KI-Roboter lernen japanische Konditoreikunst, während die Lebensmittelbranche mit Arbeitskräftemangel kämpft

Ein Roboter lernt die Kunst des Baumkuchenbackens

In Kobe wird ein Roboter namens Theo darauf trainiert, Baumkuchen herzustellen. Der ringförmige deutsche Kuchen gehört seit mehr als einem Jahrhundert zur japanischen Süßwarenkultur. Die Maschine soll die Bewegungen und Entscheidungen erfahrener Konditoren nachahmen, etwa wie lange jede dünne Teigschicht backen muss, bevor die nächste aufgetragen wird.

Das Projekt zeigt, wie künstliche Intelligenz über Bürosoftware und Fließbänder in Fabriken hinaus eingesetzt wird. In Japan wird KI mit Kameras, Bildsensoren, Küchengeräten und Produktionsdaten verknüpft, um Fähigkeiten zu bewahren, die früher über viele Jahre hinweg von Meistern an ihre Lehrlinge weitergegeben wurden.

Juchheim Co., das in Kobe ansässige Süßwarenunternehmen hinter Theo, eröffnete am 25. März in seiner Zentrale eine Trainingsstätte und einen Ausstellungsraum für den Roboter. Das Unternehmen präsentierte das System auf der Expo 2025 in Osaka und Kansai und verleiht es nun an rund 20 Betriebe in ganz Japan. Juchheim will diese Zahl bis zum Ende des Geschäftsjahres auf 100 erhöhen.

Der Baumkuchen wurde 1919 von Karl Juchheim, einem deutschen Konditor und Gründer des Unternehmens, in Japan eingeführt. Seine Herstellung ist ungewöhnlich anspruchsvoll. Der Teig wird auf einen rotierenden Spieß gestrichen, im Ofen gebacken und Schicht für Schicht immer wieder ergänzt, bis der Kuchen sein charakteristisches Jahresringmuster erhält. Schon geringe Veränderungen bei Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Backzeit können das Ergebnis beeinflussen. Deshalb brauchen Beschäftigte mitunter mehrere Jahre Übung, um den Prozess zu beherrschen.

Wie ahmt Theo das Urteilsvermögen eines Konditors nach?

Theo nutzt Kameras und Bildsensoren, um die Arbeit erfahrener Beschäftigter von Juchheim zu beobachten. Das System erfasst sichtbare Merkmale wie Farbe, Dicke und Beschaffenheit jeder Schicht und verknüpft sie anschließend mit den Bedingungen im Ofen und der Bewegung des rotierenden Spießes.

Anhand dieser Informationen kann der Roboter einschätzen, wann eine Schicht fertig ist, und den Prozess an veränderte Bedingungen anpassen. Ein menschlicher Konditor kann auf die Konsistenz des Teigs, das Aussehen der Oberfläche oder die Atmosphäre in der Küche reagieren. Theo versucht, solche Einschätzungen in Daten zu übersetzen, die eine Maschine auswerten kann.

Die Technologie basiert auf Deep Learning, einer Form des KI-Trainings, die sich lose an Netzwerken im menschlichen Gehirn orientiert. Statt eine vollständige Liste von Anweisungen für jede mögliche Situation zu erhalten, untersucht ein KI-System eine große Sammlung von Beispielen und erkennt darin Muster. Nach dem Training kann es neue Bilder oder Sensormesswerte mit diesen Mustern vergleichen und eine passende Reaktion auswählen.

Juchheim zufolge kann Theo eine neue Technik in wenigen Tagen erlernen. Das ist deutlich kürzer als die Zeit, die ein Mensch normalerweise braucht, um die gleiche Erfahrung zu sammeln. Die Maschine wiederholt nicht einfach eine festgelegte Bewegung. Ihr Nutzen liegt darin, den Prozess anzupassen, wenn Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Zutaten variieren.

Warum setzt Japan auf Kochroboter?

Die Lebensmittelbranche leidet stärker unter Arbeitskräftemangel als viele andere Bereiche der Wirtschaft. Daten des japanischen Ministeriums für Gesundheit, Arbeit und Soziales zufolge kamen im Februar im Gastgewerbe 2,31 offene Stellen auf jede arbeitssuchende Person. Der Durchschnitt über alle Branchen hinweg lag bei 1,13.

Ein hoher Wert bedeutet, dass Arbeitgeber um einen begrenzten Pool an Arbeitskräften konkurrieren. Restaurants, Bäckereien und Lebensmittelhersteller müssen sich außerdem mit einer alternden Belegschaft und weniger jungen Menschen auseinandersetzen, die einen qualifizierten Beruf ergreifen. In manchen Betrieben geht es nicht nur darum, Personal für die heutigen Schichten zu finden. Es müssen auch Menschen gefunden werden, die erfahrene Beschäftigte nach deren Ruhestand ersetzen können.

Juchheim-Präsident Hideo Kawamoto sagte, der Roboter könne einer Branche helfen, die Schwierigkeiten habe, Nachfolger zu finden. Seine Aussage verdeutlicht den zentralen Grund, warum Unternehmen KI in Küchen erproben: Automatisierung kann dazu beitragen, die Produktion aufrechtzuerhalten, wenn nicht genügend ausgebildete Arbeitskräfte für alle Aufgaben verfügbar sind.

Japans umfassenderer demografischer Rückgang verleiht diesen Versuchen eine nationale Dimension. Die Regierung hat den Einsatz von rund 10 Millionen KI-gesteuerten Robotern in 18 Branchen bis 2040 erörtert. Bei den Plänen für physische KI geht es um Maschinen, die ihre Umgebung erfassen und in der realen Welt handeln können, statt nur Texte oder Bilder zu erzeugen.

Was ist implizites Wissen, und lässt es sich digitalisieren?

Viele Fähigkeiten beim Kochen gelten als implizites Wissen. Das bedeutet, dass Menschen eine Aufgabe richtig ausführen können, ohne jede Entscheidung in einer formellen Anleitung erklären zu können. Ein erfahrener Koch weiß vielleicht, dass eine Pfanne schneller bewegt werden muss, wenn Zutaten mehr Feuchtigkeit abgeben, oder erkennt an einer subtilen Farbveränderung, dass eine Kuchenschicht fertig ist.

In traditionellen Ausbildungsverhältnissen wird dieses Wissen durch wiederholtes Beobachten und Üben weitergegeben. In der japanischen Kochkultur ist die Vorstellung weiterhin fest verankert, dass Fähigkeiten durch das Zuschauen bei einem Experten erlernt werden sollten. Dieser Ansatz kann hervorragende Ergebnisse hervorbringen, wird aber anfällig, wenn es weniger Lehrlinge und weniger erfahrene Beschäftigte gibt, die sie ausbilden können.

Professor Hitoshi Matsubara von der Kyoto Tachibana University, der sich auf die Entwicklung von KI spezialisiert hat, sagte, frühere KI-Systeme seien für diese Art von Wissen kaum geeignet gewesen. Fortschritte in der Technologie machten es inzwischen möglich, Bewegungen aufzuzeichnen und nachzubilden, die sich früher nur schwer beschreiben ließen.

In der Zeit vor Deep Learning konnte KI kein implizites Wissen vermitteln. Mit dem technologischen Fortschritt ist es jedoch möglich geworden, die Bewegungen qualifizierter Beschäftigter zu digitalisieren, in denen sich implizites Wissen zeigt.

Das bedeutet nicht, dass jede Facette handwerklichen Könnens erfasst wurde. KI ist von der Qualität ihrer Trainingsdaten, der Bandbreite der beobachteten Bedingungen und der Genauigkeit ihrer Sensoren abhängig. Ein Roboter, der in einer Küche trainiert wurde, muss möglicherweise weiter geschult werden, bevor er an einem anderen Ort mit anderen Öfen, Zutaten oder Produktionszielen zuverlässig arbeiten kann.

Von Baumkuchen zu gebratenem Reis und Yakisoba

Juchheim ist Teil einer breiteren Bewegung, die KI bei der Zubereitung von Lebensmitteln einsetzt. Das in Tokio ansässige Unternehmen TechMagic entwickelt Roboter, die gebratene Gerichte wie gebratenen Reis und Yakisoba zubereiten. 2025 stellte das Unternehmen eine App vor, die anhand des ausgewählten Rezepts die Drehgeschwindigkeit der Pfanne und weitere Einstellungen berechnet.

Die Roboter nutzen das System, um Garzeiten und Hitzestufen für einzelne Zutaten zu erlernen. TechMagic zufolge hat das die Konsistenz der Ergebnisse seiner Maschinen verbessert. Bei solchen Entwicklungen geht es weniger darum, einen kompletten Koch zu ersetzen, als vielmehr darum, eine Reihe körperlicher Handgriffe zu steuern, die während jeder Schicht nur schwer mit gleicher Genauigkeit auszuführen sind.

Andere japanische Unternehmen nutzen KI, um Fähigkeiten außerhalb der Küche zu bewahren. 2019 entwickelte Dentsu Tuna Scope, ein System, das Smartphone-Fotos von Thunfischschwanzstücken analysiert und ihre Qualität bewertet. Es soll mekiki nachbilden, den geschulten Blick zur Beurteilung von Thunfisch. Menschliche Fachleute brauchen möglicherweise ein Jahrzehnt, um diese Fähigkeit zu entwickeln.

Kura Sushi servierte später in seinem Kaiten-Sushi-Restaurantsystem Thunfisch, der mithilfe des Systems beurteilt worden war, als „AI Tuna“. In Hiroshima entwickelte Otafuku Sauce 2023 ein KI-Suchwerkzeug für sein Archiv mit Saucenrezepturen. Das System wurde mit mehr als 15.000 Produkten und Prototypen trainiert. Die Suche nach einer Rezeptur, die früher bis zu zwei Stunden dauerte, ist nun in etwa fünf Minuten abgeschlossen.

Physische KI verbindet Roboter mit der realen Welt

Theos Arbeit ist Teil eines größeren Vorhabens, Maschinen mehr Bewusstsein für ihre Umgebung zu geben. Herkömmliche Industrieroboter führen in der Regel klar definierte Bewegungen in kontrollierten Umgebungen aus. Physische KI ergänzt Kameras, Sensoren und KI-Modelle, damit Roboter auf Abweichungen bei Objekten, Wärme, Zeitabläufen und Platzverhältnissen reagieren können.

Japanische Robotikunternehmen arbeiten in diesem Bereich mit Nvidia, Fujitsu, Fanuc, Yaskawa Electric und Kawasaki Heavy Industries zusammen. Die Partnerschaften verbinden Japans Erfahrung im Präzisionsmaschinenbau mit fortschrittlicher Rechenleistung und KI-Modellen. Nvidia hat Werkzeuge vorgestellt, mit denen Roboter physische Umgebungen verstehen und sich an veränderte Aufgaben anpassen sollen.

Lokale Rechenkapazitäten können es Unternehmen außerdem ermöglichen, KI-Systeme mit vertraulichen Produktionsdaten zu trainieren, ohne alle Informationen ins Ausland zu übermitteln. Das ist für Lebensmittelhersteller wichtig, die Rezepturen, Prozessdaten und Kundeninformationen schützen wollen. Bevor solche Systeme verbreitet eingesetzt werden können, braucht es weiterhin sichere Netzwerke, zuverlässige Sensoren und geschulte Techniker.

Japans Lebensmittelmaschinenbranche baut diese Infrastruktur seit Jahren auf. Unternehmen wie Nikko liefern Automatisierungssysteme für die Verarbeitung von Fisch und Meeresfrüchten, Fleisch und Agrarprodukten. Nikko betreibt außerdem das Hokkaido Robot Laboratory, wo Studierende und Beschäftigte eine Roboterschulung erhalten und Unternehmen testen können, ob sich Automatisierung für einen bestimmten Produktionsstandort eignet.

Diese Schulungszentren befassen sich mit einem Problem, das die Automatisierung bremsen könnte: Unternehmen verfügen zwar möglicherweise über Maschinen, aber nicht über Beschäftigte, die sie installieren, überwachen, reparieren und aktualisieren können. Robotik kann die Zahl der für eine Aufgabe benötigten Arbeitskräfte verringern, zugleich entsteht dadurch aber ein größerer Bedarf an Ingenieuren, Bedienern und Wartungsfachkräften.

Warum die Automatisierung in der Küche schwieriger ist als in der Fabrik

In Restaurants und Konditoreien herrschen weniger vorhersehbare Bedingungen als in vielen Industrieanlagen. Zutaten unterscheiden sich von Charge zu Charge, Speisekarten ändern sich, die Räume sind oft eng, und Kunden erwarten eine sorgfältige Zubereitung. Auch Temperatur und Luftfeuchtigkeit können sich auf Teig, Saucen und Garzeiten auswirken.

Ein weiteres Hindernis sind die Kosten. Ein Unternehmen muss für den Roboter, Sensoren, Software, Installation, Wartung und Mitarbeiterschulung aufkommen. Kleine Restaurants haben möglicherweise nicht genug Platz für große Geräte oder ein ausreichend hohes tägliches Produktionsvolumen, um die Ausgaben zu rechtfertigen. Ältere Maschinen lassen sich zudem oft nur schwer mit modernen KI-Systemen verbinden.

Die Servicekultur macht die Situation in Japan noch komplexer. Gastfreundschaft beruht oft auf persönlicher Aufmerksamkeit, ansprechender Präsentation und schnellen Reaktionen auf ungewöhnliche Wünsche. Roboter können wiederkehrende Koch- oder Lieferaufgaben übernehmen, erfüllen aber noch nicht den hohen Standard, den man von menschlichen Servicekräften erwartet. Ein Roboter kann eine eng umrissene Aufgabe sehr gut erledigen und sich dennoch kaum für eine voll ausgelastete Küche mit vielen gleichzeitigen Anforderungen eignen.

Beispiele aus anderen Dienstleistungsbereichen zeigen, wie sich die Technologie schrittweise verbreitet. Am Flughafen Narita wird im Rahmen eines Versuchs in einem unbesetzten Souvenirladen ein katzenähnlicher Roboter eingesetzt, um den Personalbedarf zu senken. Auch Restaurants und Cafés haben Roboter für die Auslieferung von Speisen, die Zubereitung von Pfannkuchen, das Rollen von Sushi und das Garen von Okonomiyaki getestet.

Werden Roboter erfahrene Konditoren ersetzen?

Systeme wie Theo werden kurzfristig eher unterstützen als Menschen vollständig ersetzen. Ein Roboter kann einen Prozess wiederholen, Bedingungen überwachen und ein Rezept speichern. Menschliche Beschäftigte bereiten weiterhin Zutaten vor, prüfen die Ergebnisse, bewältigen ungewöhnliche Situationen und entwickeln neue Produkte.

Diese Arbeitsteilung könnte Unternehmen dabei helfen, traditionelle Techniken zu bewahren und zugleich die qualifizierte Produktion weniger von wenigen Einzelpersonen abhängig zu machen. Sie könnte erfahrenen Konditoren auch mehr Zeit geben, andere auszubilden, Rezepte zu erproben und mehrere Maschinen zu überwachen, statt jeden wiederkehrenden Arbeitsschritt selbst auszuführen.

Es gibt Bedenken, wem die digitale Aufzeichnung eines Handwerks gehört. Sobald die Bewegungen und Entscheidungen eines Beschäftigten in Trainingsdaten umgewandelt werden, kann dem Unternehmen ein wertvolles Produktionssystem gehören, das auf persönlicher Erfahrung beruht. Beschäftigte und Arbeitgeber benötigen möglicherweise klare Vereinbarungen über Einwilligung, Anerkennung, Bezahlung und die Nutzung dieser Daten.

Kunden könnten maschinell hergestellte Lebensmittel auch nach anderen Maßstäben beurteilen. Gleichbleibende Qualität kann ein Vorteil sein, besonders bei einem Produkt, das an vielen Standorten gleich aussehen und schmecken soll. Manche Kunden schätzen jedoch möglicherweise die Geschichte der Menschen hinter einer traditionellen Süßware. Unternehmen müssen erklären, wie KI eingesetzt wird und an welchen Stellen menschliches Urteilsvermögen weiterhin Teil des Prozesses ist.

Japans Experiment hat eine größere Bedeutung

Japan setzt die Automatisierung in der Lebensmittelbranche als praktische Antwort auf den demografischen Druck ein. Ein ähnlicher Ansatz ist in der Logistik, Landwirtschaft, im Einzelhandel, Gesundheitswesen und in der Fertigung zu beobachten. Ziel ist es, wichtige Dienstleistungen mit weniger Beschäftigten aufrechtzuerhalten, statt auf eine Umkehr der demografischen Entwicklung zu warten.

Japans Stärke in der Robotik bietet dafür eine gute Grundlage. Das Land stellt seit Langem hochpräzise Industriemaschinen her, und seine Hersteller verfügen über umfangreiches betriebliches Wissen. Physische KI soll diese Hardware und Erfahrung mit Systemen verbinden, die aus Bild- und Sensordaten lernen können.

Der Erfolg wird sich an messbaren Ergebnissen zeigen. Roboter müssen den Personalmangel lindern, die Lebensmittelqualität aufrechterhalten, sicher neben Menschen arbeiten und ihre Kosten rechtfertigen. Außerdem brauchen sie Unterstützung durch Bildung, eine zuverlässige Dateninfrastruktur und Beschäftigte, die die Technologie steuern können.

Theos geplante Ausweitung von rund 20 Nutzern auf 100 wird zeigen, ob sich die KI-gestützten Konditorkenntnisse auch außerhalb eines Ausstellungsraums des Unternehmens bewähren. Funktioniert das System in unterschiedlichen Küchen gut, könnte es zum Vorbild dafür werden, andere Formen kulinarischen Wissens zu bewahren, die vom Verschwinden bedroht sind.

Die wichtigsten Punkte

• Juchheims Roboter Theo nutzt Kameras und Sensoren, um zu lernen, wie erfahrene Beschäftigte Baumkuchen herstellen.
• Für Baumkuchen sind wiederholtes Schichten und eine sorgfältige Kontrolle von Hitze, Backzeit, Temperatur und Luftfeuchtigkeit erforderlich.
• Im Februar kamen in Japans Gastgewerbe 2,31 offene Stellen auf jede arbeitssuchende Person; über alle Branchen hinweg lag der Wert bei 1,13.
• TechMagic, Dentsu und Otafuku Sauce setzen KI beim Kochen, bei der Qualitätsbewertung von Meeresfrüchten und bei der Suche nach Rezepturen ein.
• Japan plant den Ausbau physischer KI und will bis 2040 rund 10 Millionen KI-gesteuerte Roboter in 18 Branchen einsetzen.
• Roboter können qualifizierte Techniken bewahren. Für Überwachung, Kreativität, Wartung und Kundenservice bleiben jedoch menschliche Beschäftigte erforderlich.