Datenschätze in Lebensmittelunternehmen langfristig nutzen

08.55 Online Check-in

09.00 Begrüßung und Vorstellungsrunde

09.15 Einführung und eine Übersicht von Beispielen interdisziplinärer Datennutzung
· Food Fraud Prävention
· Lieferkettensorgfaltspflichtengesetzes (LkSG) – Zulieferer und Situation des eigenen Unternehmens bewerten
· Rückverfolgbarkeit
· Schnelle Qualitätsbewertung für Lieferanten mit Laborprüfberichtsgesamtheiten

09.45 Häufig verwendete Begriffe im Kontext der Datenbearbeitung anschaulich erklärt
· Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz
· Konsolidierende Datenstrukturen: Datenbank, Data Warehouse, OLAP-Würfel

10.30 Pause

10.45 Kriterien zur Unterscheidung kurzlebiger Trends von Meilensteinen der Digitalisierung
· Wer hat es entwickelt? Eine große Community oder ein einzelnes Unternehmen?
· Indikatoren für kommerzialisierte Anwendungen oder „digitale Kulturgüter“
· Open Source Lösungen als ernster Wettbewerb zu kommerziellen Anwendungen für Kompetenzaufbau im Unternehmen?
· Beispiele für konkurrierende Entwicklungen – Beispiele für sich ausschließende Entwicklungen

11.15 Der Sonderfall „Blockchain“
· Warum ist „Blockchain“ in der Lebensmittelindustrie derzeit so präsent (Lieferkettentransparenz)?
· Wie funktioniert eine Blockchain?
· Gute Fragestellungen für eine Blockchain und ihre Grenzen
· Hauptkritikpunkte am System „Blockchain“ und unlösbare Widersprüche

12.00 Mittagspause

13.00 Aufbau und Struktur einer digitalen Schatztruhe – Schnittstellen zu vorhandenen Informationssystemen im Unternehmen
· Herausforderungen bei der Archivierung heterogener Informationsformate. Lösungsansätze
· Schnittstellen zu vorhandenen Systemen: WaWi, ERP, Buchhaltung, CRM, LIMS, QM, Sharepoints
· Externe Informationsquellen: Finanzberichte, Wetterdaten, Länderinformationen, soziale Medien, Frühwarnsysteme Rückrufe
· Exkurs: Aufbau von Datenschätzen auf amtlicher Seite

14.00 Anfragetypen an diese Datenschatztruhe mit Beispielen
· Slicing, Dicing, Pivoting
· Drill-Down/Roll-Up
· Splitting/Merging
· „Mining“ als Synonym für kreatives Suchen nach Korrelationen und Kausalitäten
· Prädiktive Datenanalysen

14.35 Pause

14.45 Workshop: Anwendungsbeispiele für interdisziplinäre Datennutzung
· Food Fraud: Aufdeckung von Reifezeitmanipulation bei Hartkäse mittels lateraler Prüfberichtsauswertung
· Datengestützte Projektion von Rückrufursachen auf das eigene Produktportfolio
· Verlängerte Vorwarnzeiten für Fraud Risiken in Rohwaren anhand der Analyse von Umweltdaten und politischen Umfeldinformationen in Ursprungsländern
· Risikoanalyse von Zulieferern im Sinne des Lieferkettensorgfaltspflichtengesetzes (LkSG). Digital gestütztes Vorschlagsverfahren für Risiko-Kategorisierungen
· Positionierung des eigenen Unternehmens zum LkSG. Zusammenführung verschiedener Informationskategorien
· Rückverfolgbarkeitsübung. Umgang mit heterogenen Datenquellen. „Upstream“ – die unlösbare Herausforderung.
· In-situ Qualitätsbewertung für Lieferanten. Zukünftige Potenziale

15.45 Pause

16.00 Die Datenschatzkiste als Erfahrungsdaten- bank für ML/KI Anwendungen
· Gemeinsame Struktur aller Fragestellungen
· Agile Produktionssteuerung 1: Sushi-on-Demand oder individuell gefertigte Motivtorten
· Agile Produktionssteuerung 2: Probenmanagement in einem Dienstleistungslabor
· Weniger Lebensmittelabfälle in Produktion und im Handel
· Schritt-für-Schritt-Beispiel der Implementierung einer ML/ KI-Anwendung → agiles Probenmanagement in einem Labor

16.45 Ausblick und Vision: KI-gestützte Risiko- prädiktion und Risikoprävention
· Zusammenführung interner und externer Informationen
· Kontextuale gesamtheitliche Betrachtung
· Interpolation lückenhafter Informationen mittels KI/ML
· Modellierung möglicher Auswirkungen von Störungen in der Lieferkette auf das Endprodukt

17.15 Zusammenfassung und Fragerunde

17.30 Ende des Online-Seminars

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