- ИИ-технологии в супермаркетах сокращают пищевые отходы до 30%, оптимизируя уровни запасов и повышая прибыль.
- Газосенсорные технологии BlakBear революционизируют мониторинг свежести продуктов, потенциально заменяя традиционные сроки годности.
- Сотрудничество между ритейлерами и поставщиками на базе ИИ максимизирует эффективность и минимизирует отходы во всей цепочке поставок продовольствия.
В стремлении сократить пищевые отходы и оптимизировать уровни запасов супермаркеты все чаще обращаются к технологиям искусственного интеллекта (ИИ). Эти передовые системы не только улучшают процесс принятия решений для менеджеров по свежим продуктам, но и внедряют инновационные методы обеспечения свежести продуктов, тем самым потенциально трансформируя сектор розничной торговли продуктами питания.
Революция в управлении свежими продуктами
Ярким примером влияния ИИ в супермаркетах служит сельская Германия, где местный магазин, борющийся с проблемами переполнения складов из-за неопытного персонала, внедрил систему машинного обучения Freshflow. Эта технология предсказывает модели покупок клиентов и предлагает оптимальные уровни запасов, что привело к почти 30-процентному сокращению отходов продуктов. Freshflow, стартап, насчитывающий 15 сотрудников и привлекший 3 миллиона евро финансирования, увидел, как его программное обеспечение было принято несколькими магазинами по всей Германии, при этом пилотные тесты также проводятся во Франции. По словам соучредителя Авика Мукхи, их система может сократить отходы на 20-25% и увеличить доходы до 3%.
Технология использует обширный массив данных, включая прогнозы погоды, продажи в реальном времени и результаты прошлых акций, для своих прогнозов. Несмотря на опасения, что автоматизация заменит человеческие рабочие места, Мукхи подчеркивает, что цель Freshflow — дополнить, а не заменить, навыки менеджеров по свежим продуктам. Этот подход не только сокращает отходы, но и признает уникальный вклад человеческого творчества в презентацию и продвижение продуктов.
Отслеживание свежести с инновациями
С другой стороны, лондонский стартап BlakBear является пионером в области технологий газовых датчиков для мониторинга свежести упакованных продуктов, таких как рыба и мясо. Соучредитель Макс Грелл объясняет, что их датчики, разработанные с учетом экономической эффективности в масштабах, могут обнаруживать изменения в атмосфере внутри упаковки, указывающие на порчу. Выявляя такие газы, как аммиак и углекислый газ, эти датчики могут сообщать о потенциальном ухудшении через технологии RFID или Bluetooth. BlakBear, который привлек 2,3 миллиона фунтов стерлингов и сотрудничает с крупными британскими розничными торговцами, видит замену традиционных сроков годности своими датчиками, предоставляя потребителям более точную меру свежести продукта.
Большая картина: роль ИИ в розничной торговле продуктами питания
Внедрение ИИ в розничной торговле продуктами питания является частью более широкой тенденции к более устойчивым и эффективным практикам. Столкнувшись с примерно 60 миллионами тонн пищевых отходов ежегодно, Европейский союз видит в технологиях, способных точно прогнозировать спрос и отслеживать свежесть продуктов, потенциал для значительного сокращения этой цифры. Однако эффективность этих систем зависит от непрерывного мониторинга и корректировки, поскольку непредсказуемое поведение потребителей или внешние факторы могут повлиять на их точность.
Эксперты, такие как Патрик Брандтнер из Университета прикладных наук Верхней Австрии, рассматривают интеграцию высокотехнологичных инструментов в розничную торговлю продуктами питания как ответ на вызовы, связанные с пандемией COVID-19, инфляцией и конкуренцией со стороны гигантов, таких как Amazon. Работа Брандтнера, включая сотрудничество с сетью супермаркетов Aldi, подчеркивает потенциал предиктивной аналитики для адаптации к изменениям в покупательском поведении потребителей, предполагая будущее, где ИИ может помочь справиться с потрясениями, подобными пандемии.
Поставщики также используют ИИ для принятия обоснованных решений о производстве и продвижении. Компания Fresh4cast, помогающая поставщикам управлять более чем 350 000 тоннами продуктов питания ежегодно, позволяет пользователям моделировать различные сценарии и принимать быстрые решения на основе данных. Это сотрудничество между розничными торговцами и поставщиками, подпитываемое ИИ, направлено на максимизацию эффективности и минимизацию отходов по всей цепочке поставок.
По мере того как супермаркеты и их партнеры продолжают исследовать и расширять использование ИИ, преимущества очевидны: сокращение отходов, увеличение прибыли и более отзывчивая цепочка поставок продуктов питания. Интеграция технологий в розничную торговлю продуктами питания не только решает экологические проблемы, но и улучшает покупательский опыт для потребителей, обещая будущее, где технологии и человеческий опыт работают рука об руку, чтобы удовлетворить потребности быстро меняющегося мира.
Самые умные крипто-энтузиасты уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Глория Кабуру
Глори — крайне осведомлённый журналист, владеющий инструментами ИИ и методами исследований. Она увлечена темой искусственного интеллекта и является автором нескольких статей по этому вопросу. Она постоянно следит за последними достижениями в области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения и регулярно пишет об этом.
