Reduktion von Lebensmittelabfällen durch Data Science

Reduktion von Lebensmittelabfällen in der Produktion & Verarbeitung von Milchprodukten durch den Einsatz von Data Science.

Ausgangslage & Zielsetzung

Die Menge der Lebensmittelabfällen ist stark schwankend und deren Ursache bislang nicht näher untersucht.

Ziel war es mit geeigneten IoT Sensoren Umgebungsparameter zu erfassen und deren Einfluss auf die Teigqualität des Lebensmittelproduzenten zu identifizieren.

Leistungsbeschreibung

  • Explorative Analyse der IoT LogFile Daten
  • Information Extraction aus den vorhanden Daten
  • Feature Engineering zur Entwicklung eines Identifikationsmodells
  • Entwicklung eines Identifikationsmodells der Top Einflussgrößen auf die Teigqualität

Ergebnis

Durch den Einsatz von Data Science und Machine Learning , konnten die Top Einflussparameter der Teigqualität identifiziert werden. Das Unternehmen ist nun in der Lage diese Parameter nach Möglichkeit zu steuern und in den definierten grünen Bereichen zu halten.

Projekt Details


Branche: Lebensmittelbranche

Topic: Data Science, Machine Learning

Tools: python, pandas, scikit-learn

Projektlaufzeit: 3 Monate

Esentri
Matthias Wurdig Senior Consultant Data Science