Künstliche Intelligenz in der Bedarfsplanung von Großgastronomien

Wie mit neuronalen Netzen Lebensmittelabfälle reduziert werden können


Bachelorarbeit, 2019
64 Seiten, Note: 1,0

Inhaltsangabe oder Einleitung

Die Arbeit will herausfinden, ob künstliche neuronale Netze im Bereich der Bedarfsplanung von Großgastronomien erfolgreich eingesetzt werden können, um durch Überproduktion entstandene Lebensmittelabfälle zu reduzieren. Dabei liegt der Fokus auf künstlichen neuronalen Feed-Forward-Netzen, die zur Prognose der zukünftig verkauften Essensmengen verwendet werden. Dieses Vorhaben soll am Beispiel der Mensa der Universität Ulm umgesetzt werden, da hierfür ein repräsentativer Datensatz als Basis für die empirische Analyse zur Verfügung gestellt wurde.

Dazu wird die folgende Forschungsfrage beantwortet: Können tiefe Feed-Forward-Netze bei der Bedarfsplanung von Großgastronomien erfolgreich eingesetzt werden, um Lebensmittelabfälle zu reduzieren?

Die Arbeit gliedert sich in fünf Themenbereiche. In Kapitel 2 wird der theoretische Rahmen der Arbeit dargelegt. Dabei wird zunächst erklärt, wie maschinelles Lernen in künstlichen neuronalen Netzen funktioniert. Im weiteren Verlauf werden die mathematischen Grundlagen, mögliche Optimierungsverfahren und die verschiedenen Parameter eines künstlichen
neuronalen Netzes vorgestellt. Im dritten Kapitel wird dann erläutert, wie der Datensatz erstellt wurde und welche Eingabevariablen für die empirische Analyse verwendet wurden. Das Kapitel konzentriert sich außerdem auf die Architektur der verwendeten Netze und Datenaufbereitungsmethoden. In Kapitel 4 werden dann die erzielten Ergebnisse vorgestellt. Anschließend wird im fünften Kapitel eine Diskussion der erzielten Ergebnisse vorgenommen. Im letzten Kapitel wir dann die Forschungsfrage beantwortet. Zudem wird das Ergebnis zusammengefasst und ein Ausblick auf Erweiterungen der Arbeit gegeben.

Details

Titel
Künstliche Intelligenz in der Bedarfsplanung von Großgastronomien
Untertitel
Wie mit neuronalen Netzen Lebensmittelabfälle reduziert werden können
Hochschule
Universität Ulm  (Institut für Technologie- und Prozessmanagement)
Note
1,0
Autor
Jahr
2019
Seiten
64
Katalognummer
V490229
ISBN (eBook)
9783668957787
Sprache
Deutsch
Schlagworte
künstliche, intelligenz, bedarfsplanung, großgastronomien, netzen, lebensmittelabfälle
Arbeit zitieren
Lars Frindt (Autor), 2019, Künstliche Intelligenz in der Bedarfsplanung von Großgastronomien, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/490229

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