München, 19.04.2024
Auf dem Ludwig-Erhard-Gipfel | Tegernsee Summit wurde dieses Jahr der Future Award verliehen. Der von der bayerischen Förderbank LfA und der Weimer Media Group gestiftete Preis ist mit 100.000 Euro dotiert.
Delicious Data konnte sich als Gewinner von einem hochklassigen Teilnehmerfeld abheben und die Auszeichnung mit nach Hause nehmen.
Unter anderem waren FILICS GmbH, sewts GmbH, Easy2Parts GmbH und VITAS GmbH für den Preis nominiert.
Delicious Data widmet sich mit der Lebensmittelverschwendung einem drängenden gesellschaftlichen Problem. Jedes Jahr landen in Deutschland Tonnen von Lebensmitteln im Müll, anstatt verzehrt zu werden. Offiziell gemeldet wurden, zuletzt im Jahr 2022, rund 10,9 Millionen Tonnen in Deutschland (Quelle: https://www.bmel.de/DE/themen/ernaehrung/lebensmittelverschwendung/studie-le bensmittelabfaelle-deutschland.html).
Das Start-up hat eine innovative KI für die lebensmittelverarbeitende Branche entwickelt, die dabei hilft, Einkäufe zu optimieren und Lebensmittelabfälle zu reduzieren. Zielgruppen sind unter anderem Mensen, Kantinen, Bäckereien und Einzelhändler. Die Software analysiert Verkaufsdaten und plant vorausschauend Einkäufe, was im Schnitt bei den Kunden zu einer Reduzierung von 30 Prozent der Lebensmittelabfälle führt und gleichzeitig, durch erreichte Umsatzsteigerungen, gesundes Wirtschaften fördert.
Valentin Belser, COO und Mitgründer von Delicious Data dazu: “Unsere Kunden stehen täglich vor der Herausforderung, die optimalen Mengen bereitzustellen. Durch die Unterstützung unserer Software können wir die Planungsgenauigkeit deutlich erhöhen und so auch weniger Lebensmittelabfälle ermöglichen.”
Mit Hilfe der KI von Delicious Data können Kunden vermeidbare Lebensmittelverluste reduzieren und die operative Effizienz steigern. Bis Dezember 2023 wurden über 2,2 Millionen Mahlzeiten an Abfall vermieden, was einer Einsparung von mehr als 2.800 Tonnen CO2e-Äquivalenten entspricht. Dies kommt letztendlich nicht nur der Umwelt zugute, sondern auch den Nutzern, die Kosten sparen, indem der Einkauf reduziert werden kann.