AI가 음식물 낭비를 방지하는 데 어떻게 도움이 되는가

게시일: 5년 2023월 XNUMX일 최종 업데이트 : 31 년 2023 월 XNUMX 일9907보기

식품 및 음료 산업은 변화하는 소비자 수요에 대응하여 상당한 변화를 겪었습니다. 이제 소비자는 빠르고 저렴하며 쉽게 접근할 수 있는 식품 옵션을 기대하며, 이로 인해 혁신적인 스타트업과 기술 협업이 급증하고 있습니다. 이러한 역동적인 시장 환경에서 기업은 다음과 같은 최첨단 기술을 채택해야 합니다. 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 관련성을 유지하고, 폐기물을 관리하고, 운영을 확장하기 위한 솔루션입니다.

식품 낭비는 업계에서 심각한 문제이며 거의 음식물쓰레기의 30~40% 소매 및 소비자 수준에서 제거되고 있으며, 161년 기준 2010억 달러 상당의 식량 손실에 해당합니다. 운송, 보관 및 소비자 행동이 식량 손실의 거의 절반을 차지하므로 즉각적이고 중대한 문제로 적극적인 조치가 필요합니다.

폐기물 관리에서 고급 추적성의 중요성

음식물 쓰레기는 전체 식품 가치 사슬에 영향을 미치는 심각한 문제입니다. 낭비된 음식이 매립지에 들어가면 메탄이 생성됩니다. 이산화탄소보다 25배 더 해로운 온실 가스. 이는 결국 지구 온난화를 촉진하고 기후 변화의 영향을 더욱 심화시킵니다.

식품 및 음료 산업이 빠르고 저렴하며 편리한 옵션에 대한 변화하는 소비자 요구에 대응함에 따라 구현하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다 폐기물을 관리하기 위한 혁신적인 솔루션. 여기서 고급 추적 및 예측 기술이 작용합니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 솔루션을 배포함으로써 기업은 폐기물을 효과적으로 관리하고 운영을 확장하며 역동적인 시장 환경에서 관련성을 유지할 수 있습니다.

AI는 다음과 같은 잠재력을 갖고 있다. 2030년까지 음식물 쓰레기를 줄여 127억 달러의 수익을 창출합니다. 재생 농업 관행을 통해 기회를 제공합니다. 세계의 식품 및 음료 산업의 AI 현재 혁신적인 스타트업과 기술 회사 협업이 주도하고 있습니다. 이러한 회사는 음식 낭비 유형을 구별하고 스마트 저울, AI 기반 지능형 미터, 카메라를 사용하여 음식 품질을 측정하는 것과 같은 특정 과제를 해결하기 위해 머신 러닝 알고리즘을 개발하고 있습니다.

머신 러닝 알고리즘을 통해 시스템은 버려진 음식의 종류를 식별할 수 있습니다. AI는 또한 다음을 설계할 수 있습니다. 피할 수 있는 음식 낭비를 막고 먹을 수 있는 음식을 예방하세요 폐기되는 것을 방지합니다. 이는 Industry 4.0 시대의 중요한 기술 개발 중 하나이며, 식품 경제를 선형 모델에서 순환 모델로 전환할 수 있는 비할 데 없는 기회를 제공합니다.

집에서 음식물 쓰레기 줄이기: 성공을 위한 레시피

미식가로서 우리는 모두 식료품점에서 신선한 재료를 잔뜩 사서 집으로 가져오는 것을 좋아합니다. 하지만 얼마나 자주 시든 야채와 유통기한이 지난 단백질을 버리는 자신을 발견하게 될까요? 안타깝게도 USDA에 따르면, 우리가 집으로 가져온 음식의 21%가 낭비된다, 그리고 또 다른 10%는 식료품점/창고에 버려집니다. 하지만 걱정하지 마세요. 간단한 몇 가지 변화를 구현하면 집에서 음식물 쓰레기를 크게 줄일 수 있습니다.

1. 음식물 쓰레기의 근본 원인

음식물 쓰레기의 근본 원인을 조사하는 것으로 시작해 보겠습니다. 중요한 요인 중 하나는 소비자들이 음식물 쓰레기를 어떻게 처리해야 할지 모른다는 것입니다. 가게에서 그들의 눈길을 사로잡았다. 아마도 세일 중이었거나, 품목의 일부가 레시피에 사용되었고, 남은 음식이 앞으로 나아갈 명확한 길을 제공하지 않는 것일 수 있습니다. 계획이 없을 때마다 음식이 낭비될 가능성이 높아지며, 특히 야채와 단백질과 같이 유통기한이 짧은 품목의 경우 더욱 그렇습니다.

2. 레시피 기반 쇼핑에 집중하세요

식료품 쇼핑 패러다임이 개별 식료품에 초점을 맞추는 것에서 레시피에 초점을 맞추는 것으로 바뀐다면 어떨까요? 그러면 냉장고에 있는 각 품목에 "계획"이 생깁니다. 레시피가 가족의 선호도와 일치하는 한, 모든 품목이 먹힙니다. 가족의 음식 선호도를 확대하여 각 가족이 즐길 수 있는 레시피를 추천하는 AI와 결합된 이 패러다임 변화는 매우 강력한 것으로 입증되었습니다. Instacart와 Amazon과 같은 회사는 레시피 기반 쇼핑을 받아들이고 있으며, 실제 식료품점도 마찬가지일 수 없는 이유는 없습니다.

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3. 레시피 전반에 걸쳐 재료 재사용

레시피를 독립형으로 생각하는 대신, 식료품 소매업체는 고객이 일주일 동안 레시피 전반에 걸쳐 재료를 재사용할 수 있는 방법을 고려해야 합니다. 예를 들어, 카트에 있는 레시피 중 하나에 파슬리를 장식으로 사용해야 하는 경우 보완 샐러드 레시피는 나머지 파슬리를 사용할 수 있습니다. 이 돈을 절약하고 줄여줍니다 사용하지 않은 파슬리가 낭비될 가능성이 있습니다.

식품 낭비 감소: 식료품점을 위한 수익성 있고 지속 가능한 솔루션

식품 낭비는 식료품 산업의 주요 문제이며, 과잉 재고가 주요 원인입니다. 공급망 시스템의 발전과 개선을 위한 인센티브에도 불구하고, USDA에 따르면 폐기물은 여전히 무려 10%에 달합니다.. 소비자 행동은 예측하기 어렵지만, 우리의 쇼핑 방식을 혁신하고 낭비를 획기적으로 줄일 수 있는 솔루션이 있습니다. 바로 개인화된 쇼핑 에이전트입니다.

역방향 쇼핑 모델

소비자가 원하는 식료품이나 요리법을 직접 선택하지 않는 세상을 상상해보세요. 대신, 그들은 음식 선호도를 제공하고, 인간 또는 AI 에이전트가 쇼핑을 대신해 줍니다. 이 쇼핑 에이전트는 소매업체의 재고 수준을 고려하여 소비자 만족에 영향을 미치지 않으면서도 부패를 방지하는 대체품을 만들 수 있습니다.

지구와 기업을 위한 혜택

이 모델은 낭비를 줄일 뿐만 아니라 보다 수익성 있는 사업을 창출하고 다음을 가능하게 합니다. 소비자에게 전달될 비용 절감. 일반적인 마진이 한 자릿수인 산업에서 이러한 절감은 누적될 수 있으며, 특히 인플레이션 환경에서는 더욱 그렇습니다.

개인화된 쇼핑 에이전트 구현

개인화된 쇼핑 에이전트를 구현하는 것은 어려울 수 있지만 불가능한 것은 아닙니다. 소매업체는 이런 종류의 서비스를 가능하게 하는 기술에 투자해야 합니다. 또한 직원들에게 쇼핑 에이전트와 협력하고 재고 수준을 관리하는 방법에 대해 교육해야 합니다. 또한 소매업체는 소비자에게 다음과 같은 사항에 대해 교육해야 합니다. 개인화된 사용의 이점 쇼핑 에이전트를 통해 음식물 쓰레기를 줄이는 방법에 대해 알아보세요.

식료품 쇼핑의 미래

개인화된 쇼핑 에이전트라는 아이디어는 아직 초기 단계이지만 식료품 산업을 변화시킬 잠재력이 있습니다. 낭비 감소 및 수익성 증가, 소매업체와 소비자 모두에게 윈윈 상황입니다. 이 모델을 구현하는 데 필요한 기술은 이미 사용 가능하며, 적절한 투자와 교육을 통해 미래에 식료품 쇼핑의 표준이 될 수 있습니다.