Mehr Bio in der Mensa: Studierende zeigen, was KI kann 

Was haben Tomaten und Automatenbecher gemeinsam? Alle enthalten das Wort «Tomate» – zumindest irgendwie. Für uns Menschen ist klar: das sind völlig verschiedene Produkte. Für eine KI, die Produktnamen liest und vergleicht, kann das zur echten Herausforderung werden. Und genau dieses Problem, Produkte intelligent zu erkennen, zu vergleichen und zu ersetzen, stand im Zentrum der Aufgabenstellung, welche die ZFV für die AI Competition einreichte.

Was ist die AI Competition im Living Lab?

Die AI Competition entstand im Living Lab der HSLU – Informatik gemeinsam mit der Modulverantwortlichen Aygul Zagidullina. Das Modul ist Teil des Bachelorstudiengangs Artificial Intelligence & Machine Learning.

Praxispartner mit echten Nachhaltigkeitsherausforderungen treffen auf AI-Studierende im letzten Jahr ihres Bachelors. Die Studierenden analysieren reale Daten, entwickeln Lösungen und denken weiter. Es ist die Feuerprobe vor der Bachelorarbeit. Begleitet werden die Studierenden dabei von erfahrenen Dozierenden und Forschenden, wie zum Beispiel Pascal Baumann, die sie bei Industrieprojekten wie auch bei Kaggle Challenges coachen.

Für Unternehmen ist es eine Chance, Fragen anzugehen, für die im Tagesgeschäft die Zeit fehlt. 

Wer ist die ZFV?

Das Living Lab suchte ein campusnahes Unternehmen mit echter Nachhaltigkeitsfrage und solider Datenbasis. Fündig wurde es bei der Genossenschaft ZFV-Unternehmungen (ZFV): 1894 von Zürcher Bürgersfrauen gegründet, heute mit über 220 Betrieben und rund 3’000 Mitarbeitenden. Nachhaltigkeit ist bei der ZFV nicht nur in der DNA verankert, sondern auch im Zweckartikel der Genossenschaft erfasst und ist gelebte Haltung. Als Gastronomiepartnerin der Campus-Mensa in Rotkreuz hat die ZFV zudem direkten Bezug zum Campus.  

Die Aufgabe: Mehr Bio ohne höhere Kosten 

Die ZFV stützt sich auf anerkannte Zertifizierungen und Labels, um Nachhaltigkeits- und Sozialstandards entlang ihrer Lieferkette glaubwürdig und effizient zu fördern. Für ihre Restaurantbetriebe setzt sich die ZFV das Ziel, noch mehr Labelprodukte – wie beispielsweise Bio Knospe – einzukaufen, und das bei möglichst gleichbleibenden Kosten. Denn trotz Labels müssen die Preise der Gerichte für die Gäste attraktiv bleiben. 

Aktuell liegt der Label-Anteil bei rund 12 Prozent, das Ziel sind 33 Prozent bis 2027. Lässt sich das mit Hilfe von KI erreichen? 

Die AI-Studierenden Timo Tran und Luke Kronenberg nahmen die Challenge an. Für Timo war von Anfang an klar: das ist kein gewöhnliches Modulprojekt. Besonders reizte ihn, im Modul alles anzuwenden, was er im Studium gelernt hatte – an einer echten Industrie-Challenge statt einer theoretischen Übung. «Wir arbeiten mit richtigen Industriepartnerinnen und -partnern, mit richtigen Kundinnen und Kunden, mit richtigen Daten», sagt er. «Und dass wir dabei an einer echten Nachhaltigkeitsherausforderung arbeiten durften, war für mich eine grosse Motivation.»

Dass wir an einer echten Nachhaltigkeitsherausforderung arbeiten durften, war für mich eine grosse Motivation.

_{Timo Tran, Student in Artificial Intelligence & Machine Learning}

Auch für die ZFV war die jetzige AI Competition mehr als ein Experiment. Julia Loose, die das Projekt auf Seiten ZFV begleitete: «Wir wollten sehen, ob wir mit der KI-Lösung aus unseren eigenen Daten neue, nutzbare Erkenntnisse ziehen können.» 

«Wir wollten sehen, ob wir mit der KI-Lösung aus unseren eigenen Daten neue, nutzbare Erkenntnisse ziehen können.» 

_{Julia Loose, Head of Digital Products & Data Solutions}

Technisches Wissen allein reicht für diese Aufgabe nicht. Wer eine Lösung entwickeln will, muss auch verstehen, wie ein Unternehmen tickt: Ist ein Produkt in einem Rezept überhaupt austauschbar? Wie sieht es mit Verfügbarkeiten aus? Welche Vereinbarungen bestehen mit Lieferantinnen und Lieferanten, und welche Anforderungen haben die Auftraggebenden? Erst wer solche Zielkonflikte versteht, erkennt auch, wo die Grenzen einer rein technischen Antwort liegen. 

Zwei Studierende, zwei Wege

Timos Ansatz: die digitale Einkaufsberaterin 

Timo baute ein System, das jedes der mehreren 10’000 Produkte im ZFV-Katalog kennt und für jedes nicht-zertifizierte Produkt den passendsten zertifizierten Ersatz vorschlägt. 

Wichtig war ihm der «Human in the Loop»-Ansatz: die KI empfiehlt, der Mensch entscheidet. In einer manuellen Validierung beurteilte Timo rund 85 Prozent der Empfehlungen als nützlich. 

Eine überraschende Erkenntnis: Ein grosser Teil der Nachhaltigkeitslücke ist kein Beschaffungsproblem, sondern eine Frage der Einkaufsgewohnheiten und Verfügbarkeit der Labelprodukte je nach Saison. Bei Gemüse gibt es im Katalog 346 zertifizierte Produkte, aber nur 142 davon bestellte die ZFV über den betrachteten Zeitraum.  

Was kann das System leisten?  Für jedes Produkt zeigt das System, was eine Umstellung auf die zertifizierte Variante kosten würde – und wie stark sich dadurch der Label-Anteil erhöht. So lässt sich entscheiden, welche Umstellungen sich ohne Mehrkosten lohnen und wo zusätzliches Budget sinnvoll eingesetzt wäre. Für das Ziel von 33 Prozent bis 2027 zeigt sich aber auch: Produktumstellungen allein reichen nicht.  

Lukes Ansatz: den ganzen Einkauf optimieren 

Luke wählte einen anderen Weg. Statt einzelne Produkte zu ersetzen, baute er ein Optimierungsmodell, das für jede Produktkategorie automatisch die kostengünstigste zertifizierte Variante wählt. Seine Top-10-Empfehlungen zeigen den Kompromiss besonders deutlich: Setzt die ZFV Lukes Top-Empfehlungen vollständig um, steigt der Label-Anteil deutlich – allerdings auch die Kosten spürbar. Auch Luke weist offen darauf hin: Ein Mensch muss die Vorschläge prüfen, bevor sie umgesetzt werden. 

Wie geht es weiter?

Die ZFV führt die Erkenntnisse in einer Bachelorarbeit zusammen mit Student Timo Tran weiter – mit dem Ziel, die Lösung in ihre neue Datenplattform zu integrieren. Und auch der Living Lab-Gedanke geht weiter: Als nächsten Schritt analysieren wir die Einkaufsdaten der Campus-Mensa in Rotkreuz direkt und testen die Empfehlungen vor Ort.  

Die AI Competition startet auch im nächsten Semester. Wir freuen uns auf spannende Projekte unserer Studierenden. 

Redaktionelle Verantwortung: Yasmin Billeter
Veröffentlicht: 15. September 2026