsicherheit zu verbessern und bei der Einhaltung von Hygienevorschriften zu unterstützen.

Fazit: KI als Motor für nachhaltige Innovation

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, zentrale Herausforderungen unserer Zeit zu adressieren – vom Klimawandel über Ressourcenknappheit bis hin zur globalen Ernährungssicherheit. Durch die intelligente Nutzung grosser Datenmengen lassen sich Prozesse nicht nur effizienter gestalten, sondern auch nachhaltiger.

Gleichzeitig darf die Umweltbilanz der Technologie selbst nicht ausser Acht gelassen werden. Rechenzentren verursachen heute mehr als 2 % der weltweiten CO₂-Emissionen – Tendenz steigend. Fortschritte in der KI-Entwicklung, wie effizientere Algorithmen und eine Reduzierung des Datenvolumens beim Training, sind entscheidend, um diesen ökologischen Fussabdruck zu verringern.

Trotz dieser Herausforderung überwiegen die Chancen: Laut einer Studie von PwC könnte KI bis 2030 weltweit rund 15,7 Billionen US-Dollar zur Wirtschaft beitragen und das Bruttoinlandprodukt in lokalen Volkswirtschaften um bis zu 26 % steigern. Gleichzeitig eröffnet sie neue Möglichkeiten für personalisierte Produkte und eine grössere Vielfalt auf Konsumentenebene.

Doch wirtschaftlicher Fortschritt allein reicht nicht aus. Die Vorteile der Technologie müssen breit zugänglich sein, um soziale Ungleichheiten nicht weiter zu verschärfen. Insbesondere im Bereich der ökologischen Nachhaltigkeit zeigt sich, welches Potenzial KI bietet: PwC schätzt, dass KI im Umweltbereich bis 2030 einen zusätzlichen wirtschaftlichen Nutzen von bis zu 5,2 Billionen US-Dollar generieren könnte – etwa durch dekarbonisierte Energienetze, nachhaltigere Lieferketten oder eine verbesserte Wetter- und Umweltüberwachung.

Beispiele wie EarthScan, das klimabedingte Risiken analysiert, oder ClimateView, mit seiner Stadtplanungsplattform ClimateOS, zeigen bereits heute, wie gezielt KI für den Umweltschutz eingesetzt werden kann. Auch in der Landwirtschaft rationalisieren maschinelles Lernen und digitale Tools zunehmend die Wertschöpfungskette – mit dem Ziel, Erträge zu sichern und Ressourcen zu schonen.

Eine Analyse der UN-Ziele für nachhaltige Entwicklung (Agenda 2030) zeigt: KI kann eine treibende Kraft für zukunftsfähige Lösungen sein – wenn sie verantwortungsvoll eingesetzt wird. Sie unterstützt intelligente Städte, Kreislaufwirtschaften, klimafreundliche Produktionsmodelle – birgt aber auch Risiken, etwa bei übermässiger Ressourcennutzung.

Ein Projekt, das exemplarisch zeigt, wie dieser Weg gelingen kann, ist die Initiative smartFoodTechnologyOWL. Als Partner unterstützen wir dort die digitale Transformation der Lebensmittelindustrie – mit dem Ziel, Verschwendung zu vermeiden und die Versorgung mit qualitativ hochwertigen Lebensmitteln nachhaltig zu verbessern.

In Kombination mit Anwendungsfällen wie dem beim SICK Solution Hackathon entwickelten Prototyp eines intelligenten Kühlschranks zeigt sich: KI kann heute schon Teil der Lösung sein – wenn sie gezielt, verantwortungsvoll und praxisnah eingesetzt wird.

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