Cook-it-Yourself

Immer mehr Menschen leiden an ernährungsbedingten Krankheiten oder möchten sich bewusst wie beispielsweise vegetarisch ernähren. Dies brachte mich auf die Idee, ein „intelligentes“ Kochbuch zu entwickeln, in dem Kochrezepte, verfügbare Sortimente und Lebensmittelinformationen wie Allergie- und Nährwertdaten verknüpft werden. Die Zielsetzung lag darin, auf Basis eines gegebenen Warenangebotes wie beispielsweise bei Lidl oder in einem Bio Markt passende Kochrezepte für jedermann mit den geeigneten Lebensmitteln zu berechnen.

Nach einer ersten kurzen Analyse verdeutlichte sich schnell, dass die größte Herausforderung wie in den meisten BI-Projekten im Datenmodell lag. Es musste zum einen flexibel und skalierbar, zum anderen aber auch erweiterbar sein. Diese Aufgabe erwies sich als recht komplex, da Rezepte und Lebensmittel in einem weitgefassten Verhältnis zueinander stehen. Welche Lebensmittel für ein Rezept infrage kommen, hängt vom Rezept, von der Verfügbarkeit im Sortiment und von den Vorlieben oder Einschränkungen beim jeweiligen Verbraucher ab. Im Folgenden werden zwei Beispiele erläutert:

Für ein gängiges Gericht wie Spaghetti Bolognese lassen sich im Grunde alle Spaghettisorten einsetzen. Heißt das Gericht aber „Reisspaghetti mit Bolognesesoße“ sollten keine Spaghetti aus Hartweizengrieß in der Auswahl erscheinen.

Für ein Gericht wie „Tomaten-Basilikum-Soße“ benötigt man Tomaten, frisches, getrocknetes oder tiefgefrorenes Basilikum. Von daher ist es sinnvoll, diese Lebensmittel für das Rezept vorzuschlagen. Für die Zutatenzeile, in der das Basilikum angegeben wird, gilt außerdem, dass eine Mengenangabe wie etwa ein Bund für das vorgeschlagene frische Basilikum erforderlich ist. Um den Einkaufszettel einigermaßen sinnvoll berechnen zu können, sollten des Weiteren die Mengenangaben für das tiefgefrorene Basilikum vorhanden sein, falls der Verbraucher eine dieser Varianten auswählt (brauch er 1 oder 2 Packungen). Hier müssen dann die entsprechenden Umrechnungen erfolgen.

Die Lösung des Problems lag in der Definition von Zutaten, die dynamisch SQL generieren. Zugegriffen wird auf „logische“ Lebensmittel, die immer ein Kernlebensmittel beinhalten (z. B. Spaghetti) und verschiedene Parameter, die Rohstoffe und Lagerzustände betreffen (z. B. Rohstoff „Mais“, Lagerzustand „konserviert“). An diese „logischen“ Lebensmittel werden dann die einzelnen Produkte wie etwa der Dosenmais von Bonduelle angebunden.

Zutaten wie etwa gewürfelte Zwiebeln werden einmal definiert. Alle in dieser Weise angelegten Zutaten lassen sich in vielen Rezepten immer wieder nutzen. Dieser Ansatz ermöglicht Folgendes:

• Schnelles Einlesen von Rezepten
• Schnelles Einbinden von Lebensmitteln
• Modifikation/Neueinbindung/Löschung von Zutaten und Lebensmitteln an zentraler Stelle, mit QS-Reports, die zeigen, bei welchen Rezepten sich etwas ändert

Die Frage, ob ein Lebensmittel im Sortiment von Lidl verfügbar ist, lässt sich natürlich nicht auf der Ebene des „logischen“ Lebensmittels klären. Gleiches gilt für Allergien und Intoleranzen bei den Verbrauchern. Ob beispielsweise Maisspaghetti glutenfrei sind, hängt von der Prozesskette bei der Verarbeitung ab. Die Prüfung hinsichtlich der Passgenauigkeit eines Rezeptes in Bezug auf Verbraucher und Sortiment erfolgt deshalb dreistufig.

• Im ersten Schritt wird geprüft, welche logischen Lebensmittel für ein Rezept benötigt werden.
• Im zweiten Schritt wird die Eignung des Lebensmittels für den Verbraucher und die Verfügbarkeit ermittelt.
• Im dritten Schritt wird die Schnittmenge gebildet.

Anwendungsbeispiele von Cook-it-yourself:

www.cook-it-yourself.com
Dies ist eine Webseite, bei der verschiedene Parameter wie vegan, eiweißreich etc. gesetzt werden können und die zugleich auf Bio-Lebensmittel zugreift.