Ključni podaci za van
- Više od 30% hrane nikada se ne proda u SAD-u, zahvaljujući otpadu.
- Poljski supermarket testira AI određivanje cijena kako bi automatski smanjio cijene prije nego što se hrana pokvari.
- Strahovi da će kupci izigrati sustav kako bi dobili jeftinu hranu su neutemeljeni.
Pokretanje prehrambene tehnologije Wasteless planira eliminirati bacanje hrane u supermarketima automatskim smanjenjem cijena proizvoda prije nego što nestanu.
Snižavanje cijena kvarljive hrane prije nego što se pokvari glavna je točka strategije supermarketa. Možete iskoristiti sustav - kasna kupnja subotom može donijeti neke povoljne cijene ako se trgovina zatvara nedjeljom, na primjer. Wasteless koristi umjetnu inteligenciju za automatsko dinamičko mijenjanje cijena kako bi se osiguralo da se što više robe proda prije nego što se pokvari. To je nešto poput određivanja cijena sjedala u zrakoplovu, samo obrnuto.
Svi smo vidjeli posebne ponude za artikle kratkog roka trajanja u supermarketima. Problem je što ta smanjenja često dođu prekasno. Nitko neće kupiti avokado ni za 0,10 dolara ako je unutra više poput mlakog smoothieja od crnog i zelenog avokada. Isto tako, ako prerano spustite cijene, riskirate da zaradite manje nego što biste mogli i da ostanete bez zaliha.
Vrijeme je, dakle, sazrelo za bolji put.
"Budući da se u SAD-u gotovo polovica hrane baca u otpad, upotreba umjetne inteligencije pravovremeno je rješenje", rekao je za Lifewire putem e-pošte dr. Philip J Miller, stručnjak za medicinske komunikacije s umjetnom inteligencijom. "Može predvidjeti i trendove ponude i potražnje, tako da je naručivanje učinkovitije. Također može strateški smanjiti cijene za premještanje pokvarenih artikala."
bez otpada
Kontrola zaliha u supermarketima već se uvelike oslanja na AI. Računalni mozak može pratiti trendove i predvidjeti sezonsku potražnju puno bolje od ljudi. Stoga ima smisla da računalo primijeni svoju umjetnu inteligenciju na određivanje cijena robe, da optimizira prodaju i izbjegne rasipanje.
To je cilj Wastelessa, koji je trenutno u fazi testiranja u trgovini mješovitom robom u Poljskoj. Ideja je da računalo uči navike kupaca u toj određenoj trgovini i kombinira to sa svojim znanjem o tome koliko dugo bi svo to voće i povrće, meso, sirevi i drugi kvarljivi proizvodi trebali trajati.
Tada može automatski mijenjati cijene. U idealnom slučaju, hrana ne bi bila bačena zbog kvarenja, a vlasnik trgovine može, kao što web stranica Wasteless obećava, "povratiti punu vrijednost" svojih proizvoda koji uvenu.
Drugi dio ove jednadžbe su elektroničke oznake cijena. Možda ste ih već vidjeli u nekim trgovinama. E-ink oznake polica mogu se ažurirati bežično sa središnjeg računala, što cijeli postupak čini besprijekornim.
"Potrebni AI algoritmi nisu složeni", kaže Verma. "Ono što je veći izazov je početno istraživanje ponašanja kupaca, česte promjene u cijenama, što zahtijeva ulaganje u elektroničke prikaze cijena i izvršenje cijena te, konačno, povećanje točnosti podataka o starenju na ambalaži."
Prepreke su dakle samo u cijeni implementacije. Tehnologija je dostupna i zrela. Samo ga treba rasporediti. To je lakša prodaja za velike supermarkete, koji mogu lakše amortizirati svoja ulaganja. Zapravo, za te velike lance bacanje hrane nije problem održivosti ili okoliša. To je samo veliko bacanje novca. Srećom, rješavanje jednog uspješno rješava i drugo.
Otpad od hrane
U 2019. bacanje hrane u SAD koštalo je više od 400 milijardi dolara. To je trećina sve proizvedene, a ne prodane hrane. I to prije nego što uopće dođete do hrane koju bacamo kod kuće i tako dalje.
Budući da se u SAD-u gotovo polovica hrane baca u otpad, korištenje umjetne inteligencije je pravovremeno rješenje.
"Supermarketi bacaju više od 25% hrane koju prodaju," rekao je Sushil Verma, predsjednik i tehnički direktor tvrtke Austin Data Labs, putem e-pošte za Lifewire.
"Unatoč tome, supermarketi su se klonili velikih popusta na proizvode kojima ističe rok trajanja iz dva razloga: straha da kupci namjerno odgađaju kupnju kako bi čekali popust i zabrinutosti za sigurnost hrane koja bi to mogla uzrokovati."
U stvarnosti, ovo se nije dogodilo. Dok neki ljudi mogu organizirati svoje shopping izlete oko popusta, većina nas kupuje kada treba ili kada nam odgovara.
"Nedavna su istraživanja pokazala da su ti strahovi prenapuhani", kaže Verma."Sve se više čini da je određivanje cijena na temelju dobi velika prilika za trgovce, način segmentiranja tržišta, naplate više za svježije proizvode, povećanja prosječne marže i smanjenja otpada, sve u isto vrijeme."
