KI gegen Lebensmittelverschwendung: OTH-Team holt Podiumsplatz
Mit Künstlicher Intelligenz zum Erfolg: Drei Studierende der Fakultät Elektrotechnik, Medien und Informatik entwickelten bei der Innovation Challenge 2026 in nur 24 Stunden gemeinsam mit einem Teamkollegen die KI-Anwendung „SmartKantine“. Ihre innovative Lösung für die BMW Group überzeugte die Jury und sicherte dem Team einen Podiumsplatz.
24 Stunden, 90 Studierende und 18 Herausforderungen
Wie lassen sich reale Probleme aus der Wirtschaft mithilfe Künstlicher Intelligenz lösen? Dieser Frage stellten sich rund 90 Studierende bei der Innovation Challenge 2026, die vom 8. bis 10. Oktober in der Stadthalle Landau an der Isar stattfand. Organisiert vom Ecosystem Smart Niederbayern, bot der Wettbewerb 18 praxisnahe Aufgabenstellungen, sogenannte Use Cases, die von Unternehmen und Institutionen aus der Region eingebracht wurden.
Mit dabei waren die drei OTH-Studierenden Emranul Hoque, Syed Hamza Tehseen und Sheik Afraaz Hussain aus dem Masterstudiengang Artificial Intelligence for Industrial Applications (MAI). Gemeinsam mit ihrem Teamkollegen Krichen Sameur stellten sie sich einer Herausforderung der BMW Group: Wie kann die Essensplanung in Betriebskantinen mithilfe von KI präziser gestaltet werden, um weniger Lebensmittel wegwerfen zu müssen?
Die Motivation der Studierenden war klar: Statt theoretische Aufgaben zu bearbeiten, wollten sie ihr Wissen unter realen Bedingungen einsetzen, praktische Erfahrungen sammeln und Kontakte zu Unternehmen knüpfen. Besonders reizvoll war dabei der enge Zeitrahmen von nur 24 Stunden.
Aus echten BMW-Daten wird eine intelligente Lösung
Die Aufgabenstellung klang zunächst einfach: Möglichst genau vorhersagen, wie viele Mahlzeiten in den einzelnen Betriebskantinen benötigt werden. In der Praxis ist das jedoch eine komplexe Herausforderung. Werden zu viele Portionen vorbereitet, entstehen unnötige Lebensmittelabfälle. Werden zu wenige eingeplant, reicht das Angebot möglicherweise nicht für alle Beschäftigten.
Für die Entwicklung stellte BMW reale Daten über die ausgegebenen Mahlzeiten zur Verfügung. Diese lagen allerdings nicht als unmittelbar nutzbare Datentabellen, sondern in Form von Berichten vor. Bevor die eigentliche KI-Entwicklung beginnen konnte, musste das Team die Informationen zunächst aufbereiten, bereinigen und sorgfältig überprüfen.
Die Studierenden teilten deshalb ihre Aufgaben von Beginn an klar auf: Während ein Teil des Teams die Daten vorbereitete, konzentrierten sich andere auf die Entwicklung des Prognosemodells sowie die Benutzeroberfläche und die abschließende Präsentation. Zusätzlich überprüften sie die Qualität ihrer Vorhersagen anhand von Daten, die das Modell zuvor noch nicht verarbeitet hatte.
SmartKantine: Weniger Lebensmittelabfälle durch KI
Das Ergebnis der intensiven Entwicklungsarbeit trägt den Namen „SmartKantine“. Die KI-basierte Anwendung prognostiziert, wie viele Mahlzeiten eine Betriebskantine voraussichtlich benötigt, und unterstützt damit die Planung der täglichen Essensmengen.
Dabei können auch unterschiedliche Einflussfaktoren wie die Auslastung eines Werks oder das Wetter berücksichtigt werden. Die Ergebnisse werden über eine übersichtliche Anwendung dargestellt und sollen den Verantwortlichen helfen, Produktionsmengen bedarfsgerechter zu planen.
So verbindet SmartKantine moderne KI-Technologien mit einem konkreten Nutzen für die Praxis: weniger Überproduktion, effizientere Abläufe und ein nachhaltigerer Umgang mit Lebensmitteln.
Podiumsplatz für praxisnahe KI-Innovation
Nach 24 Stunden intensiver Entwicklungsarbeit präsentierten die Teams ihre Ergebnisse vor einer Fachjury. Dabei mussten die Teilnehmenden nicht nur die technische Umsetzung, sondern auch den praktischen Mehrwert und die Realisierbarkeit ihrer Ideen überzeugend darstellen.
Mit SmartKantine gelang dem Team um die drei OTH-Studierenden der Sprung auf das Siegerpodest: Platz drei bei der Innovation Challenge 2026. Der Erfolg zeigt, wie sich das im Studium erworbene Fachwissen auch unter hohem Zeitdruck auf konkrete Fragestellungen aus der Industrie übertragen lässt.
KI-Kompetenzen aus dem Studium in der Praxis
Alle drei OTH-Teilnehmer studieren im Masterstudiengang Artificial Intelligence for Industrial Applications (MAI), der sich mit der Entwicklung und Anwendung moderner KI-Verfahren für industrielle Einsatzgebiete beschäftigt.
Emranul Hoque engagiert sich darüber hinaus als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt OTH-Brain. Dort wird ein adaptives KI-Tutorsystem entwickelt, das Studierende beim Erlernen der Programmierung durch individuelle Unterstützung und automatisiertes Feedback begleitet.
Die Innovation Challenge bot dem Team eine zusätzliche Gelegenheit, seine Kenntnisse außerhalb des Hochschulalltags unter Beweis zu stellen. Gleichzeitig entstanden wertvolle Kontakte zu Unternehmen und Einblicke in aktuelle Herausforderungen der industriellen Praxis.
Der Podiumsplatz ist damit nicht nur ein Erfolg für die vier Teammitglieder, sondern auch ein Beispiel dafür, wie anwendungsorientierte KI-Ausbildung, studentische Eigeninitiative und die Zusammenarbeit mit Unternehmen innovative Lösungen hervorbringen können.