Умный супермаркет Использование технологий для снижения продовольственных отходов и увеличения прибыли
Новая волна стартапов использует технологии и данные для помощи супермаркетам в ограничении отходов свежих продуктов, что приносит пользу как бизнесам, так и планете.
Супермаркеты используют искусственный интеллект для прогнозирования продаж
Вы когда-нибудь задумывались, как супермаркеты управляются поддерживать заполненные свежими продуктами полки, чтобы не было ни пересыщенности, ни недостатка? Это хрупкий баланс, требующий комбинации опыта, интуиции и немалого количества догадок. Но теперь, благодаря прогрессу в технологиях, супермаркеты обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) и машинному обучению для решения этой вечной проблемы.
Проблема продовольственных отходов
Только в Европе генерируется около 60 миллионов тонн продовольственных отходов ежегодно с рыночной стоимостью более €1 миллиарда. Хотя большая часть этих отходов приходится на домашние хозяйства, розничные торговцы, такие как супермаркеты, все равно сыгрывают значительную роль. Это побудило Европейскую комиссию призвать снизить вклад розничных торговцев в проблему продовольственных отходов.
Для решения этой проблемы появляется новая волна стартапов, предлагающих инновационные решения, которые одновременно снижают отходы и увеличивают прибыль. Путем использования мощи ИИ и точных данных эти компании стремятся революционизировать отрасль розничной торговли продовольствием.
Прогнозирование спроса с помощью ИИ
Одним из таких стартапов является Freshflow, который разработал систему машинного обучения, способную точно предсказывать, сколько свежей продукции покупатели купят в ближайшие дни. Эта система учитывает различные факторы, такие как магазинные акции, праздники, состояние уже имеющегося товара на полках и даже погоду. Благодаря этой информации менеджеры супермаркетов могут принимать обоснованные решения о том, сколько свежих продуктов заказывать, что значительно снижает отходы.
Система Freshflow уже внедрена в нескольких магазинах двух региональных сетей продуктов питания в Германии, что привело к почти 30% сокращению отходов от продуктов питания. По словам Авика Мухиджа, одного из сооснователей Freshflow, это лучший показатель сокращения отходов, которого им удалось достичь до сих пор.
- Upstash Восходящая звезда в области данных
- Plaid назначает Дженнифер Тейлор на должность президента, подогрева...
- Умные шлемы исправление недостатков для безопасного путешествия 🚲
Но не беспокойтесь, эта система ИИ не пришла, чтобы заменить работников. Ее целью является расширение возможностей менеджеров по продажам свежих продуктов, предоставляя им поддержку на основе данных, чтобы они могли принимать лучшие решения о заказе продуктов.
Мониторинг свежести продуктов с помощью датчиков
Другой инновационный стартап, BlakBear, сосредотачивается на отслеживании свежести продуктов автоматически. Компания разработала миниатюрные датчики, способные обнаруживать малейшие изменения в атмосфере внутри герметичной упаковки продуктов. Эти датчики мониторят газы, такие как аммиак, летучие органические соединения и углекислый газ, которые указывают на порчу продуктов.
С помощью беспроводной связи эти датчики могут предупреждать розничных торговцев о потенциальной деградации товара, позволяя им принять немедленные меры. Эта технология не только гарантирует, что клиенты получают свежие продукты, но также помогает розничным торговцам сократить отходы, избегая преждевременного избавления от товаров исключительно на основе срока годности.
Поиск более умного будущего
Появление высокотехнологичных инструментов для прогнозирования спроса и контроля свежести продуктов – это только начало больших изменений в отрасли розничной торговли продовольствием. Под воздействием COVID-19, инфляции и доминирования гигантов, таких как Amazon, розничные торговцы находятся под давлением, чтобы повысить свою эффективность.
Согласно Патрику Брандтнеру, исследователю из Университета прикладных наук Верхней Австрии, внедрение ИИ-инструментов, подобных разработанным Freshflow и BlakBear, может значительно повысить точность прогнозирования спроса и контроль свежести продуктов. Однако следует проявлять осторожность, поскольку ИИ-инструменты не гарантированно надежны и могут подвести в определенных ситуациях.
Тем не менее, эта новая технология уже оказывает существенное влияние. Еще один стартап, Fresh4cast, предоставляет поставщикам продуктов питания передовые алгоритмы ИИ, позволяющие им экспериментировать с различными сценариями и принимать более обоснованные решения о продажах и акциях. Благодаря использованию мощи данных поставщики могут влиять на принятие решений розничных торговцев и, в конечном итоге, сократить отходы и увеличить прибыль.
Будущее — это умно
Глядя вперед, будет невозможно отрицать, что будущее розничной торговли продовольствием тесно связано с технологиями. ИИ, машинное обучение и анализ данных революционизируют способ управления свежей продукцией в супермаркетах. Путем сокращения отходов и оптимизации управления запасами эти технологии окажут долгосрочное воздействие как на финансовые показатели, так и на окружающую среду.
Так что, когда вы в следующий раз посетите местный супермаркет, задумайтесь о технологиях, стоящих за кулисами, сделавших это волшебство возможным. И помните, что каждое яблоко, клубника и картофель на полках там благодаря немножку искусственного интеллекта и большой порции инноваций.
Вопросы и ответы (Q&A)
В: Есть ли другие стартапы, работающие над сокращением продовольственных отходов в супермаркетах?
A: Да, помимо Freshflow и BlakBear, существует еще несколько стартапов, которые вызывают интерес в индустрии сокращения продовольственных отходов. Одним из известных примеров является Karma, шведский стартап, разработавший приложение, которое позволяет розничным продавцам продавать излишки продуктов со скидкой, снижая отходы и предоставляя выгодное решение для клиентов. Еще один стартап, заслуживающий упоминания, – Winnow, который использует технологии на базе искусственного интеллекта для отслеживания и сокращения продовольственных отходов в коммерческих кухнях и ресторанах.
В: Как эти технологии могут повлиять на общую устойчивость продовольственной розничной индустрии?
A: Внедрение искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики данных в продовольственной розничной индустрии может оказать глубокое влияние на устойчивость. Снижение продовольственных отходов позволяет розничным продавцам минимизировать свой экологический след и внести вклад в глобальные усилия по борьбе с изменением климата. Кроме того, оптимизация управления запасами может помочь снизить перепроизводство, что в свою очередь сокращает нагрузку на природные ресурсы и минимизирует выбросы от транспортировки продуктов. В целом, эти технологии имеют потенциал сделать розничную продовольственную индустрию более устойчивой и экологически чистой.
Список литературы:
- Freshflow: Снижение продовольственных отходов с помощью машинного обучения
- Yumes: Превращение продовольственных отходов в деньги
- Chunk Foods: Обеспечение финансирования для растительных продуктов полного разделывания
- Apple: Предоставление открытой технологии NFC-платежей для разработчиков
- WTF Software-Defined Vehicle
- Starship Technologies: Прохождение тротуарных роботов
Теперь, когда вы знаете, как технологии революционизируют розничную продовольственную индустрию, поделитесь этой статьей с друзьями и начните разговор о будущем супермаркетов. Вместе мы можем изменить ситуацию и уменьшить продовольственные отходы, создав более устойчивый мир! 😊🌍
Источник изображения: Unsplash
