AgTech und Lebensmittel

Unsere Vision

Die Lebensmittelindustrie steht vor beispiellosen Herausforderungen. Verbraucher achten auf Gesundheit, Nachhaltigkeit und Tierwohl, fordern mehr Transparenz und wünschen sich individuellere Produkte. Gleichzeitig war der Druck auf die Lebensmittelpreise in einem Umfeld von Krise und Inflation noch nie so hoch.

Die Lebensmittelindustrie bleibt hart umkämpft, und jeder Akteur muss sich ständig anpassen, um sich abzuheben und die Erwartungen der Verbraucher zu erfüllen. Neue Akteure und innovative Agtech-Start-ups nutzen zudem die Chance, sich zu etablieren und die etablierten Marktführer herauszufordern.

Die Branche kann auf zahlreiche Datenquellen zu Beschaffung, Absatz und Verbrauchern zurückgreifen, um diesen unvermeidlichen Wandel zu begleiten. Eine erfolgreiche Datenstrategie und der Einsatz künstlicher Intelligenz helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben, indem sie Kosten senken, den Umsatz steigern und neue Verbrauchererwartungen erfüllen.

Unser Angebot

Unsere Arbeit deckt einen großen Teil der Wertschöpfungskette von Agtech und Lebensmitteln ab, von der Landwirtschaft bis zur Gastronomie, mit einem durchgängigen Ziel: Wirkung mit modernsten Lösungen zu erzielen. Zu unseren Themen gehören:

• Supply-Chain-Optimierung: die industriellen Produktionsprozesse und die Supply Chain großer Getreidegenossenschaften mithilfe digitaler Zwillinge und Satellitenbilder bestmöglich nutzen.
• Messung und Senkung des CO2-Fußabdrucks: die Methodik zur Erhebung und Messung der Umweltwirkung festlegen und die Reduktionsstrategie steuern, um Umweltverpflichtungen einzuhalten.
• Preiskonformität und Preisoptimierung: eine durchgängige Preisstrategie festlegen, die die Konformität sicherstellt und für jeden Artikel den richtigen Preis auf Basis von Kosten, Wettbewerb und Nachfrage festlegt, um Umsatz und Marge zu steigern.
• Nachfrageprognose: Besucheraufkommen und Nachfrage je Produkt auf Basis historischer Verkaufsdaten und Drittdaten (Satellit, Geolokalisierung, Wetter usw.) mit fortgeschrittenen Zeitreihenmodellen prognostizieren, um den Umsatz zu steigern und Kosten zu optimieren.