Münster, 8. Dezember 2025 – Mittags, kurz vor zwölf, beginnt in vielen Großküchen das Zittern. Wie viele Gäste werden heute kommen? Reichen die vorbereiteten Portionen – oder bleibt am Ende wieder zu viel übrig?
Zwischen dampfenden Töpfen und eng getakteten Abläufen entscheidet sich täglich, ob Planung gelingt oder Lebensmittel im Müll landen. Zwei Absolventen der Universität Münster setzen hier an – mit künstlicher Intelligenz.
Es ist ein Problem, das so banal klingt wie folgenreich ist: Großküchen müssen Tag für Tag abschätzen, wie viele Menschen sie versorgen werden – und was diese essen wollen. Zu wenig Vorbereitung führt zu Unzufriedenheit und Engpässen, zu viel zu Abfall, Kosten und unnötigem Ressourcenverbrauch. Genau an dieser Schnittstelle zwischen Nachfrageprognose, Betriebswirtschaft und Nachhaltigkeit setzt das Münsteraner Start-up „better bites“ an.
Die beiden Gründer, Nico Nonnen und Mattis Sippel, haben an der Universität Münster Wirtschaftsinformatik studiert. Ihre Geschäftsidee entstand nicht im Elfenbeinturm, sondern aus einer konkreten Beobachtung im Hochschulalltag: Selbst große Mensen verfügen häufig über historische Daten, nutzen sie jedoch kaum systematisch für belastbare Prognosen. Planung basiert oft auf Erfahrung, Intuition – und einem gewissen Maß an Risiko.
Von der Seminaridee zum Unternehmen
Den Ausgangspunkt bildete das Bachelormodul „Digital Business“ an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Dort entwickelten Nonnen und Sippel erste Konzepte für eine datenbasierte Lösung, die Nachfrage in Großküchen präziser vorherzusagen. Nach dem Studienabschluss im Januar 2025 folgte der nächste Schritt: die Gründung eines eigenen Unternehmens.
Der Anspruch war von Beginn an klar formuliert: Künstliche Intelligenz in Großküchen soll nicht als abstrakte Zukunftsvision verstanden werden, sondern als konkretes Werkzeug für den Alltag. „Wir wollten eine konkrete Verbesserung für Großküchen schaffen, die täglich vor der Herausforderung stehen, ohne verlässliche Zahlen zu planen“, beschreiben die Gründer ihre Motivation.
Damit rückt ein Bereich in den Fokus, der bislang selten mit digitalen Innovationen assoziiert wird. Während Industrie, Handel und Logistik seit Jahren auf datengetriebene Optimierung setzen, blieb die Gemeinschaftsgastronomie häufig bei klassischen Planungsmethoden. Genau hier sieht better bites Potenzial.
Wie künstliche Intelligenz in Großküchen arbeitet
Im Kern steht ein eigens entwickeltes Machine-Learning-Modell. Es analysiert verschiedene Datenquellen und verknüpft sie zu belastbaren Prognosen. Anders als starre Kalkulationstabellen berücksichtigt das System dynamische Faktoren und lernt kontinuierlich aus neuen Informationen.
Datenquellen und Einflussfaktoren
Die Software bezieht unter anderem folgende Parameter ein:
- Wetterdaten und saisonale Schwankungen,
- Semesterzeiten und Vorlesungspläne,
- historische Verkaufs- und Besucherzahlen,
- standortspezifische Besonderheiten einzelner Küchen.
Jeder Standort wird separat analysiert. Eine Mensa in Campusnähe funktioniert anders als eine Betriebskantine oder eine Einrichtung mit wechselnden Besuchergruppen. Künstliche Intelligenz in Großküchen bedeutet hier vor allem: Muster erkennen, Abweichungen frühzeitig identifizieren, Prognosen anpassen.
Das System erstellt Vorhersagen zur erwarteten Gästezahl sowie zur Nachfrage einzelner Gerichte. Für Küchenleitungen entsteht so eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage – etwa bei der Mengenplanung von Zutaten oder der Personaleinteilung.
Pilotprojekt mit messbaren Effekten
Den Praxistest absolvierte better bites gemeinsam mit dem Studierendenwerk Münster. Mehrere Mensen dienten als Pilotstandorte. Die Ergebnisse sind nach Angaben der Gründer deutlich: Pro Standort konnten jährlich rund 2.800 Kilogramm Lebensmittelabfall eingespart werden. Gleichzeitig stieg die Planungsgenauigkeit um durchschnittlich 11 Prozent. Das wiederum führte zu einer Kostensenkung von mehr als 10.000 Euro pro Jahr und Standort.
Für eine Branche, in der Margen oft knapp kalkuliert sind, sind solche Effekte erheblich. „Die Prognosen sind meist sehr genau und erleichtern meine Arbeit deutlich“, sagte Stefan Wessendorf, Küchenleiter der Mensa am Aasee, über die Nutzung der Software.
Inzwischen wird die Lösung in allen Mensen des Studierendenwerks Münster eingesetzt. Damit ist die Testphase in einen Regelbetrieb übergegangen – ein Schritt, der für junge Technologieunternehmen keineswegs selbstverständlich ist.
Effizienz, Kostenkontrolle, Nachhaltigkeit
Künstliche Intelligenz in Großküchen entfaltet ihre Wirkung auf mehreren Ebenen. Zum einen verbessert sie die operative Effizienz: exaktere Mengenplanung, weniger Überproduktion, geringere Lagerbestände. Zum anderen trägt sie zur Kostenkontrolle bei, indem unnötige Ausgaben reduziert werden.
Ein dritter Aspekt gewinnt zunehmend an Bedeutung: Nachhaltigkeit. Lebensmittelabfälle sind nicht nur ein ökonomisches Problem, sondern auch ein ökologisches. Jede nicht konsumierte Portion steht für verbrauchte Energie, Wasser, Arbeitszeit und Transport. Wenn Prognosemodelle dazu beitragen, diese Verluste zu minimieren, entsteht ein doppelter Effekt – betriebswirtschaftlich wie ökologisch.
Gerade im Kontext steigender Energiepreise, wachsender Sensibilität für Ressourcenverbrauch und regulatorischer Anforderungen an Nachhaltigkeitsberichte könnte Künstliche Intelligenz in Großküchen künftig eine strategische Rolle spielen.
Validierung im Start-up-Ökosystem
Bevor better bites in den Markt ging, durchlief das Team das „Validation Lab“ des REACH Euregio Start-up Centers in Münster. Dort wurde geprüft, ob die Idee tragfähig ist, ob Nachfrage besteht und wie sich das Geschäftsmodell skalieren lässt.
Die Gespräche mit potenziellen Kunden zeigten, dass das Problem keineswegs auf Universitätsmensen beschränkt ist. Auch Betriebskantinen, Cateringunternehmen und andere Formen der Gemeinschaftsverpflegung kämpfen mit ähnlichen Planungsunsicherheiten. Überall, wo täglich große Mengen produziert werden, entscheidet Prognosequalität über Erfolg oder Verlust.
Damit öffnet sich ein Markt, der weit über den Hochschulkontext hinausreicht. Die Gründer sprechen von langfristigen Partnerschaften und einer schrittweisen Ausweitung auf weitere Segmente der Großküchenlandschaft.
Digitalisierung einer traditionsreichen Branche
Großküchen sind hochgradig strukturierte Arbeitsumgebungen mit festen Abläufen. Rezepte, Produktionspläne, Personalplanung – vieles folgt bewährten Mustern. Digitale Transformation verläuft hier oft langsamer als in technologiegetriebenen Branchen. Künstliche Intelligenz in Großküchen trifft deshalb auf ein Spannungsfeld zwischen Tradition und Innovation.
Die Software von better bites ersetzt keine Küchenleitung und keine Erfahrung. Sie ergänzt sie. Prognosen bleiben Entscheidungshilfen, keine automatischen Befehle. Die Verantwortung liegt weiterhin bei den Menschen vor Ort.
Gerade diese Kombination aus algorithmischer Analyse und praktischer Expertise dürfte entscheidend sein. Daten liefern Hinweise, aber sie müssen interpretiert und in operative Abläufe übersetzt werden. Das gelingt nur, wenn Technik und Praxis ineinandergreifen.
Skalierung als nächster Schritt
Nach der erfolgreichen Implementierung in Münster steht nun die Ausweitung im Fokus. Ziel ist es, weitere Großküchen als Kunden zu gewinnen und die Software kontinuierlich weiterzuentwickeln. Feedback aus dem laufenden Betrieb soll in Optimierungen einfließen – etwa bei der Automatisierung bestimmter Prozesse oder der Integration zusätzlicher Datenquellen.
Die Vision bleibt dabei klar umrissen: Künstliche Intelligenz in Großküchen soll zum Standardwerkzeug werden – ähnlich selbstverständlich wie Warenwirtschaftssysteme oder digitale Kassensysteme.
Ob und wie schnell sich dieser Ansatz flächendeckend durchsetzt, hängt von mehreren Faktoren ab: Investitionsbereitschaft, Digitalisierungsgrad der Betriebe, regulatorische Rahmenbedingungen. Fest steht jedoch, dass der Bedarf an präziser Planung nicht kleiner wird.
Mehr als nur ein Technologieprojekt
Was als studentisches Projekt begann, hat sich zu einem operativen Unternehmen entwickelt, das reale Effekte nachweisen kann. Der Weg von der Seminaridee zur implementierten Lösung zeigt exemplarisch, wie Hochschulwissen in unternehmerische Praxis überführt werden kann.
Künstliche Intelligenz in Großküchen ist dabei kein Selbstzweck. Sie adressiert ein strukturelles Problem: Unsicherheit in der Nachfrageprognose. Wer diese Unsicherheit reduziert, senkt Kosten, schont Ressourcen und erhöht die Zufriedenheit der Gäste.
Die Gründer formulieren es nüchtern: Sie wollen eine traditionell geprägte Branche mit den Möglichkeiten moderner Informationstechnologie verbinden. Kein disruptiver Umsturz, sondern eine gezielte Optimierung.
Zwischen Datenmodell und Mittagstisch
Am Ende entscheidet sich der Erfolg solcher Innovationen nicht im Code, sondern im Alltag. Wenn am Mittag die Schlange kürzer ist, weniger Speisen entsorgt werden müssen und die Planungssicherheit steigt, dann zeigt sich, was Künstliche Intelligenz in Großküchen leisten kann.
In Münster hat dieser Ansatz bereits konkrete Spuren hinterlassen – in Form geringerer Abfallmengen und besser kalkulierter Abläufe. Ob daraus ein überregionaler Standard entsteht, wird sich zeigen. Das Potenzial ist jedenfalls vorhanden: Dort, wo täglich tausende Portionen zubereitet werden, liegt in jeder verbesserten Prognose ein Stück Zukunft.
