Die Challenge zielt darauf ab, zentrale logistische Prozesse wie Palettieren, Abfüllen und den Transport schwerer Gebinde am neuen Produktionsstandort von AlsterFood zu automatisieren. Durch den Einsatz flexibler Robotik, KI-gestützter Bildverarbeitung und autonomer mobiler Systeme sollen Effizienz, Arbeitssicherheit und Prozessqualität in der Gemeinschaftsverpflegung gesteigert werden.

AlsterFood möchte in einer neuen Produktionsküche alternative Reinigungsmethoden testen, insbesondere ozonisiertes Wasser für Geschirr, Behälter und Oberflächen. Ziel ist es, Chemikalien zu reduzieren und hohe Hygienestandards sicherzustellen.

AlsterFood sucht innovative Technologien für die kalte Zubereitung von Soßen und weiteren Lebensmitteln. Ziel ist es, Textur und Haltbarkeit ohne Erhitzen zu erreichen, Energie- und Zeitaufwand zu reduzieren und möglichst auf künstliche Zusatzstoffe zu verzichten.

Hamburger Logistikunternehmen sucht eine KI-gestützte Lösung, die eingehende internationale Tender-Dokumente automatisiert analysiert, relevante Transport- und Projektdaten extrahiert, Packlisten erstellt und auf Basis historischer Projekte erste Preisindikationen für Angebote beschleunigt.

Gesucht wird eine Lösung zur effizienten Erstellung und Auswertung von Streckenstudien für Logistik-Tender. Im Fokus stehen kritische Streckenparameter, um Transportkonfigurationen besser zu prüfen, maximale Machbarkeiten je Route zu bewerten und Tender-Prozesse vergleichbarer zu machen.

Gesucht werden nachhaltige Materialsubstitutionen, ressourceneffiziente Folien- und Beutellösungen sowie digitale Assistenzsysteme, um Müllentsorgung zirkulärer, materialärmer und prozessoptimierter zu gestalten.

Gesucht werden nachhaltigere Material- und Schutzkonzepte für Einweghandschuhe, die fossile Rohstoffe, Abfallmengen und Entnahmeausschuss reduzieren, ohne Funktionalität, Ergonomie oder wirtschaftliche Anforderungen wesentlich zu beeinträchtigen.