Der Backprozess ist trotz vielfältiger Optimierungen der Technik, immer noch der energieintensivste und verlustreichste Prozess bei der Backwarenherstellung.  

Durch die Entwicklung eines energieeffizienten Backverfahrens zur Herstellung von Brot und Kleingebäck unter Einbeziehung der Messung von Backparametern mit besonderem Schwerpunkt der Backluftfeuchtemessung und anschließender Datenverarbeitung unter Nutzung von „Künstlichen Neuronalen Netzen“ (KNN) zur effektiven Regelung und Steuerung des Backklimas im Hinblick auf Produktqualität und Energieeffizienz werden die im Regelbetrieb verwendeten Standardbackprogramme optimiert. 

Die Grundlage dafür war die Entwicklung einer Mess-, Steuer und Regelungseinheit (MSR-Tool), die das Erreichen gesetzter Qualitätsparameter durch Hintergrundsimulation unter Berücksichtigung der aktuellen Klimaparameter im Backofen errechnet und insbesondere die Dampfgabe zu Backbeginn auf einen energetisch optimierten Backluftfeuchtebereich regelt. 

Durch eine prototypische Implementierung dieser Steuer- und Regelalgorithmen in die Backofensteuerung des verwendeten Versuchsofens wurde die Funktionalität der Energieeffizienz beim Backprozess nachgewiesen. 

Teilthema: ILU e.V. 
Untersuchungen von Geräten auf Eignung zur Backluftfeuchtemessung, Geräteauswahl sowie Ermittlung von signifikanten Wechselwirkungen und Einflussgrößen beim Backprozess zwischen Backklima (Temperatur, Luftfeuchte), Qualität der Gebäcke und Energieverbrauch