Das Fraunhofer IIS startet 2025 gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg geförderte KI-Anwendungsprojekte für bayerische KMU, darunter KI-gestützte Bestandsplanung und Maschinenüberwachung per Retrofit, kostenfrei für die teilnehmenden Unternehmen. Kleine und mittlere Unternehmen stehen beim KI-Einstieg häufig vor hohen Hürden: fehlendes Know-how, knappe Budgets, unzureichende Dateninfrastruktur. Das Förderprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie senkt diese Barrieren gezielt, indem es KMU Zugang zu Fraunhofer-Expertise ohne eigene Kosten bietet. Parallel zeigt das Forschungsprojekt REIF des Fraunhofer IGCV, wie KI entlang der gesamten Lebensmittel-Wertschöpfungskette Überproduktion und Ausschuss reduzieren kann, was angesichts wachsenden Drucks auf Ressourceneffizienz in der Branche strategisch an Bedeutung gewinnt.

Fraunhofer-Institute bringen KI in die Lebensmittelindustrie und den Mittelstand

Das Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV entwickelt im Projekt REIF KI-gestützte Lösungen, die Lebensmittelverschwendung entlang der gesamten Wertschöpfungskette von der Landwirtschaft bis zum Endverbraucher reduzieren sollen. Parallel dazu öffnet das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS bayerischen Kleinunternehmen den kostenlosen Einstieg in konkrete KI-Anwendungsprojekte.

Lebensmittelverschwendung im Visier: Projekt REIF

Das IGCV-Projekt REIF verfolgt nach eigenen Angaben einen zweigleisigen Ansatz: Einerseits soll durch verbesserten Datenaustausch entlang der Lieferkette der sogenannte Bullwhip-Effekt minimiert und die Nachfrage von Konsumenten mittels KI genauer prognostiziert werden. Andererseits sollen Produktionsplanung und Produktionsanlagen kurzfristig auf schwankende Nachfrage und schwankende Rohstoffqualität reagieren können.

Ziel ist dabei eine optimierte Plan- und Steuerbarkeit auf inter- und intraorganisationaler Ebene. Konkret bedeutet dies: Sowohl Überproduktion als auch Ausschuss sollen durch datengetriebene Modelle verringert werden. Der Ansatz schließt Methoden der Künstlichen Intelligenz auf der Ebene einzelner Betriebe wie auch über Unternehmensgrenzen hinweg ein.

KMU-Wettbewerb: Drei Anwendungsprojekte kostenfrei nutzbar

Das Fraunhofer IIS bietet als Partner des Mittelstand-Digital Zentrums Augsburg kleinen und mittleren Unternehmen die Möglichkeit, KI-Ideen gemeinsam mit Institutseigenem Fachpersonal als Praxisprojekte umzusetzen. Die Projekte werden vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert und sind für teilnehmende KMU vollständig kostenfrei.

Zur Auswahl stehen laut Fraunhofer IIS drei Anwendungsprojekte:

Kosteneffiziente Bestandsplanung mit KI: Gemeinsam wird eine KI-gestützte Lösung zur Optimierung der Bestandsplanung entwickelt. Ziel ist eine effizientere Steuerung von Lagerbeständen, Vermeidung von Engpässen sowie Kostensenkung. Unternehmen erhalten konkrete Handlungsempfehlungen zur Datenaufbereitung.

KI-Maschinenüberwachung im effizienten Retrofit: KMU werden unterstützt, bestehende Maschinenparks durch KI und Sensorik nachzurüsten. Ausfälle sollen frühzeitig erkannt und Wartungszyklen optimiert werden, ohne vollständige Neuinvestitionen zu erfordern.

Ein drittes Projekt ist ebenfalls Teil des Programms; Details dazu wurden in der veröffentlichten Pressemitteilung des Fraunhofer SCS angekündigt.

Praktische Implikationen für Entscheider

1. Kostenneutrale Einstiegsmöglichkeit: Die vollständige Kostenübernahme durch Bundesförderung senkt die Hürde für KMU erheblich. Unternehmen können KI-Anwendungsprojekte ohne eigenes Budget erproben, solange Plätze verfügbar sind.

2. Reduktion von Lebensmittelabfall als Wettbewerbsvorteil: Lebensmittelproduzenten, die KI-basierte Nachfrageprognosen und Produktionssteuerung einsetzen, können sowohl regulatorischen Anforderungen zur Lebensmittelverschwendung besser entsprechen als auch Material- und Entsorgungskosten senken.

3. Retrofit statt Neuanschaffung: Der KI-Maschinenüberwachungsansatz des Fraunhofer IIS zeigt, dass Unternehmen bestehende Anlagen durch Nachrüstung mit Sensorik und KI-Modulen modernisieren können. Dies ist für investitionsschwache Betriebe besonders relevant.

4. Lieferkettentransparenz als Voraussetzung: Sowohl das REIF-Projekt als auch die Bestandsplanungslösung setzen auf verbesserten Datenaustausch zwischen Akteuren. Unternehmen, die diesen Schritt noch nicht vollzogen haben, sollten Dateninfrastruktur und Schnittstellen als vorgezogene Priorität behandeln.

Einordnung

Die Fraunhofer-Projekte fügen sich in ein breiteres Muster ein: Öffentlich geförderte Forschungsinstitute positionieren sich zunehmend als Brücke zwischen akademischer KI-Entwicklung und industrieller Anwendung im Mittelstand. Die Kombination aus anwendungsnaher Forschung wie REIF und direktem KMU-Förderprogramm wie dem IIS-Wettbewerb zeigt, wie Technologietransfer ohne Markteintrittsbarrieren strukturiert werden kann. Wie nachhaltig solche Projekte über die Förderphase hinaus in Betrieben verankert bleiben, bleibt eine offene Frage, die von der Einbindung der Unternehmen in den Entwicklungsprozess abhängt.

Weiterführende Informationen zu KI-Anwendungen in der Lebensmittelproduktion finden Sie unter KI-ROI in der Lebensmittelproduktion sowie zu Fraunhofer-Transferprojekten für den Mittelstand unter Fraunhofer KI-Transfer KMU und Fraunhofer KI-Skalierung Mittelstand.

Quellen

• Fraunhofer SCS Pressemitteilungen: SmartForestFire und HEGEMON OTTO (22. Juli 2026 / 8. Juli 2026)
• Fraunhofer IGCV: REIF – KI-Lösungen für die Lebensmittelindustrie
• Fraunhofer SCS Pressemitteilung: KI-Anwendungsprojekte für KMU – Wettbewerb gestartet

Häufige Fragen

Was ist das Ziel des Fraunhofer-Projekts REIF in der Lebensmittelindustrie?

REIF zielt darauf ab, Lebensmittelverschwendung entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu reduzieren. Das Projekt setzt auf zwei Ansätze: die Minimierung von Überproduktion durch KI-gestützte Nachfrageprognosen sowie die Vermeidung von Ausschuss durch intelligentere Produktionsplanung. KI-Methoden sollen dabei helfen, schnell auf schwankende Nachfrage und wechselnde Rohstoffqualitäten zu reagieren.

Wie unterstützt das Fraunhofer IIS kleine und mittlere Unternehmen bei KI-Projekten?

Als Partner des Mittelstand-Digital Zentrums Augsburg bietet das Fraunhofer IIS KMU die Möglichkeit, KI-Ideen als konkrete Digitalisierungsprojekte umzusetzen. Die Projekte werden vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert und sind für KMU vollständig kostenfrei. Unternehmen können aus drei Anwendungsfeldern wählen: Bestandsplanung, Maschinenüberwachung und weiteren KI-Lösungen.

Welche konkreten KI-Anwendungsprojekte stehen KMU beim Fraunhofer IIS zur Auswahl?

KMU können zwischen mindestens zwei dokumentierten Projekten wählen: Erstens einer KI-gestützten Bestandsplanung zur effizienteren Lagersteuerung und Kostensenkung. Zweitens einem KI-Maschinenüberwachungsprojekt, das bestehende Maschinen per Sensorik nachrüstet, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartungszyklen zu optimieren. Beide Projekte beinhalten konkrete Handlungsempfehlungen zur Datenaufbereitung.

Wie kann KI den sogenannten Bullwhip-Effekt in der Lebensmittellieferkette reduzieren?

Im Rahmen von REIF soll ein verbesserter Daten- und Informationsaustausch entlang der Wertschöpfungskette dazu beitragen, den Bullwhip-Effekt zu minimieren. Dieser Effekt beschreibt die Verstärkung von Nachfrageschwankungen entlang der Lieferkette. KI-Modelle sollen die Konsumentennachfrage präziser prognostizieren und so Überreaktionen bei Produktion und Lagerhaltung auf inter- wie intraorganisationaler Ebene vermeiden.

Werden die Fraunhofer-KI-Projekte für die Lebensmittelindustrie auch unter realen Bedingungen getestet?

Ja. Das Fraunhofer-Konzept sieht laut IGCV ausdrücklich die Entwicklung, Implementierung und Validierung spezifischer KI-Lösungen anhand konkreter Anwendungsfälle vor. Auch bei anderen Fraunhofer-IIS-Projekten, wie dem Waldbrand-Frühwarnsystem SmartForestFire, ist die Erprobung unter realen Bedingungen ein expliziter Bestandteil des Vorgehens, etwa im Tennenloher Forst bei Erlangen seit Juli 2026.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.