Как ИИ помогает предотвратить пищевые отходы

Индустрия продуктов питания и напитков претерпела существенные изменения в ответ на меняющиеся требования потребителей. Потребители теперь ожидают быстрых, доступных и легкодоступных вариантов питания, что приводит к всплеску инновационных стартапов и технологического сотрудничества. В этой динамичной рыночной среде компании должны внедрять передовые технологии, такие как Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) решения, позволяющие оставаться актуальными, управлять отходами и масштабировать операции.

Пищевые отходы представляют собой серьезную проблему в отрасли, при этом почти 30-40% пищевых отходов были устранены на уровне розничной торговли и потребителей, что в 161 году составило 2010 млрд долларов США от потерь продовольствия. Почти половина потерь продовольствия связана с транспортировкой, хранением и поведением потребителей, что делает это неотложной и критической проблемой, требующей принятия решительных мер.

Важность расширенной прослеживаемости в управлении отходами

Пищевые отходы — это серьезная проблема, которая влияет на всю цепочку создания стоимости продуктов питания. Когда испорченная еда попадает на свалку, она производит метан, парниковый газ, который в 25 раз вреднее углекислого газа. Это, в свою очередь, способствует глобальному потеплению и усугубляет последствия изменения климата.

Поскольку пищевая промышленность реагирует на меняющиеся требования потребителей в отношении быстрых, доступных и удобных вариантов, она стала... все более важным становится внедрение Инновационные решения для управления отходами. Здесь в игру вступают передовые технологии отслеживания и прогнозирования. Используя решения искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), компании могут эффективно управлять отходами, масштабировать свою деятельность и оставаться актуальными в динамичной рыночной среде.

ИИ имеет потенциал сократить пищевые отходы к 2030 году, что позволит сэкономить 127 миллиардов долларов возможность через регенеративные методы ведения сельского хозяйства. Мир ИИ в пищевой промышленности и производстве напитков в настоящее время доминирует инновационные стартапы и сотрудничество технологических компаний. Эти компании разрабатывают алгоритмы машинного обучения для решения конкретных задач, таких как различение типов пищевых отходов и измерение качества продуктов питания с использованием интеллектуальных весов, интеллектуальных счетчиков с искусственным интеллектом и камер.

Благодаря алгоритмам машинного обучения система может определить тип выброшенной еды. ИИ также может разрабатывать предотвращаемых пищевых отходов и предотвращения съедобных продуктов от выбрасывания. Это одно из важнейших технологических достижений эпохи Индустрии 4.0, которое представляет собой беспрецедентную возможность для перехода продовольственной экономики от линейной к круговой модели.

Сокращение пищевых отходов дома: рецепт успеха

Как гурманы, мы все любим приносить домой изобилие свежих ингредиентов из продуктового магазина. Но как часто мы обнаруживаем, что выбрасываем увядшие овощи и просроченные белки? К сожалению, по данным Министерства сельского хозяйства США, 21% еды, которую мы приносим домой, оказывается на помойке, а еще 10% выбрасывается в продуктовом магазине/на складе. Но не бойтесь, внедрив несколько простых изменений, вы можете значительно сократить пищевые отходы дома.

1. Основные причины пищевых отходов

Давайте начнем с изучения основных причин пищевых отходов. Одним из важных факторов является то, что потребители не знают, что делать с пищей, которая привлек их внимание в магазине. Возможно, он был на распродаже, или часть продукта была использована для рецепта, и остатки не дают четкого пути вперед. Всякий раз, когда нет плана, вероятность того, что еда будет выброшена, увеличивается, особенно для продуктов с коротким сроком хранения, таких как овощи и белки.

2. Сосредоточьтесь на покупках по рецептам

Что, если парадигма покупок продуктов сместится с фокусировки на отдельных продуктах на фокусировку на рецептах? Это даст каждому продукту в вашем холодильнике «план». Пока рецепты соответствуют предпочтениям семьи, все продукты будут съедены. Этот сдвиг парадигмы в сочетании с ИИ, который фокусируется на предпочтениях семьи в еде и рекомендует рецепты, которые понравятся каждой семье, оказался довольно мощным. Такие компании, как Instacart и Amazon, принимают покупки на основе рецептов, и нет никаких причин, по которым физические продуктовые магазины не могут сделать то же самое.

Читайте также: Рецепты, созданные искусственным интеллектом: помогут ли они вам готовить как профессионал

3. Повторно используйте ингредиенты в рецептах

Вместо того чтобы думать о рецептах как об отдельных, розничные торговцы продуктами должны подумать, как клиенты могут повторно использовать ингредиенты в рецептах на неделю. Например, если один рецепт в вашей корзине требует петрушки в качестве украшения, дополнительный рецепт салата может использовать оставшуюся часть пучка петрушки. Это экономит ваши деньги и сокращает вероятность того, что неиспользованная петрушка пропадет даром.

Сокращение пищевых отходов: выгодное и устойчивое решение для продуктовых магазинов

Пищевые отходы являются серьезной проблемой для продуктовой промышленности, а перенасыщение запасами является существенной причиной. Несмотря на достижения в системах цепочек поставок и стимулы для улучшения, розничные потери из-за По данным Министерства сельского хозяйства США, отходы по-прежнему составляют ошеломляющие 10%. Хотя поведение потребителей трудно предсказать, есть решение, которое может кардинально изменить способ совершения покупок и радикально сократить отходы: персонализированные торговые агенты.

Модель обратного шопинга

Представьте себе мир, в котором потребители не выбирают напрямую продукты питания или рецепты, которые они хотят. Вместо этого они указывают свои предпочтения в еде, и человек или агент ИИ делает покупки от их имени. Этот торговый агент может учитывать уровень запасов у розничного продавца и делать замены, которые не влияют на удовлетворенность потребителей, но предотвращают порчу.

Преимущества для планеты и бизнеса

Эта модель не только сокращает отходы, но и создает более прибыльный бизнес и позволяет сбережения будут переданы потребителям. В отрасли, где типичная маржа составляет однозначные числа, такая экономия может накапливаться, особенно в условиях инфляции.

Внедрение персонализированных торговых агентов

Внедрение персонализированных торговых агентов может быть сложной задачей, но это не невозможно. Розничным торговцам необходимо инвестировать в технологию, которая обеспечивает такой вид обслуживания. Им также необходимо обучить свой персонал тому, как работать с торговыми агентами и управлять уровнями запасов. Кроме того, розничным торговцам необходимо информировать потребителей о Преимущества использования персонализированного торговый агент и как он может помочь им сократить пищевые отходы.

Будущее продуктовых магазинов

Идея персонализированных торговых агентов пока еще находится в зачаточном состоянии, но у нее есть потенциал преобразовать продуктовую индустрию. сокращение отходов и повышение прибыльности, это беспроигрышная ситуация для розничных торговцев и потребителей. Технология, необходимая для внедрения этой модели, уже доступна, и при правильных инвестициях и обучении она может стать нормой для покупок продуктов в будущем.

Заключение

Искусственный интеллект (ИИ) рекламируется как решение многих мировых проблем, и его потенциал в борьбе с изменением климата не является исключением. использование систем на основе искусственного интеллекта, мы можем устранить две основные причины выбросов парниковых газов: пищевые отходы и нездоровые привычки питания.