Kevin TopolskyViimasel ajal on toidujäätmete vastu võitlemine jõudnud suure hoo sisse hotellindussektoris, kus kunstlikud intelligentsid (AI) on saanud määravaks tööriistaks. Organisatsiooni Too Good To Go raporti kohaselt raisatakse Prantsusmaal aastas keskmiselt 25 kilogrammi toitu inimese kohta. Vastuseks sellele on palju restorane hakanud üha enam kasutama AI-põhiseid rakendusi, mille eesmärk on paremini prognoosida toidunõudlust ja hallata oma varusid.
Näiteks ühe tuntud hotelli külastatavuses Pariisis serveeritakse päevas umbes 500 kuni 600 eine, mis teeb tootehalduse eriti keeruliseks, eriti rikneva kauba puhul. hotell peab silmitsi seisma suuri probleeme, visates ära umbes 50 kilogrammi toidujäätmeid iga päev. Siiski ollakse juhtkonna poolt optimistlik, et suudetakse rakendada edasijõudnud tarkvara, mis prognoosib kliendikülastusi ja söögieelistusi, eesmärgiga vähendada jäätmeid 30%. Tarkvara kasutab erinevaid andmepunkte, sealhulgas ajaloolisi müügandmeid, geograafilist asukohta, ilmastikutingimusi ja tulevasi kohalikke üritusi, et genereerida täpseid prognoose.
Sarnaselt on üks pitsarestoran teatanud märkimisväärsetest säästudest sarnase AI-süsteemi rakendamise kaudu, mis on võimaldanud vähendada toidujäätmeid ja saavutada kuni 4,000 euro suuruseid kuusääste. See uuenduslik lähenemine on osutumas mängumuutjaks restoranipidajate seas, kes on pühendunud jäätmete vähendamisele samal ajal, kui optimeeritakse efektiivsust ja kasumlikkust. Tehnoloogia jätkuva arengu korral tundub potentsiaal hotellinduse maastiku ümberkujundamiseks ulatuslik.
AI kasutamine toidujäätmete vastu võitlemiseks hotellindustööstuses
Toidujäätmed on hotellindustööstuses tõsine probleem, mis põhjustab keskkonnakahju ja majanduslikku kahju. Kuigi kunstlikku intelligentsi (AI) on hiljuti rõhutatud kui peamist tegijat selle probleemi lahendamisel, on mitmeid täiendavaid aspekte, mida arvesse võtta. Käesolev artikkel uurib AI integreerimist hotellindussektoris toidujäätmete vastu võitlemiseks, toob välja olulised küsimused ning käsitleb teie ees seisvaid võtmeväljakutseid ja eeliseid, mis on seotud selle tehnoloogiaga.
Olulised küsimused ja vastused
1. Milliseid AI-tehnoloogiaid kasutatakse hotellindustööstuses toidujäätmete vastu võitlemiseks?
AI-tehnoloogiad nagu masinõppe algoritmid, prognoosiv analüüs ja arvutinägemine aitavad analüüsida klientide ostumustreid, optimeerida varu taset ja isegi jälgida toidu riknemist reaalajas. Need tehnoloogiad aitavad mõista nõudluse kõikumisi ja kohandada varude taset vastavalt sellele.
2. Kuidas saab AI aidata hotellindussektoris jätkusuutlikkuse nimel?
AI aitab mitte ainult vähendada toidujäätmeid, vaid ka toetab jätkusuutlikkust tõhusate ressursside haldamise kaudu, mis viib madalamate kasvuhoonegaaside heitmete ja parema veesäästuni. Asutused saavad täiustatud prognoosimise ja jäätmete jälgimise kaudu luua jätkusuutlikumaid tarneahelaid.
3. Millist rolli mängib töötajate koolitus AI-süsteemide edukas rakendamisel?
Töötajate koolitamine AI- tööriistade tõhusaks mõistmiseks ja kasutamiseks on hädavajalik. Töötajad peavad olema tuttavad AI genereeritud andmete tõlgendamise ja nende teadmiste igapäevaste rutiinide rakendamisega, et tagada, et tehnoloogiat rakendatakse tõhusalt jäätmete vähendamiseks.
Väljakutsed ja vastuolud
Hoolimata AI potentsiaalsetest eelisedest peavad hotellinduse ettevõtted ületama mitmeid takistusi. Üks oluline takistus on AI-süsteemide jaoks vajalik alginvesteering. Paljud väiksemad asutused võivad leida, et neile on keeruline eraldada raha selliseks tehnoloogiasse, mistõttu on oluline näidata selgelt investeeringu tagastamist.
Teine mure on andmete privaatsus. Klienditeabe kogumine ja analüüsimine tõstatab küsimusi privaatsuse ja nõusoleku osas. Asutused peavad tagama vastavuse regulatsioonidele, nagu Euroopa Üldine Andmekaitse Määrus (GDPR), et kaitsta kliendi teavet.
Lisaks valitseb skeptitsism AI prognooside täpsuse osas, eriti prognoositavates keskkondades, nagu restoranid. Kliendi eelistuste ja väliste tegurite kõikumine võib mõjutada AI-süsteemide efektiivsust, põhjustades võimalikke lahknevusi prognoositud ja tegeliku nõudluse vahel.
Eelised ja puudused
Eelised:
– Kulude kokkuhoid: Toidujäätmete vähendamine võib viia märkimisväärsete säästude saavutamiseni toidu ostmise ja utilisation kuludelt.
– Tõhususe suurenemine: AI-süsteemid sujuvdavad tootmisprotsessi ja operatiivprotsesse.
– Jätkusuutlikud tavad: Madalam toidujäätmete tase vastab keskkonna eesmärkidele ja parandab avalikku arvamust ettevõtete suhtes, mis on pühendunud jätkusuutlikkusele.
Puudused:
– Suured algkulud: Edasijõudnud AI-süsteemide rakendamine võib olla kulukas ja kujutada endast rahalist koormust väiksematele asutustele.
– Tehnoloogia sõltuvus: Ülemäärane sõltuvus AI-st võib vähendada inimintuitsiooni ja kogemuste rolli otsuste tegemisel.
– Muutustele vastupanu: Töötajad võivad keelduda uute tehnoloogiate kasutuselevõtust, mis toob kaasa rakendamisraskusi ja takistab tõhusust.
Kuna hotellindustööstus areneb, pakub AI integreerimine toidujäätmete vastu võitlemiseks nii võimalusi kui ka väljakutseid. Need asutused, kes suudavad neid keerukusi korralikult juhtida, saavad end positsioneerida jätkusuutlikkuse liidriteks, samal ajal potentsiaalselt suurendades oma kasumlikkust.
Täpsemate teadmiste saamiseks selle kasvava suundumuse kohta hotellindustööstuses võite külastada neid linke: wasted food ja earth.org.
