Zum Kälteforum trafen sich am 18. und 19. November rund 200 Branchenexperten in Köln. Im Fokus standen aktuelle, von künstlicher Intelligenz gestützte Lösungsansätze für die Optimierung logistischer Prozesse und die Bewältigung personalwirtschaftlicher Herausforderungen.
Florian Seffert, Head of Technology & Innovation der Nagel-Group (links), und Michael Lütjann, CIO der Nagel-Group berichten auf dem Kälteforum von KI-Projekten bei dem Kühllogistiker.
Das Kälteforum ist ein Leuchtturm in der Tiefkühlwelt! Mit diesem maritimen Lob begrüßte Jan Peilnsteiner, Geschäftsführer des Verband Deutscher Kühlhäuser und Kühllogistikunternehmen (VDKL), die Teilnehmer der Veranstaltung unweit des Rheinufers in Köln. »Es gibt wichtige Impulse und Orientierungshilfen, unter anderem für Investitionen, Technik und Personalplanung, um in einem anspruchsvollen Marktumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben. Wir warten nicht auf politische Unterstützung, sondern bieten konkrete und praxistaugliche Hilfestellungen für die Unternehmen. Die seit Jahren große Resonanz auf das Kälteforum bestätigt unseren Ansatz für eine erfolgreiche, temperaturgeführte Supply Chain.« Rund 200 Experten aus der Tiefkühl- und Frischewirtschaft waren der Einladung dieses Jahr gefolgt, sie kamen von Herstellern, Händlern und Logistikern der temperaturgeführten Branche.
»Die Tiefkühl- und Frischelogistik steht vor tiefgreifenden Veränderungen«, stimmte Sabine Eichner, Geschäftsführerin des Deutschen Tiefkühlinstituts (dti), die Anwesenden zu Beginn des Kälteforums ein. »Mit klaren Strategien und Projekten zur Dekarbonisierung und Digitalisierung will die Branche die Herausforderungen bei Klimaschutz, Food Safety und Nachhaltigkeit meistern. Der Einsatz von KI spielt dabei schon heute eine wichtige Rolle«, setzte sie das Thema des Tages. »Das Kälteforum 2025 zeigt, wie innovativ und lösungsorientiert unsere Branche diese Themen angeht. Der intensive Austausch von Best Practices und Innovationsansätzen ist ein wichtiger Beitrag, um die Tiefkühlkette der Zukunft noch sicherer, nachhaltiger und effizienter zu gestalten.«
Das Kälteforum als jährlicher Spitzenkongress rund um temperaturgeführte Lebensmittel wird von VDKL und dti gemeinsam organisiert. Diesmal im Fokus standen aktuelle, von künstlicher Intelligenz gestützte Lösungsansätze für die Optimierung logistischer Prozesse und die Bewältigung personalwirtschaftlicher Herausforderungen. So zeigten Michael Lütjann und Florian Seffert anhand konkreter Use Cases der Nagel-Group, wie KI bereits heute die Prozesse in der Lebensmittellogistik verbessert, wo ihre Grenzen liegen, wie Pilotprojekte erfolgreich skaliert werden und wie man die Belegschaft erfolgreich in die Umsetzung einbindet. »AIcebreaker« nennt sich die KI-Community des Lebensmittellogistikers, und dass es sie überhaupt gibt, erklärte Lütjann mit einer klaren Einschätzung zu Beginn der Beschäftigung mit der Technologie: »Das Thema wird so essenziell sein, dass wir die Kompetenz inhouse brauchen.« Verschiedene Fachbereiche, darunter auch Mitarbeiter außerhalb der IT, sind in dieser Community vertreten. Die Zusammenführung verschiedener Abteilungen fördert nach Überzeugung von Nagel eine schnellere Durchdringung der Organisation. Eine weitere Grundsatzentscheidung am Start war, sich nicht in die optimale Struktur zu verrennen, sondern die zu bearbeitenden Daten nach und nach zu entwickeln und sie in den »Datenlake« einzuspeisen. »Der Appetit entwickelt sich oft beim Essen«, erklärte Lütjann eine Folge dieses Pragmatismus.
»Die 7000 Trailer sind für uns 7000 Datenquellen«, veranschaulichte Lütjann, jeder ist bei Nagel im Sinne des Internet of Things voll von Sensorik.
Schon frühzeitig hat Nagel 2021 in einer Betriebsratsvereinbarung zu Machine Learning die Zusammenarbeit mit der Mitarbeitervertretung gesucht. »Das war anstrengend, aber das war gut«, zeigt Lütjann sich von diesem Schritt überzeugt. Heute sei der Betriebsrat in der 14-tägig virtuell tagenden KI-Kommission proaktiv beteiligt.
Lütjann versuchte auch, Ängste gegenüber der KI-Gesetzgebung der EU zu nehmen. Der EU AI Act verlange Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Vertrauen, das könne auch gut sein. »Wenn man sich gut auskennt, ist das kein Hinderungsgrund«, zeigte er sich überzeugt. Nach der durch den AI Act vorgenommenen Klassifizierung müssten beispielsweise Anwendungen mit Trailertelematikdaten, die in die niedrigste Kategorie 4 fallen, gar nicht in die Mitbestimmung. Bei Nagel bespreche man entsprechende Cases trotzdem in der KI-Kommission, damit die Mitarbeiter informiert sind, erläuterte der CIO der Nagel-Group.
Aus diesem Ansatz haben sich eine Reihe von Projekten ergeben, die das Duo in Köln vorstellte: KI-geführte Kälteanlagen, KI-optimierter Stromeinkauf, die kurzfristige Nachfrage-Vorhersage und Transportvolumen-Berechner, um die Kühltrailer optimal auszulasten.
Hintergrund der Bemühungen um KI-geführte Kälteanlagen ist der bekannte Umstand, dass die gebräuchliche temperaturbasierte Steuerung Lastspitzen und hohe Energiekosten verursacht. KI-Algorithmen sollen den Betrieb durch prognosebasierte Anpassung unter Einbezug von Wetterprognosen, Lastprofilen und historischen Verbrauchsdaten optimieren. »Prognostiziert waren 30 Prozent Energieoptierung, das werden wir nie schaffen– aber wir sind schon über 10 Prozent«, gab Lütjann Einblick in die Umsetzung. »In dem Moment, wo die Mitarbeiter, die das schon 25 Jahre managen, verstanden haben, dass sie mit diesem Tool noch besser werden können, war es auch akzeptiert«, berichtete Lütjann von dem, was er als klassischen Change Prozess bezeichnete.
Auch geringere Kosten durch vorausschauenden, antizyklischen Stromeinkauf am Spotmarkt nennt Nagel als Nutzen der KI-geführten Kälteanlagen. Zum damit verbundenen KI-optimierten Stromeinkauf habe man gerade ein Proof of Concept Projekt abgeschlossen. »Die Empfehlungen sind gut, aber noch nicht immer«, berichtete Lütjann, die Entscheidungen sie umzusetzen obliege dabei dem Energiemanagement-Team.
Der sogenannte Transport Volumen Estimator ist eine KI, die auf Sendungsdaten Vorhersagen für Volumenstellplätze macht. Das erleichtere die Planung, optimiere die Auslastung der Transportkapazitäten und senke Kosten. Von Vorteil dabei war, dass Nagel nach Angaben von Seffert schon länger in seinen Lägern sogenannte Apache-Scanner hat, die sporadisch Ware von Kunden dreidimensional ausmisst und verwiegt. Anhand dieser Daten und den Avisen sagt die KI voraus, wie die Aufträge am besten in Trailer passen. »Das hat sehr gut funktioniert«, resümierte Seffert und bezeichnete das Modell als eines ihrer erfolgreichsten.
Der Short Term Demand Forecast beschrieb Seffert als ein sehr herausforderndes Thema. Eine künstliche Intelligenz mit Machine Learning soll hierbei in der Lage sein, eine Voraussage der Anzahl Sendungen der nächsten Tage zu erstellen. Dies soll unter anderem eine Erhöhung der Vorlaufzeit für die Planung der Transporte ermöglichen und Fehleinkäufe von Subunternehmern minimieren. Vollständige Planungsdaten würden einen automatisierten Dispositionsprozess ermöglichen, so das Ziel. Durch die Erhöhung der Vorlaufzeit für die Planung seien reduzierte Einkaufspreise zu realisieren, erklärt Seffert den Hintergrund, zudem eine Optimierung der Personalplanung und schließlich auch eine erhöhte Kundenzufriedenheit durch weniger stehen gebliebene Ware. »Für große Kunden ging das gut«, gab er einen Einblick in die Praxis, man habe einen Forecast für drei Tage angestrebt und sei erstaunt gewesen, dass auch ein Zeitraum von zwei Wochen ohne großen Verlust an Genauigkeit vorhergesagt werden könne. Bei kleineren oder sporadischen Kunden erreiche das KI-Modell allerdings weniger Genauigkeit. Gleichwohl sei der Short Term Demand Forecast in allen Umschlagpunkten des Transportnetzwerks in das Transport-Management System integriert, es sei aber noch nicht in allen 130 Niederlassungen angekommen, berichtete Lütjann.
Auch verschiedene Bots und Agenten habe man mit KI auf Basis von Microsoft Copilot erstellt, berichtete Seffert. Superspannend für die Bewertung von EDI Messages sei der »EDI Agent«, der auch Änderungen vorschlage, damit die Nachricht funktioniert – »ein ganz ganz großer Benefit«, lobte er den virtuellen Kollegen.
Die beiden Verbands-Geschäftsführer Dr. Sabine Eichner (dti) und Jan Peilnsteiner (VDKL) führten wieder souverän durch das Vortragsprogramm des Kälteforums.
Viel Potenzial bei Batteriespeichern
Die Fachkonferenz startete mit einem Vortrag über intelligente Batteriespeichersysteme für die verstärkte Nutzung Erneuerbarer Energien in der Tiefkühlwirtschaft. Juan-Carlos Mejia Pinto von Huawei Technologies analysierte aktuelle Herausforderungen für Batteriespeicher und zeigte, wie PV-Anlagen und moderne Energiespeicherlösungen Kosten senken können. Er sah ein riesiges Potenzial angesichts des Umstands, dass in der Kühllogistik nur 19 Prozent der Hallen über 50 000 Quadratmeter eine Photovoltaik-Anlage installiert hätten – und nur 5 Prozent einen Batteriespeicher. Dabei seien die Kosten auch hier in den letzten zehn Jahren deutlich gesunken, 2018 lag der Preis laut Pinto noch um die 600 Euro pro Kilowattstunde Speicherkapazität, heute seien es rund 200 Euro. Das chinesische Unternehmen Huawei ist seit 24 Jahren in Deutschland aktiv, erinnerte Pinto, Hauptsitz ist in Düsseldorf, eine Forschungs- und Entwicklungsabteilung für hocheffiziente Energieumwandlungstechnologie findet sich in Nürnberg. Zusammen mit dem Schleswig-Holsteiner Unternehmen Encentive als Partner wolle man durch Vorhersage und Optimierung von Energieverbräuchen und -preisen und einer automatisierten Steuerung eine holistische Optimierung an Standorten erreichen und so den maximalen Mehrwert von PV und Speicher erreichen. Stichworte sind die Reduktion von Netzentgelten (Peak-Shaving), die Eigenverbrauchs- sowie die Marktpreisoptimierung und ein verbesserter Wirkungsgrad. Pinto stellte anhand eines typischen Kühllogistik-Standortes eine Berechnung des Return-on-Investment vor. Investitionsausgaben von 1,3 Millionen Euro für eine PV-Anlage mit 1,3MWp Leistung und 256 000 Euro für das 800 kWh Energiespeichersystem (ESS) stünden jährliche Einsparungen von gut 313 000 Euro gegenüber. 257 400 Euro rühren daher, dass ein Teil des täglichen Stromverbrauchs durch Solarenergie aus der eigenen PV-Anlage gedeckt wird, 31 500 Euro durch Abdeckung der Spitzennachfrage durch das Energiespeichersystem, die zusätzlichen Arbitrage-Einsparungen bezifferte er auf gut 24 000 Euro. Damit würden die Einsparungen zu einer Amortisationszeit von 4,96 Jahren führen – bei einer geschätzten Lebensdauer der Anlage von etwa 20 Jahren bedeute dies erhebliche Einsparungen. Anhand eines Unternehmens aus der Lebensmittelherstellung mit einem Batteriespeicher von Huawei, aber ohne Photovoltaik, erläuterte Pinto, dass durch Umstellung auf den Energieeinkauf von Flex Power und Optimierung durch Encentive Einsparungen von 18 Prozent der Energiekosten von 1,114 Millionen Euro erreicht werden konnten. Beim niederländischen Kühllogistiker Van Acht Logistics habe man Stromkosten senken und neue Einnahmen generieren können, der ROI betrage hier ungefähr sechs Jahre. Der Kunde warte bei einer Netzleistungsbegrenzung auf die Genehmigung des Netzausbaus, hat einen hohen Energiebedarf, um die Temperatur zu steuern und kam mit seiner 6 MW PV-Anlage nur auf 33 Prozent des Eigenverbrauchs. Zusammen mit einem 12 MWh ESS konnte man Van Acht effektiv bei der Reduzierung von Leistungsspitzen in kurzer Zeit helfen, der Eigenverbrauchsanteil konnte um 20 Prozent erhöht werden.
Des Pudels Kern ergründen
Christian Podeswa von Testo Saveris erläuterte auf dem Kälteforum, wie ein smartes Datenmonitoring und die Produkttemperatursimulation als unverzichtbare Werkzeuge für eine sichere und nachhaltige Tiefkühlkette eingesetzt werden können. Das Unternehmen ist ein Start-up innerhalb des Messtechnik-Unternehmens Testo, das laut Podeswa in 37 Ländern über eine Millionen Kunden aus dem Bereich Food Solution hat. Testo Saveris hat ein Markenverfahren entwickelt, dass auf einem softwarebasierten Algorithmus für jedes Produkt und für jede Lagerbedingung basiert und NSF zertifizierte IoT Sensoren nutzt, um die Kern- oder Oberflächentemperatur des Produktes anhand der Lufttemperatur zu bestimmen und automatisiert zu überwachen. In einer Fallstudie wurde laut Podeswa für eine Schweizer Supermarktkette an einer Plastikpackung mit 500 Gramm Hackfleisch, gelagert in einer Stolpertruhe auf der Verkaufsfläche, aus Luft- und Kerntemperatur ein »Produktsimulations-Koeffizient« bestimmt.
Aus zwei Gründen kann es nach Überzeugung von Podeswa Sinn machen, Produkte zu simulieren: Zum einen reagiere die Lufttemperatur schneller als gelagerte Lebensmittel, was zu unnötigen Alarmen führen könne, andererseits könnten Kühl- und Gefriergeräte starke Temperaturunterschiede aufweisen, sodass Lebensmittel an heißen oder kalten Stellen trotz unkritischer Messwerte gefährdet werden könnten. Am Beispiel einer auf -28 °C eingestellten Eistruhe verdeutlichte er, dass auch der Energieverbrauch durch die Kenntnis der Zusammenhänge zwischen den Luft- und Produkt-Temperaturen optimiert werden könne: Die Lufttemperatur wurde um 4 Grad nach oben korrigiert, »das Produkt sagt: für mich total in Ordnung«, kommentierte Podeswa die quasi unverändert weiterlaufende Temperaturkurve des Kühlguts. (ms)
