الذكاء الاصطناعي يحل مشكلة هدر 27 مليار دولار من الأغذية سنوياً في أمريكا

مشكلة هدر الأغذية في أمريكا تصل إلى 27 مليار دولار سنوياً

تضيع المتاجر الأمريكية نحو 4 ملايين طن من الأغذية سنوياً، معظمها من المنتجات الطازجة مثل الفواكه والخضروات واللحوم، بسبب صعوبة تقدير الكمية المناسبة للطلب. حتى وقت قريب، كان هذا التقدير يتم يدوياً، مما يزيد من نسبة الهدر.

كيف تساهم تقنية الذكاء الاصطناعي في حل المشكلة؟

أطلقت الشركة الناشئة Afresh أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمساعدة المتاجر على خفض نسبة الهدر بنسبة تصل إلى 25%. أعلنت الشركة اليوم عن جولة تمويل جديدة بقيمة 34 مليون دولار، بقيادة شركتي Just Climate وHigh Sage Ventures.

بداية القصة: من الجداول الورقية إلى الذكاء الاصطناعي

قبل عقد من الزمن، كان مؤسسا Afresh، مات شوارتز وناثان فينر، طالبين في جامعة ستانفورد، يدرسان مشكلة هدر الأغذية. أثناء زياراتهما للمتاجر، لاحظا أن مديري المخازن يستخدمون جداول ورقية لتقدير المخزون وطلبات التوريد. بينما كانت بعض المتاجر تستخدم برامج لتتبع المنتجات المعلبة، ظلت المنتجات الطازجة تعتمد على التقديرات اليدوية.

«كان الأمر في النهاية عملية تعتمد على القلم والورق»، مات شوارتز.

التحديات التي واجهتها Afresh

كانت هناك عدة تحديات في تقدير الكميات بدقة:

• المواد التي تباع بالوزن، مثل الفواكه، تفقد وزنها بسبب فقدان الماء.
• قد يدفع العملاء ثمن تفاحة غير عضوية بينما يحصلون على عضوية.
• الأغذية التي تفسد على الأرفف، من التوت إلى شرائح السلمون، لا يتم حسابها بدقة عند التخلص منها.

كيف يعمل نظام Afresh؟

يستخدم النظام بيانات من كل متجر، بما في ذلك مئات المليارات من المعاملات، لتحليل عوامل مثل الأسعار والترويجات ومكان شحن المنتجات. كما يتنبأ الطلب بناءً على عوامل أخرى مثل توقيت صرف بطاقات الطعام والطقس. ثم يقترح النظام الكمية المثلى لكل منتج.

تعتمد نماذج التعلم العميق على البيانات التاريخية وتحليل الأنماط لتحسين دقة التنبؤات مع مرور الوقت.

نتائج ملموسة: خفض الهدر بنسبة 25%

أظهرت الاختبارات في 10 إلى 20 متجراً من سلسلة متاجر أن النظام يخفض نسبة الهدر بنسبة تتراوح بين 20% إلى 25%. يعمل النظام الآن في أكثر من 12,500 قسم في المتاجر الأمريكية، بما في ذلك سلاسل Safeway وAlbertsons.

استخدامات أخرى للنظام

يمكن للمتاجر استخدام البيانات بطرق أخرى، مثل:

• اكتشاف أن أرفف المنتجات كبيرة جداً، مما يسمح بتعديل حجمها أو استخدام أرفف وهمية لجعل الكومة تبدو أكبر مع استخدام كمية أقل من الفواكه.
• استخدام المنتجات التي على وشك الفساد في إعدادات الطعام، مثل تحويل الأفوكادو إلى غواكامولي.
• توقع الطلب على المنتجات المعدة مسبقاً في أقسام الألبان، حيث أطلقت Afresh مؤخراً أداة جديدة لهذا الغرض.

تأثير النظام على سلسلة التوريد

«عندما ننظف عملية طلب المتاجر، يسهل ذلك على مراكز التوزيع شراء الكمية المناسبة، مما يقلل الهدر في سلسلة التوريد بأكملها»، مات شوارتز.

توسعات مستقبلية

تهدف Afresh إلى توسيع نطاق عملها باستخدام التمويل الجديد، مما سيساعد المزيد من المتاجر على تقليل الهدر وتحسين كفاءة سلسلة التوريد.