Smarte Etiketten, KI und Frische: Chance für den Handel

Warum smarte Etiketten jetzt ein Thema für den Detailhandel sind

Zwischen Produzent und Verkaufstheke liegen oft Tausende Kilometer, mehrere Umschlagplätze und unzählige Temperaturschwankungen. Gerade bei frischen Lebensmitteln, sensiblen Medikamenten oder Impfstoffen reicht ein Temperaturfehler von wenigen Stunden, um eine ganze Lieferung zu gefährden – oft, ohne dass jemand es merkt.

Für den Schweizer Detailhandel ist das ein doppeltes Problem: Margen stehen unter Druck, gleichzeitig steigen die Erwartungen an Frische, Transparenz und Nachhaltigkeit. Hier setzt eine Entwicklung aus der Schweizer Forschung an: biologisch abbaubare smarte Sensoretiketten, wie sie Empa, EPFL und CSEM im Projekt „Greenspack“ entwickelt haben.

Diese Etiketten sind spannend – nicht nur technologisch. In Kombination mit KI im Einzelhandel, mit Bestandsmanagement-Systemen und Lieferketten-Optimierung eröffnen sie einen sehr konkreten Weg zu weniger Food Waste, geringerem CO₂-Fussabdruck und deutlich präziseren Prognosen.

In diesem Beitrag geht es darum,

• was diese smarte, „grüne“ Etikette technisch kann,
• wie sie sich in KI-gestützte Systeme im Handel einbinden lässt,
• und welche Schritte sich für Schweizer Retailer jetzt lohnen.

Was die smarte Etikette ausmacht – in Klartext

Die von Empa, EPFL und CSEM entwickelte Etikette ist so dünn wie ein Blatt Papier, misst Temperatur und relative Luftfeuchtigkeit in Echtzeit und kann sich „merken“, ob eine vorgegebene Temperaturschwelle überschritten wurde. Und das Ganze ohne Batterie, ohne Silizium und komplett biologisch abbaubar.

Wie funktioniert das technisch?

Kernidee: Die Etikette arbeitet ähnlich wie ein RFID-Tag.

• Auf ein biobasiertes Substrat werden leitfähige Bahnen gedruckt.
• Diese Bahnen bilden elektrische Schaltkreise mit ohmschen und kapazitiven Komponenten.
• Wird die Etikette mit einem elektromagnetischen Feld (Lesegerät) angeregt, entsteht eine Resonanzfrequenz, die sich auslesen lässt.
• Temperatur und Luftfeuchtigkeit verändern die Leitfähigkeit und Kapazität dieser Schaltkreise – und damit die Resonanz. Aus der Veränderung berechnet das Lesegerät die aktuellen Umweltbedingungen.

Der Clou: Die Etikette besitzt ein einfaches, physikalisches Gedächtnis. Wird z.B. 25 °C überschritten, schmilzt ein winziges Element in einer Leiterbahn. Der Stromkreis ist irreversibel unterbrochen. Beim nächsten Scan erkennt das System: Diese Ware war zu warm.

Das ist für Apotheken, Spitäler oder Detailhändler ein sehr klares Signal:

„Diese Charge ist möglicherweise nicht mehr sicher verwendbar“ oder „Haltbarkeit reduziert – anders disponieren“.

Nachhaltigkeit als Designprinzip

Die Etikette ist nicht nur smart, sondern bewusst „grün“ gedacht:

• Substrat: Biopolymer kombiniert mit Cellulosefasern – kompostierbar oder mit dem Karton recycelbar.
• Leiterbahnen: Tinte mit Zink als leitfähigem, biologisch resorbierbarem Metall.
• Elektronikaufbau und Lesetechnik: so konzipiert, dass auf klassische Siliziumchips verzichtet werden kann.

Ziel: Die Etikette soll am Zielort im Recyclingkreislauf verschwinden, nicht im Elektroschrott. Für einen Handel, der Nachhaltigkeit zunehmend als Differenzierungsmerkmal nutzt, ist das ein starkes Signal.

Warum das für KI im Einzelhandel so spannend ist

Die eigentliche Magie entsteht nicht erst beim Etikett selbst, sondern im Zusammenspiel mit Datenplattformen und KI. Smarte Etiketten verwandeln „blinde“ Lieferketten in datengetriebene, lernende Systeme.

1. KI-gestütztes Bestandsmanagement wird endlich wirklich „zustandsbasiert“

Viele Retailer setzen heute bereits Prognosemodelle ein, um Abverkauf, Saison-Effekte und Aktionen zu planen. Was fast immer fehlt, ist die tatsächliche Produktqualität als Input.

Mit smarten Etiketten können KI-Modelle nicht nur sehen, wie viel Bestand vorhanden ist, sondern auch in welchem Zustand dieser Bestand ist:

• Temperaturhistorie sensibler Kühlware je Palette oder Karton
• Erkennung von Kühlkettenunterbrüchen unterwegs
• Differenzierung nach „voller Haltbarkeit“ vs. „verkürzte Restlaufzeit“

Das erlaubt neue Steuerungslogiken:

• Dynamische Priorisierung: Ware mit kürzerer Resthaltbarkeit wird automatisch zuerst in Aktionen, in Convenience-Formate oder urbane Standorte gesteuert.
• Filialspezifische Disposition: KI erkennt Filialen mit schnellerem Abverkauf frischer Produkte und leitet „kritische“ Ware dorthin.
• Weniger Sicherheitszuschläge: Wenn der reale Zustand transparent ist, kann der Puffer in der Planung sinken – das reduziert gebundenes Kapital und Food Waste.

2. Logistik-Optimierung als Baustein der Omnichannel-Strategie

Omnichannel bedeutet: Kundinnen und Kunden erleben online, stationär und in der Logistik ein konsistentes Leistungsversprechen. Frische, Lieferzeit, Qualität – alles muss zusammenpassen.

Smarte Etiketten liefern genau die Daten, die KI für eine feinere Optimierung braucht:

• Routenwahl in Echtzeit: Wenn ein System erkennt, dass eine Lieferung zu warm wurde, können Sendungen unterwegs umgeleitet oder in ein nahegelegenes Geschäft zur sofortigen Aktion gebracht werden.
• Temperaturabhängige Service Levels: Bei kritischen Pharma-Produkten kann KI automatisch entscheiden, wann auf Express- oder Spezialtransport umgestellt werden muss.
• Verknüpfung mit Online-Versprechen: Ein Webshop kann nur dann verlässlich „garantiert frisch bis X Tage“ ausgeben, wenn die KI weiss, wie die Kühlkette aussah.

So werden Sensordaten zum Rückgrat einer glaubwürdigen Omnichannel-Strategie, statt nur im Qualitätsmanagement zu verschwinden.

3. Sauberere Daten für Nachfrageprognosen und Sortimentsgestaltung

Die meisten Demand-Forecasting-Modelle im Handel basieren auf Abverkaufsdaten. Doch diese sind oft „verschmutzt“: reduzierte Ware, interne Abschriften und Abschreiber durch Verderb verzerren das Bild.

Wenn ein System weiss,

• welche Mengen aufgrund von Temperaturproblemen abgeschrieben wurden,
• welche Chargen vorzeitig in Aktionen gehen mussten,

kann KI exakter trennen zwischen:

• echter Kundennachfrage und
• zwangsweisem Abverkauf wegen Qualitätsproblemen.

Das wirkt auf mehrere Ebenen:

• Bessere Prognosen für kritische Frischekategorien
• Präzisere Sortimentsentscheidungen nach Region und Saison
• Valider ROI-Nachweis für Kühltechnik-, Packaging- und Logistikinvestitionen

Konkrete Einsatzszenarien im Schweizer Detailhandel

Damit es greifbar wird, lohnt der Blick auf einige typische Szenarien im Schweizer Kontext.

Frische im Vollsortimenter: Milchprodukte, Fleisch, Convenience

Ein Schweizer Vollsortimenter mit vielen Kühl- und Frischeartikeln könnte smarte Etiketten zunächst auf Paletten- oder Kartonebene einsetzen:

• Jede Palette mit Frischfleisch erhält eine Etikette.
• Beim Wareneingang werden die Daten automatisiert in das Warenwirtschaftssystem eingespielt.
• Eine KI bewertet basierend auf Temperaturhistorie, Transportdauer und Artikeltyp die Prognose-Haltbarkeit jeder Palette.
• Das System verteilt die Ware priorisiert auf Filialen mit hohem Fleischumsatz, plant Aktionen und reduziert frühzeitig, statt am Ende Entsorgungskosten zu tragen.

Erfahrungsgemäss lassen sich so zweistellige Prozentsätze an Abschreibern reduzieren – und gleichzeitig das Versprechen „frisch bis zum Ablaufdatum“ besser einhalten.

Apotheken und Drogerien: Kühlpflichtige Medikamente

Bei kühlpflichtigen Arzneimitteln oder Impfstoffen ist die Temperaturhistorie ein Sicherheitskriterium.

Mit smarten Etiketten kann ein System:

• bei Wareneingang automatisch prüfen: „Kühlkette korrekt? Ja/Nein“
• Zustandsdaten mit dem Pharma-Warenwirtschaftssystem verknüpfen
• bei Temperaturüberschreitungen automatisiert Sperren, Rückrufe oder Sonderprüfungen anstossen

KI-Analysen über viele Lieferungen hinweg zeigen, welche Routen, Lager oder Dienstleister häufiger Probleme verursachen. Das ist eine sehr datenbasierte Basis für Vertragsverhandlungen und Prozessanpassungen.

E-Food und Quick Commerce: Lieferversprechen absichern

Sobald Lebensmittel per Kurier oder Same-Day-Service direkt zur Wohnungstür kommen, wächst das Risiko von Kühlkettenbrüchen auf der „letzten Meile“.

Smarte Etiketten können hier:

• auf Kisten- oder Boxenebene anzeigen, ob die Temperaturgrenze auf der Tour überschritten wurde,
• Reklamationsfälle sauber trennen: „Qualitätsproblem im Lager“ vs. „Tür nicht rechtzeitig geöffnet“,
• der KI helfen, optimale Touren und Zeitfenster zu planen, um Temperaturexposition zu minimieren.

Für Anbieter, die sich mit „superfrisch geliefert“ positionieren, kann das ein echter Wettbewerbsvorteil sein – und ein Argument im Marketing.

Wie man smarte Etiketten und KI sinnvoll integriert

Technik alleine löst noch nichts. Entscheidend ist, wie Retailer die Technologie in ihre Prozesse und Systeme einbetten.

1. Klarer Business Case vor Technologie-Faszination

Bevor Pilotprojekte starten, sollten drei Fragen geklärt sein:

1. Wo entstehen heute die grössten Verluste? (Abschreiber, Retouren, Reklamationen)
2. Welche Produktgruppen sind für Kundenzufriedenheit und Marge besonders kritisch?
3. Welche KPIs sollen sich konkret verbessern? (Abschreiberquote, CO₂ pro Einheit, Service Level)

Erst dann lohnt sich die Auswahl des geeigneten Etikettentyps, der Lesetechnik und der Integration in die Datenplattform.

2. Datenarchitektur: Sensorik trifft KI-Plattform

Aus technischer Sicht brauchen Handel und Industrie:

• Lesegeräte (stationär am Wareneingang, mobil im Lager, evtl. automatisiert in Förderanlagen)
• eine zentrale Datenplattform, die Sensordaten, Bestandsdaten und POS-Daten zusammenführt,
• KI-Modelle, die aus diesen Daten Handlungsempfehlungen ableiten (Disposition, Aktionen, Logistiksteuerung).

Viele Schweizer Händler bauen gerade ohnehin Data-Lake- oder KI-Plattformen auf. Smarte Etiketten sind ein idealer zusätzlicher Datenstrom – mit klarem Bezug zu Qualität und Nachhaltigkeit.

3. Prozesse und Mitarbeitende mitdenken

Wenn eine Etikette meldet „Temperaturschwelle überschritten“, muss klar sein:

• Wer prüft das?
• Welche Entscheidungsregeln gelten? (Sperren, Preisreduktion, Umleitung)
• Wie wird dokumentiert – auch regulatorisch, z.B. in der Pharma-Logistik?

Hier zahlt sich aus, früh mit Qualitätsmanagement, Logistik, Category Management und IT gemeinsam zu planen. Technologie, die nicht im Alltag der Mitarbeitenden ankommt, bleibt ein schönes Pilotprojekt – mehr nicht.

Ausblick: Von smarter Etikette zu intelligenter Wertschöpfungskette

Das Beispiel „Greenspack“ zeigt, wie Schweizer Präzisionsforschung und grüne Elektronik sehr konkrete Probleme des Handels adressieren: Transparenz in der Kühlkette, weniger Verluste, niedrigere Umweltbelastung.

In der Serie „KI in der Schweizer Industrie: Präzision mit Intelligenz“ ist das ein weiterer Baustein: Sensorik und smarte Materialien liefern die fein aufgelösten Daten, die KI braucht, um wirklich präzise zu arbeiten – im Detailhandel genauso wie in Pharma, Food-Industrie oder Landwirtschaft.

Wer heute als Retailer oder Hersteller den nächsten Schritt in Richtung datengetriebene, nachhaltige Lieferkette gehen will, sollte drei Dinge prüfen:

• Wo fehlen mir heute Zustandsdaten in der Supply Chain?
• Welche Pilotstrecke (Produkt + Route) eignet sich für einen Test mit smarten Etiketten?
• Wie kann ich diese Daten schnell in meine bestehenden KI- und Analytics-Initiativen einspeisen?

Die Technologie ist da, die Forschung kommt aus der Schweiz – jetzt entscheidet der Handel, wie viel Präzision mit Intelligenz er seinen Warenströmen zutraut.