KI klingt wie Molekular-Küche 2009: teuer, kompliziert, nur was für experimentierfreudige Sterneköche – oder etwa nicht? Der Unterschied liegt in der richtigen Vorbereitung, Auswahl effizienter Zubereitungsmethoden – und Gans besonders der Zutatenliste. Und genau hier hilft ein oft unterschätztes, messerscharfes Werkzeug: Der ROI! Eine ausführliche Analyse des "Return on Investment".
Warum sich kein Food-Unternehmen eine KI-Investition „nach Gefühl“ leisten sollte
In der Lebensmittelproduktion zählen Effizienz, Ressourcenschonung und Qualitätsstandards – und KI kann überall dort brillieren. Aber: Wer ohne ROI-Analyse startet, handelt wie ein Küchenchef, der ein neues Menü blind einkauft, ohne vorher die Kostenkalkulation zu machen. Ein schmackhaftes Ergebnis? Vielleicht für den Gast, sicherlich nicht für die Geschäftsleitung.
WESENTLICHE ERKENNTNISSE:
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Quantifizierbarer Nutzen ist Pflicht – nicht Kür.
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Stakeholder überzeugen funktioniert nur mit belastbaren Zahlen.
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Langfristiger Mehrwert entsteht nur durch laufende Überprüfung – ein KI-Projekt ist kein Fertiggericht, sondern ein fermentierender Reifungsprozess.
ABC der essenziellen Zutaten für ein erfolgreiches KI-Investment
A) NUTZEN, KLAR BENENNEN!
- Was genau bringt die KI?
- Spart sie Energie?
- Vermeidet sie Ausschuss?
- Entlastet sie Mitarbeitende?
Wenn diese Fragen unbeantwortet bleiben, ist das wie ein Gericht ohne Rezept bzw. eine Verpackung ohne Zutatenliste/Nährwertkennzeichnung – darin kann alles Mögliche sein, aber nichts ist reproduzierbar bzw. für den Verbraucher erkennbar.
USE CASE: KI-GESTÜTZTE AUTOMATISCHE ANALYSE VON REINIGUNGSPROTOKOLLEN (HACCP)
In vielen Betrieben wird die Dokumentation der Reinigung manuell erfasst, teilweise sogar handschriftlich, oder von Mitarbeitenden aus Excel-Tabellen in QS-Systeme übertragen. Eine KI-Lösung kann:
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Reinigungsprotokolle aus Maschinen-Logs, Sensorik oder Bilderkennung automatisch auswerten,
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Abweichungen erkennen (z. B. fehlende Desinfektionszeit, falsche Temperatur, nicht dokumentierte Reinigung),
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Grenzwertverletzung löst in Echtzeit sofort Warnmeldungen aus.
KOSTENEINSPARUNG DURCH KI IM QUALITÄTSMANAGEMENT
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Zeitersparnis: Ein QS-Mitarbeiter braucht im Schnitt 10 Minuten pro Schicht für die Dokumentation von 4 Reinigungsstationen. Bei 3 Schichten an 6 Tagen = ~180 Minuten/Woche → über 150 Stunden pro Jahr.
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Fehlervermeidung: Reduktion fehlerhafter Einträge oder Lücken → weniger Rückfragen, weniger Risiko bei Audits.
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Audit-Sicherheit: Automatisierte, digitale, manipulationssichere Nachweise → kein Nacharbeiten vor IFS/BRC-Prüfungen nötig.
ROI-POTENZIAL
Die Einführung kostet initial 15.000 €, spart aber jährlich:
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150+ Stunden Mitarbeitereinsatz (ca. 6.000 €),
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~3.000 € durch reduzierte Nacharbeiten und Audit-Vorbereitungen,
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potenzielle Risiken bei Zertifikatsverlusten, die wesentlich teurer wären.
Du darfst dich freuen über eine AMORTISATIONSZEIT < 18 Monate!
B) KOSTEN, GANZHEITLICH KALKULIEREN!
Oft wird nur die Softwarelizenz betrachtet. Doch was ist mit Schulungen, Wartung, Schnittstellen oder begleitendem Change Management?
"Ein KI-Projekt ist wie der Aufbau einer neuen Produktionslinie – der Ofen allein backt keine Brötchen."
BUSINESS CASE GROSSBÄCKEREI
Beispiel: Kalkulation mit 35k € Softwarekosten – aber nach Einbezug der Schulung und Systemintegration steigt die Summe auf 65k €.
Entscheidend: Der Break-Even kann je nach Produktionsmenge dennoch bei nur 18 Monaten liegen.
KI-Prognose: Mehr Planbarkeit, weniger Retouren!
Datengetriebene KI-Algorithmen kalkulieren via Machine Learning und Wetter-App die Ofennutzung, um Energieverbrauch zu optimieren und Retouren zu vermeiden. Die KI analysiert Verkaufsdaten und macht tägliche Vorschläge für die Produktionsmengen spezifischer Produkte pro Filiale. Dies spart Energie und reduziert Ausschuss und …Foodwaste!
Siehe --> Nationale Strategie gegen Lebensmittelverschwendung (BMEL)
Ziel ist es, Lebensmittelabfälle bis 2030 zu halbieren. Diese Strategie umfasst Kooperationen mit der Lebensmittelwirtschaft, Bildungseinrichtungen und Zivilgesellschaft sowie die Förderung digitaler Lösungen zur Abfallvermeidung [1].
C) RISIKEN ANALYSIEREN UND BEWERTEN!
Fehlende Datenqualität, Akzeptanzprobleme im Team oder unrealistische Erwartungen – all das kann den ROI grillen.
Wer Risiken ignoriert, betreibt Blindgaren – da wird’s außen braun, bleibt aber innen roh.
Beispielhaft sei hier ein optisches Prüfsystem aus der Praxis erwähnt: Eine industrielle Kamera und Deep-Learning-Modul wird am Ende der Linie installiert. Es analysiert jeden Donut in Echtzeit auf:
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SYMMETRIE UND LOCHGRÖSSE
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GLASURVERTEILUNG
- BRÄUNUNGSGRAD (per Farbspektrum)
Das System wurde mit Tausenden Bildern von „guten“ und „fehlerhaften“ Donuts trainiert. Damit die Kamera „kross“ von „verbrannt“ unterscheiden kann, ist konstante Beleuchtung entscheidend. Das System nutzt eine kalibrierte LED-Ringleuchte mit festem Weißabgleich. Jede Abweichung – z. B. durch Tageslicht oder verschmutzte Linse – würde das Farberkennungssystem „verwirren“.
Fazit: Ohne ROI-Check keine KI-Revolution in der Küche
Für Entscheider in der Lebensmittelbranche ist die ROI-Analyse kein nice-to-have, sondern Pflichtprogramm – wie die HACCP-Dokumentation bei der Produktionsfreigabe. Erst wenn klar ist, wo der Nutzen liegt, welche Kosten realistisch sind und wo Risiken lauern, wird aus einem innovativen KI-Projekt ein unternehmerischer Gewinn.
Praxis-Tipp für dich als Führungskraft und angehende(r) KI-ProjektleiterIn
Starte deine KI-Idee mit einem Mini-ROI-Rezept:
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Zutat 1: Zeitaufwand kalkulieren vor und nach der KI-Implementierung. Was verspricht die Auswahl an KI-Lösungen?
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Zutat 2: Direkte Kosten (Software, Beratung)
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Zutat 3: Einsparungspotenzial in €/Monat
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Zutat 4: Amortisationszeit (Break-Even)
Dann entscheide, ob das Rezept und sein zugrunde liegendes Konzept reif, für den Roll-out sind – oder noch eine Prise Daten-Strategie braucht.
Du willst wissen, wie sich dein KI-Projekt in deinem Betrieb rechnen könnte?