Analytics Data Factory: Umělá inteligence pomůže snížit plýtvání potravinami v obchodech, jako první s tím přichází české řešení Food Save

Česká společnost Analytics Data Factory, která je expertem na správu a využití firemních dat, představila nové revoluční řešení Food Save určené pro prodejny s rychloobrátkovým zbožím, typicky potravinami. Food Save na základě kamerového snímání sbírá data o množství a pohybu konkrétního zboží po prodejně, která za pomoci umělé inteligence v reálném čase vyhodnocuje. Systém tak sám upozorní na potřebu zboží doplnit, jednorázově zlevnit nadměrně naskladněné zboží, nebo doporučí přesun nadměrných zásob před jejich expirací na jinou prodejnu. Řetězce tak mohou účinně optimalizovat své zásoby, čímž dochází k omezení plýtvání potravinami. V budoucnu bude Food Save kontrolovat například i čerstvost ovoce a zeleniny umístěných v regálech prodejny.

„Food Save dokáže v reálném čase sám efektivně vyhodnotit potřebu naskladnění, distribuce i výroby rychle expirujícího zboží, čímž dochází k omezení plýtvání. Kromě tohoto pozitivního dopadu pomáhá šetřit v mnoha dalších oblastech,“ říká Kamil Mahdal, zakladatel a CEO společnosti Analytics Data Factory. „Díky automatickému upozornění na potřebu naskladnění šetří Food Save čas personálu prodejny. Na základě kvalitní předpovědi a historizaci dat dokáže přesně definovat množství, které je potřeba naskladnit a tím optimalizuje samotný distribuční proces. Přesné datové modely zase zvýší pravděpodobnost prodejů a tím i obrátkovost zboží. O implementaci Food Save tak již jednáme s některými řetězci.“

Food Save funguje tak, že kamera snímá určený prostor a umělá inteligence v reálném čase rozpozná zboží a jeho množství. V případě jeho nedostatku systém automaticky informuje o nutnosti doplnění, naopak při nadměrném množství a pomalém prodeji může doporučit i změnu ceny. V rámci prodejní sítě může dokonce doporučit přesun na jinou vhodnou pobočku, kde je daného zboží menší množství a je zde tak vyšší možnost jeho prodeje před expirací. Systém také rozpozná zboží, které na dané místo nepatří, a upozorní na nutnost jeho odstranění. Umělá inteligence, kterou řešení Food Save využívá, se navíc po celou dobu učí a zdokonaluje tak svá doporučení.

Data, která Food Save získává, mohou být následně využita pro vyhodnocování efektivity a předpovídání poptávky a nabídky pro konkrétní prodejny i celý řetězec – řešení umožňuje napojení na další systémy zákazníka. Samozřejmostí je vysoké zabezpečení a anonymizace osob v záznamech kamerového systému.
V rámci vývoje Food Save se společnost Analytics Data Factory snažila co nejvíce přiblížit prostředí zákazníka a podmínkám běžného provozu. Pro tyto účely proto vytvořila vlastní laboratoř – prodejnu, která simuluje reálné podmínky umístění produktů, jejich osvětlení nebo frekvenci pohybu osob. Vše se tak průběžně neustále testuje a vylepšuje. „V budoucnu plánujeme zahrnout i analýzu čerstvosti, tedy rozpoznání počátku degradace kvality ovoce a zeleniny vystavených na prodejně. Na této funkci Food Save již pracujeme,“ doplňuje Kamil Mahdal.

Food Save je postaven na prověřených řešeních a produktech globálních technologických společností Diebold, SAS, VMWare nebo Dell. Dohromady tak vytváří dostupný a bezpečný ekosystém pro řešení potřeb maloobchodních prodejen.

Více informací je k dispozici na www.foodsave.cz.