Инновационные технологии меняют подход к управлению отходами в отельном и супермаркетном секторах. Сеть отелей предприняла новаторский шаг, установив камеры над мусорными баками, чтобы тщательно наблюдать за привычками выкидывания мусора своих гостей. К удивлению было обнаружено, что завтраки часто покидаются, указывая на потенциал сэкономить средства.
Сеть супермаркетов, изучая свои данные о продажах, поняла, что желтые луки продаются не так быстро, как красные, что приводит к большему количеству отходов. Изобретательной основой для этих инициатив является искусственный интеллект (ИИ), расцветающая область, направленная на решение бессмысленной проблемы избыточных продовольственных отходов — от фермы до стола — которые часто оканчиваются на полигонах, выбрасывая вредные парниковые газы.
Две компании, в частности, занимают лидерское положение в этом секторе с помощью ИИ-ориентированных решений. Winnow использует свои инструменты ИИ для контроля отходов в ресторанах, тогда как Afresh использует рыночные данные для помощи магазинам в оптимизации их запасов, выравнивая их со сложившимися покупательскими паттернами.
Несмотря на свои зеленые цели, следует также учитывать экологический след самого ИИ, поскольку для обработки огромного объема данных требуется значительное количество энергии.
В США удивительным является то, что одна треть производимых продуктов не доходит до реализации. Только в 2022 году в мире было выброшено более миллиарда тонн продуктов, что привело к увеличению до 10% общемировых выбросов парниковых газов, что равно значению от авиаперелетов и морской транспортировки совместно.
Однако эта проблема не остается незамеченной. Отчетливый прогресс заметен, поскольку супермаркетные сети на Тихоокеанском побережье США и Канады сообщили об уменьшении объемов непроданной еды на 25% с 2019 по 2022 год. Эти сети также увеличивают пожертвования благотворительным организациям и развивают усилия по компостированию, хотя такие учреждения остаются редкими.
Новые инновации помогают розничным торговцам в этом стремлении. Компании, такие как Apeel и Mori, разработали покрытия для продления свежести продуктов, а приложения, такие как Flashfood и Too Good to Go, помогают продавать со скидкой остаточные продукты из супермаркетов и ресторанов соответственно.
Технология Afresh анализирует примерно шесть лет данных о продажах свежих продуктов от партнерских супермаркетов. С помощью ИИ она предсказывает паттерны покупок для таких товаров, как авокадо, и может определять, сколько их держать на складе, опираясь на уровни порчи. Она даже учитывает сезонные всплески, например, увеличенный спрос на яйца вокруг Пасхи для раскрашивания.
ИИ предлагает точность, превосходящую возможности даже самых опытных менеджеров магазинов, анализируя, например, какие конкретные виды лука заказывать.
Алгоритм Winnow предназначен для различения ценной пищевой трата, такой как полпорции лазаньи, от менее значимых предметов, таких как кожуры бананов. После внедрения системы Winnow отельная сеть Hilton обнаружила, что некоторые завтраки регулярно были излишне крупными и не полностью употреблялись, тем самым выявляя основные области для снижения отходов.
В этих отраслях ИИ доказывает свою бесценную помощь в борьбе с продовольственными отходами, указывая на экономию и устойчивость с беспрецедентной точностью.
Важные вопросы и ответы:
1. Как инновационный ИИ способствует снижению продовольственных отходов в секторах гостеприимства и розничной торговли?
ИИ способствует мониторингу паттернов отходов, анализу данных продаж, прогнозированию покупательских паттернов и оптимизации управления запасами. Например, в отелях ИИ может отслеживать выброшенные предметы для помощи в снижении избыточной продукции, а в супермаркетах он может прогнозировать спрос, чтобы предотвратить избыточные запасы скоропортящихся товаров.
2. Какие ключевые проблемы связаны с применением ИИ в сокращении отходов?
Одной из главных проблем является значительное энергопотребление для работы систем ИИ, что может нивелировать некоторые экологические преимущества. Кроме того, интеграция и принятие такой технологии среди сотрудников и руководства может создавать проблемы при внедрении. Также важно обеспечить защиту данных и конфиденциальность.
3. Существуют ли споры, связанные с использованием ИИ в управлении отходами в этих секторах?
Основные обеспокоенности возникают вокруг потенциальной потери рабочих мест из-за автоматизации, начальных затрат на внедрение ИИ, и экологического воздействия этих передовых технологий.
4. Каковы ограничения использования ИИ в управлении отходами?
ИИ зависит от точных и полных данных; поэтому качество выводов может быть ограничено доступными данными. Кроме того, хотя ИИ может предсказывать и давать рекомендации, окончательные решения все равно требуют человеческого суждения и могут быть повлияны непредвиденными факторами, такими как внезапные изменения в потребительском поведении или внешние события.
Преимущества:
— ИИ обеспечивает точный контроль за запасами, снижая избыточные заказы и порчу.
— Анализ данных в реальном времени обеспечивает действенные решения по снижению отходов.
— Технологии ИИ могут выявлять паттерны и тенденции, которые человек мог бы упустить из виду.
— Снижение продовольственных отходов через ИИ может привести к экономии для бизнеса и природным выгодам.
Недостатки:
— Системы ИИ требуют значительного энергопотребления, что может уменьшить некоторые экологические преимущества.
— Стоимость внедрения таких систем может быть высокой, что может быть преградой для малых предприятий.
— Чрезмерное применение технологий может снизить человеческие навыки в управлении отходами.
— Возникают проблемы с безопасностью данных и конфиденциальностью при работе с данными о покупках потребителей и отслеживании отходов.
Возможные ссылки для получения дополнительной информации:
Это внешние ссылки на организации и платформы, часто упоминаемые в обсуждениях об использовании ИИ и инновационных решений для борьбы с продовольственными отходами в секторах гостеприимства и розничной торговли:
— Afresh
— Winnow
— Apeel
— Mori
— Flashfood
— Too Good To Go
Эти ссылки предоставят прямой доступ к домашним страницам организаций, разрабатывающих решения на основе ИИ и другие инновационные подходы к снижению продовольственных отходов в секторах гостеприимства и розничной торговли.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt