Gambar Nick Ansell/PA melalui Getty ImagesSecara keseluruhan e1.000.000 ton makanan berakhir di tempat sampah setiap tahun di Jerman karena industri, pengecer, dan konsumen salah perhitungan. Susu segar, daging, dan buah sering kali dibuang bahkan sebelum sampai di kasir supermarket.
Alasannya adalah aturan sederhana yang berlaku di hampir setiap supermarket: Rak harus penuh pada saat tutup, karena itulah yang diharapkan pelanggan – setidaknya itulah pendapat Rewe, Edeka dan Kie. Artinya karyawan harus menaruh produk yang ada memiliki stok setiap malam setelah toko tutup memeriksa dan memilah produk-produk mudah rusak yang belum terjual.
Kecerdasan buatan seharusnya memprediksi makanan apa yang dibeli pelanggan
Penggunaan teknologi baru dapat memastikan bahwa kampanye pembuangan sampah harian di supermarket akan segera berlalu: Kecerdasan buatan (AI) seharusnya memprediksi makanan apa yang akan dibeli pelanggan pada hari tertentu sehingga manajer pembelian mengetahui secara pasti berapa banyak makanan yang akan dibuang. di rak untuk diduduki harus disediakan.
Laut survei yang representatif Menurut asosiasi digital Bitkom dan Asosiasi Federal Industri Makanan Jerman (BVE), sebagian besar produsen makanan yakin bahwa AI dapat digunakan untuk sepenuhnya menghilangkan limbah makanan dalam perdagangan ritel.
“Zero waste” dalam bidang logistik pada tahun 2030
Sekitar 58 persen dari mereka menerima bahwa perkiraan penjualan yang cerdas dapat mengurangi limbah makanan hingga nol pada tahun 2030 (“zero waste”).
Teknologi untuk hal ini sudah tersedia saat ini. Salah satu perusahaan terkemuka di bidang perkiraan penjualan cerdas adalah perusahaan Blue Yonder yang berbasis di Karlsruhe.
Perangkat lunak perusahaan telah digunakan di konter daging swalayan Kaufland selama lebih dari tujuh tahun. Pelanggan Blue Yonder juga termasuk orang sungguhan, rantai toko obat dmkelompok perdagangan Otto dan pengecer fesyen Orsay dan Ernsting’s Family.
Perkiraan supermarket Blue Yonders didasarkan pada data empiris hingga 300 faktor. Algoritma ini memperhitungkan data cuaca, angka penjualan historis, dan hari libur. Misalnya, dia mengetahui kapan musim barbekyu dimulai dalam beberapa tahun terakhir, berapa banyak daging yang dibeli pelanggan pada hari terpanas dalam setahun, dan faktor apa yang meningkatkan konsumsi daging selama Piala Dunia.
Dengan informasi ini, dia dapat menghitung perkiraan penjualan produk apa pun di toko mana pun. Menurut perusahaan tersebut, perkiraan tersebut sangat akurat sehingga toko-toko memiliki rak kosong hingga 80 persen lebih sedikit.