Premium Möglichkeiten und Chancen zur Risikominimierung in komplex vernetzten Wertschöpfungsketten

Food Fraud (Lebensmittelverfälschungen)

Man möchte eine Publikation zum Thema „Food Fraud“ einleiten mit den Worten: „Ein Gespenst geht um in Europa – das Gespenst des Food Fraud.“ Die enorm angewachsene, aufgeregte mediale Präsenz des Themas in den letzten Jahren sowie die oft unreflektierte und inkonsistente synonymische Verwendung der Begriffe „Food Fraud“, „Lebensmittelbetrug“ sowie „Verbrauchertäuschung“ und „-irreführung“ in nahezu jedem lebensmittelbezogenen Kontext durch verschiedene Organisationen, Institutionen und zum Teil auch Unternehmen der Lebensmittelindustrie führen zu einer ansteigenden Verunsicherung nicht nur der Verbraucher, sondern auch der Teilnehmer der inzwischen sehr komplexen und arbeitsteiligen Wertschöpfungskette für Lebensmittel.

Food Fraud (Lebensmittelverfälschungen)

© esslemon – stock.adobe.com

Zusammenfassung

„Food Fraud“ ist ein wiederkehrendes Phänomen, welches in besonders schockierenden Fällen eine enorme mediale Aufmerksamkeit erfährt. Verfälschung von Lebensmitteln (Lebensmittelkriminalität) kann unterschiedlich motiviert sein. Die einfachste Motivation ist die Verbesserung betriebswirtschaftlicher Kennzahlen für den Täter. Das rechtliche Umfeld liefert derzeit keine konsistenten Angriffspunkte für eine wirksame Sanktionierung durch offizielle Stellen, unter anderem weil der Begriff „Food Fraud“ im internationalen Kontext nicht eindeutig definiert ist und heute nahezu jede Wertschöpfungskette grenzüberschreitend funktioniert. Die Verantwortung für Abwehr und Prävention liegt daher bei den Teilnehmern der Wertschöpfungskette, die sich verschiedenen Standards unterwerfen müssen, um am Markt teilnehmen zu können. Konventionelle Verfahren zur Aufdeckung von Lebensmittelverfälschungen stellen Laboranalytik in den Vordergrund, die aber in einigen wesentlichen, für potenzielle Täter hochinteressanten Bereichen an ihre Grenzen stößt. Der Autor empfiehlt, zur Implementierung einer wirksamen Präventionsstrategie auch Umfeldinformationen mit einzubeziehen und mögliche Kausalketten zunehmend verlässlich zu antizipieren, die zur Verfälschung von Lebensmitteln führen können. Im Ausblick werden moderne Methoden der Analyse großer Daten- und Informationsmengen Prävention ermöglichen, wo heute lediglich reagiert werden kann.

Schlüsselwörter: Lebensmittelintegrität, Lebensmittelkriminalität, internationale Lieferketten, Kausalketten, Laboranalytik, Datenanalyse

Abstract

Food Fraud is a re-occuring phenomenon, which in some drastic cases receives broad and comprehensive media attention. The motivation for engaging in food fraud activities can be multi-fold. The most common and also best understood motivation is the additional financial gain by altering or substituting valuable and expensive ingredients. The legal environment for sanctions is difficult and not consistent, because supply chains and value streams usually work cross-border, and the understanding of the term „food fraud“ is not (yet) harmonised. Hence, the responsibility for prevention from food fraud is with the members of the value chain themselves, who need to adhere to several national and international standards if they want to participate in the market. Conventional food fraud prevention methodology focuses on laboratory analytics, which has intrinsic weaknesses in areas, which are commercially „interesting“ for possible offenders. The author therefore recommends, to found any prevention strategy on a broader set of information and data that also considers the environment and the periphery of the members of the supply chains. Doing so, possible chains of cause and effect that could potentially lead to food fraud can be anticipated with an increasing reliability. Modern methods of analysing huge amounts of data and information will be able to implement preventive strategies where today reaction is the only way to deal with food fraud.

Keywords: Food Integrity, Food Fraud, International Supply Chains, Causal Chains, Laboratory Analyses, Data Science

 

Entnommen aus MTA Dialog 5/2020

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