کاهش ضایعات مواد غذایی در فروشگاه های مواد غذایی با استفاده از یادگیری ماشین

ضایعات مواد غذایی یکی از مبرم ترین چالش های صنعت مواد غذایی است و مصرف‌کنندگان بیش از هر زمان دیگری به پیشگیری از ضایعات اهمیت می‌دهند.

FMI انجمن صنایع غذایی، گزارش می‌دهد که بطور متوسط سوپرمارکت‌ها بیش از 31000 کالا را ذخیره می‌کنند. برای کارآمد بودن، مهم است که ردیابی کنید چه تعداد از این اقلام واقعاً فروخته شده و چه تعداد از آنها هدر رفته است. گزارش‌ها حاکی از آن است که در بخش خرده فروشی مواد غذایی بریتانیا، فروشگاه‌ها سالانه 190 میلیون وعده غذایی را دور می‌ریزند.

در سطح جهانی، ضایعات مواد غذایی به عنوان یک مشکل جدی شناخته شده است. با وجود ابتکارات برای مبارزه با آن، با این حال، سالانه حدود 1.3 میلیارد تن غذا هدر می‌رود که برای تغذیه 815 میلیون نفر، چهار برابر بیشتر کافی است.

ضایعات مواد غذایی یکی از مهم‌ترین چالش‌های صنعت مواد غذایی است. مصرف‌کنندگان بیش از هر زمان دیگری به جلوگیری از هدر رفتن مواد غذایی اهمیت می‌دهند و موجودی فروخته نشده در یک بازار رقابتی فزاینده، فشار قابل توجهی بر قیمت نهایی وارد می‌کند.

راه‌حل، مدیریت دقیق موجودی است. به عنوان مثال، اگر خرده‌فروشان کالاها را بیش از حد ذخیره کنند، به ویژه اقلام فاسد شدنی، وقتی کالاها به فروش نمی‌رسند، با گزینه‌های محدودی روبرو می‌شوند. با نزدیک شدن به پایان انقضای کالا، خرده فروشان باید تصمیم بگیرند: آیا آن کالا را علامت‌گذاری کنند و حاشیه سود را کاهش دهند و اگر چنین است، چقدر؟ یا اینکه با از دست دادن پول و افزایش ضایعات کالا را دور بیاندازند؟

در حالی‌که گام‌هایی برای کاهش و منحرف کردن زباله‌های مازاد برداشته می‌شود، اگر می‌خواهیم به هدف سازمان ملل برای کاهش ضایعات غذایی جهانی تا سال 2030 به نصف برسیم، فروشگاه‌های مواد غذایی باید برای کمک به انجام این کار بیشتر تلاش کنند.

پیشرفت در فناوری ممکن است پاسخی برای کاهش ضایعات مواد غذایی در بخش خرده فروشی باشد.

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) خرده‌فروشان را با بینش‌های عملی مسلح می‌کنند. درنتیجه آنها را قادر می‌سازد تا عرضه را با تقاضا تطبیق و بهره‌وری را افزایش دهند، به‌طور مؤثری کاهش قیمت‌ها را مدیریت کنند و انباشت بیش از حد را کاهش دهند.

Ocado غول فناوری مواد غذایی بریتانیا یک نمونه از این فناوری است. از طریق استفاده نوآورانه از تجزیه و تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، این خرده فروش نرخ هدر رفت مواد غذایی را به تنها 1 در 6000 کاهش داده است و همچنین از موتورهای پیش‌بینی پیشرفته برای پیش‌بینی تقاضا برای جلوگیری از سفارش بیش از حد از تأمین‌کنندگان استفاده می‌کند. در همین حال، ML با 9.5 میلیون محاسبه مسیریابی در ثانیه به بهینه‌سازی و مدیریت مسیریابی در زمان واقعی درایورهای تحویل کمک می‌کند.

تغییر مدیریت موجودی با یادگیری ماشین

پیش‌بینی و بهینه ‌سازی موجودی از جمله مزایای کلیدیML  است. در اینجا، الگوریتم‌های هوشمند، محصولاتی را که مشتریان می‌خواهند تعیین می‌کنند و امکان پیش‌بینی و برنامه‌ریزی دقیق را فراهم می‌کنند. این داده‌ها را می‌توان برای افزایش کارایی با اطمینان از عدم سفارش یا هدر رفتن کالاهای اضافی مورد استفاده قرار داد.

همچنین خرده‌فروشان را قادر می‌سازد تا تصویری کاملاً دقیق از موجودی خود و محل نگهداری آن، چه در طبقه مغازه یا در اتاق انبار، بدست آورند. با تطبیق عرضه با تقاضا، خرده‌فروشان می‌توانند ذخیره‌سازی بیش از حد را کاهش دهند و تصمیمات آگاهانه بیشتری برای برآورده کردن دقیق نیازهای موجودی اتخاذ کنند. علاوه بر این، با درک واقعیت نوسانات تقاضا، امکان همسویی بین چرخه‌های سفارش و تحویل را فراهم می‌کند.

مدیریت دقیق موجودی نیز می تواند به کاهش نیاز به نشانه‌گذاری‌های پرهزینه کمک کند. متأسفانه، اینها در حال حاضر بخشی از یک استراتژی آزموده شده و آزمایش شده در کیت ابزار خرده فروشی مواد غذایی را تشکیل می‌دهند، که در آن مقادیر زیادی از کالاهای فاسد شدنی سطح بالایی از هدر رفتن را تشکیل می‌دهند.

هنگامی که نشانه‌گذاری اجتناب‌ناپذیر است،ML  می‌تواند قابلیت‌هایی را برای شناسایی قیمت بهینه ارائه دهد و به محافظت از حاشیه محصول با نزدیک شدن به تاریخ انقضا آن کمک کند. این فناوری به جای کاهش ساده محصولات با درصد افزایش، به خرده فروشان کمک می‌کند تا بهترین قیمت را براساس چندین عامل کلیدی و نقاط داده خرده فروشی موجود تعیین کنند.

علاوه بر این، یادگیری ماشینی دقیق، خطری را که خرده فروشان با پیشنهادات تبلیغاتی متحمل می‌شوند به شدت کاهش می‌دهد. یک چشم انداز دقیق‌تر در مورد ارزش تبلیغات انتخابی، صاحبان مشاغل را ملزم می‌کند که نگاه دقیق‌تری به اثرات تبلیغات برای کنترل هزینه‌ها و افزایش سود داشته باشند. یادگیری ماشینی به پیش‌بینی بهترین تبلیغات کمک می‌کند و در عین حال اطمینان می‌دهد که فعال‌سازی آن‌ها تأثیر مثبت کلی بر نتیجه کسب‌وکار دارد. با پیش‌بینی نتیجه احتمالی یک پیشنهاد تبلیغاتی، مدیران فروشگاه می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد تبلیغات و قیمت محصول بگیرند.

مدل‌هایML  همچنین برای مطالعه رفتار خریداران فردی با توصیه تبلیغات برای خریداران با الگوهای خرید مشابه استفاده می‌شوند. این یک انگیزه مهم است که امروزه شاهد آن هستیم که خرده فروشان براساس بیشترین اقلام خریداری شده در یک بازه زمانی تعیین شده، به مشتریان خود تخفیف‌های تبلیغاتی را پیشنهاد می‌کنند.

درک روندها و انجام پیش‌بینی‌های دقیق

هنگامی که خرده فروشان مواد غذایی استفاده ازML  را برای بهبود مدیریت موجودی انتخاب می‌کنند، مزایای آن دو برابر می‌شود. در دسترس بودن محصول بهبود یافته است، به این معنی که مشتریان آنچه را که می‌خواهند و زمانی که به آن نیاز دارند پیدا می‌کنند و ضایعات کاهش می‌یابد. این به نوبه خود از حاشیه و سود محافظت می‌کند.

این عمل خرده‌فروشان را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های بسیار دقیقی ایجاد کنند که قبلاً در این بخش دیده نشده بود. در حالیکه صنعت خرده فروشی ممکن است هرگز ضایعات را به طور کامل حذف نکند، یک عنصر فساد در بخش‌های تازه و فاسد شدنی اجتناب ناپذیر است و می تواند به طور چشمگیری آن را کاهش دهد.

از آنجایی که خرده‌فروشان آینده‌ای هوشمندانه را می‌پذیرند که از هوش مصنوعی وML  پشتیبانی می‌کند، می‌توان پیشرفت‌های بیشتری انجام داد. از پیش‌بینی‌های دقیق فروش گرفته تا افزایش تمرکز بر خدمات مشتری تا حضور فناوری تا به ایجاد انقلاب خرده‌فروشی کمک کند.

چنانچه مایل به استفاده از هوش مصنوعی و قابلیت های آن در مجموعه خود هستید، می‌توانید با متخصصان ما در شرکت فناوران دانش هوش مصنوعی هیوا در تماس باشید. ما طیف وسیعی از خدمات هوش مصنوعی را با سرعت و دقت بی نظیر به شما ارائه می‌کنیم. همین امروز از این فناوری هیجان انگیز استفاده کنید.