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Bewertung der Nachhaltigkeit von Supply Chains kühlpflichtiger Lebensmittel und deren Qualität in Abhängigkeit produktions- und prozessspezifischer Faktoren.


Details zur Publikation
Autorenliste: Hüwe S., Ibald R., Kreyenschmidt J.
Jahr der Veröffentlichung: 2015
Buchtitel: Qualitätsmethoden im Diskurs zwischen Wissenschaft und Praxis – Bericht zur GQW-Jahrestagung 2015 in Wuppertal
Erste Seite: 171
Letzte Seite: 188
ISBN: 978-3-8440-3351-9
Sprachen: Deutsch

Abstract

Bei der Produktion von Lebensmitteln sowie entlang der gesamten Supply
Chain werden große Mengen Energie umgesetzt, Ressourcen, wie
Trinkwasser, verbraucht und klimaschädliche Treibhausgase, wie Methan
oder CO2, freigesetzt. Gleichzeitig wird ein beachtlicher Anteil der
produzierten Lebensmittel ohne Verzehr verworfen. Dies trifft in
besonderem Maße auf kühlpflichtige Lebensmittel zu, denn es sind gerade
Produkte mit kurzen Haltbarkeitszeiten von weniger als 4 Wochen und
somit kurzen Vermarktungsfenstern, die entlang ihrer Supply Chain
verderben. Um die Menge der Ausschüsse zu reduzieren und eine
nachhaltige Lebensmittelproduktion zu gewährleisten werden Forderungen
nach langen Haltbarkeitszeiten lauter, da dies die Verweilzeit der
Produkte in den Ketten bzw. das Vermarktungsfenster entsprechend
verlängert. Für die Implementierung von Technologien oder durch
Prozessänderungen, die zu einer Verlängerung der Haltbarkeit führen,
werden wiederum Energie verbraucht, Ressourcen verwendet und
Treibhausgase emittiert. Bisher fehlen Möglichkeiten den Einsatz
verschiedener Technologien oder Veränderungen im Prozess hinsichtlich
ihrer Nachhaltigkeit und der Bedeutung für die Umwelt zu bewerten.
Ziel
des Promotionsvorhabens ist es daher, ein Modell sowie ein Softwaretool
zur Bewertung der Nachhaltigkeit von kühlpflichtigen Lebensmittelketten
in Abhängigkeit von produktions- und prozessspezifischen Parametern am
Beispiel geflügelfleischerzeugender Ketten zu entwickeln. Im Modell
werden dabei Haltbarkeitszeiten als Funktionen von produktions- und
prozessspezifischen Parametern berechnet und die damit einhergehenden
Auswirkungen auf die Energie- und Ressourcenbilanzen, die Ausschüsse
entlang der Kette und die Freisetzung von Treibhausgasen, bestimmt.
Das
Promotionsvorhaben ist in verschiedene Arbeitspakete (AP) gegliedert.
Im AP1 wird eine Prozessanalyse durchgeführt, in der relevante prozess-
und produktspezifische Parameter für geflügelfleischerzeugende Ketten
definiert werden. Weiterhin wird ein Modell erstellt, welches die
quantitativen Auswirkungen der Haltbarkeit auf die Ausschüsse entlang
der Produktions- und Lieferkette beschreibt und der Einsatz von neuen
Technologien zur Optimierung von Haltbarkeitszeiten wird analysiert. Im
AP2 werden typische Temperaturprofile entlang verschiedener Supply
Chains in Abhängigkeit der produktions- und prozessspezifischen
Parameter mittels Monte-Carlo Simulation berechnet und die hieraus
resultierenden Haltbarkeitszeiten durch Modelle der Prädiktiven
Mikrobiologie bestimmt. Ausgehend von diesen Ergebnissen werden in AP3
die zu den simulierten Temperaturprofilen zugehörigen Energie- und
Ressourcenbilanzen, sowie der Ausschuss der Supply Chains und die
Emission von Treibhausgasen in Abhängigkeit der berechneten
Haltbarkeitszeiten bestimmt. In AP4 wird das Softwaretool entwickelt, in
dem die unterschiedlichen Modelle aus den AP1-3 integriert bzw.
verknüpft werden. Die Software wird in PHP und JavaScript in Kombination
mit mySQL-Datenbanken erstellt. Das am Beispiel der
geflügelfleischerzeugenden Kette beschrieben Vorgehen soll durch die
Entwicklung eines Konzepts in AP5 auch auf andere Produkte, Technologien
und Prozesse adaptierbar sein
Das Softwaretool ermöglicht
Unternehmen neue Prozesse in Hinblick auf Nachhaltigkeitsaspekten
effizienter über die gesamt Supply Chain zu planen und zu bewerten.
Ebenso kann es in der Industrie zur quantitativen Optimierungsanalyse
von Prozessen genutzt werden. Darüber hinaus wird es auch bei der Lehre
in der Ausbildung von Studenten der Logistik oder der
Lebensmittelwissenschaften zur Anwendung kommen.