Das auf die Vermeidung von Lebensmittelabfällen in der Lieferkette fokussierte Start-up SPRK.global hat vier Jahre nach seiner Gründung bislang rund 5.500 Tonnen überschüssige Lebensmittel umverteilt. Inzwischen hat das Berliner Unternehmen nach eigenen Angaben 250 operative Partner aus der Lieferkette für die Vision einer nachhaltigen Lebensmittellieferkette gewonnen und plant für das kommende Jahr den Ausbau seines B2B-Netzwerks sowie eine Verbesserung der Tech-Plattform.
„SPRK bietet allen Teilnehmenden der Lebensmittellieferkette eine B2B-Distributionsplattform für überschüssige, noch bestens genießbare Lebensmittel an, die andernfalls entsorgt worden wären. Unsere Vision ist es, die Lebensmittelverschwendung in der Lieferkette weltweit auf ein Minimum zu reduzieren und eine effiziente, nachhaltige Lebensmittelversorgung zu gewährleisten,” so Alexander Piutti, Gründer und CEO von SPRK.
Jährlich würden weltweit 2,5 Mrd Tonnen Lebensmittel verschwendet, ein Großteil davon am Anfang und in der Mitte der Lieferkette. Um das zu reduzieren, baut SPRK eine zunehmend KI-gestützte Distributionsplattform auf, mit dem Ziel, bestens genießbare Lebensmittel bedarfsgerecht und effizient umzuverteilen. Ziel ist, Lebensmittel dorthin zu verteilen, wo sie dringend benötigt werden. Daher gingen bislang 400 Tonnen an Lebensmitteln an NGOs wie die Tafel Potsdam, die Arche Berlin oder die German Food Bridge.
Zu den SPRK-Kooperationspartnern gehörten etwa Lufthansa Industry Solutions als Unterstützer beim Aufbau der KI-Logik der SPRK-Plattform, Dachser als internationaler Logistikpartner, die DIN für einen standardisierten Meldestandard von Lebensmitteln in der Lieferkette und Bayer Gastronomie, die monatlich Lebensmittel für ein nachhaltigeres Angebot in ihrer Betriebskantine abnimmt.
Laut SPRK sind unter den Lebensmitteln, die 2023 am meisten umverteilt wurden – und damit in großer Zahl überschüssig sind –, vor allem Obst und Gemüse wie Ananas, Paprika, Äpfel, Melonen und Kartoffeln. Durch saisonale Verschiebungen fallen Überschüsse besonders in den Monaten März, August, November und Dezember an. Durch Erkenntnisse wie diese könne die KI später lernen, Überschüsse mit der Zeit besser vorherzusagen und Angebot und Nachfrage noch exakter in Einklang zu bringen.
