Mithilfe von vernetzten optischen Sensoren die richtige Menge Olivenöl bestellen
In Zusammenarbeit mit dem Olivenöl-Händler Amfora entwickeln das ZHAW Institute of Embedded Systems (InES) und das ZHAW Institut für Angewandte Mathematik und Physik (IAMP) in einem Innosuisse-Projekt, ein System, das Amfora automatisiert Bescheid gibt, wann Kund:innen eine neue Lieferung Olivenöl benötigen. Was nach einem einfachen Prozess aussieht, ist eine technische Innovation mit grossem Nutzen für das Unternehmen.
Das Unternehmen Amfora bringt traditionelle Olivenölproduzenten direkt mit kommerziellen Kund:innen in der Gastronomie zusammen. Durch den Wegfall von Zwischenhändlern kann Amfora einerseits olivenölproduzierenden Bauern faire Preise garantieren und nachhaltige Olivenölproduktion unterstützen und andererseits Kund:innen in der Gastronomie hochqualitative und preislich attraktive Olivenöle anbieten. Für das Genfer Unternehmen bedeutet das Innosuisse-Projekt, in welchem sie mit der ZHAW School of Engineering zusammenarbeitet, eine Revolution für die Art und Weise, wie Restaurants künftig den Kauf und die Verwendung von Flüssigprodukten angehen werden.
Bislang müssen Kund:innen von Amfora Olivenöl abschätzen bzw. sich selbst erinnern, rechtzeitig frisches Öl nachzubestellen. Das ist speziell für kleinere Gastronomieunternehmen mit grossem Verwaltungsaufwand verbunden. Amfora muss zudem jedes Jahr Schätzungen erstellen, wie viel Olivenöl sie für den Verkauf benötigen, es müssen zuverlässige Lieferketten organisiert werden und das ist wiederum mit hohen Kosten verbunden.
In Kooperation mit dem InES und dem IAMP startet nun die Entwicklung eines Prototyps für ein System, das voraussagen soll, wann Amfora-Kund:innen eine neue Olivenöl-Lieferung benötigen – und zwar bevor es ihnen selbst bewusst wird. Ermöglicht wird dies durch miniaturisierte optische Sensoren und eine Kommunikation mit einem extrem geringen Stromverbrauch von den Olivenöl-Behältern zu Amfora. «Messmethoden der Photonik ermöglichen, eine Probeflüssigkeit schnell und nicht-destruktiv bezüglich verschiedener Parameter zu untersuchen. Dank unserer ZHAW-Expertise können solche Methoden in kostengünstigen Sensoren implementiert werden», erklärt Prof. Dr. Francesca Venturini. Helfen soll dabei auch der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Amfora ist sich sicher: «Wenn es funktioniert, wird es unser Geschäft für immer verändern und uns helfen, Bäuer:innen und Köch:innen mit unglaublicher Effizienz zusammenzubringen.»
