L’intelligenza artificiale per evitare sprechi di cibo
L’azienda di ristorazione collettiva userà un sistema di previsione della domanda per migliorare le scorte: riduzione del 15% e 111 tonnellate in meno in magazzino
Stefano Turcato
Un algoritmo per evitare gli sprechi di cibo. O meglio: l’intelligenza artificiale applicata all’attività di una grande azienda della ristorazione collettiva per fare in modo che nei magazzini non vengano stoccate quantità eccessive di prodotti alimentari, rispetto alle esigenze reali, o comunque per limitare al massimo la quantità di cibi non consumati che finiscono nella spazzatura.
Una realtà che si deve all’accordo fra la modenese Ammagamma, impresa che si occupa di intelligenza artificiale, e Cirfood, la cooperativa con 13.000 dipendenti e un fatturato di 686 milioni di euro che lavora in diversi ambiti della ristorazione collettiva (aziendale, scolastica e sociosanitaria), oltre che commerciale.
Cirfood, che è presente nel Modenese con mense di vario tipo e con i ristoranti self service della catena “Rita”, si servirà di un sistema realizzato da Ammagamma per l’analisi e la previsione della domanda di prodotti alimentari, oltre che per il perfezionamento delle scorte. Cirfood, che ha base a Reggio Emilia, fa parte dell’Alleanza per l’Economia Circolare, gruppo di grandi aziende innovative che ha presentato il percorso verso un modello economico circolare.
E uno degli obiettivi di Cirfood è la riduzione degli sprechi di cibo. Obiettivo che impone un’attenta pianificazione in fase di produzione e approvvigionamento e prevede diverse fasi di analisi e un’efficiente gestione della logistica. In questo contesto è nata la partnership con Ammagamma e i suoi esperti, in grado di sviluppare un sistema specifico che ha un impatto notevole sulla gestione del magazzino e garantisce l’efficienza della logistica e la sostenibilità di processo.
Il sistema consiste in due fasi: quella in cui si prevede la domanda di mercato per il mese successivo, previsioni effettuate attraverso modelli che apprendono autonomamente le tendenze future a partire dai dati. Nella seconda fase l’algoritmo di intelligenza artificiale utilizza le previsioni della domanda per suggerire il momento in cui fare gli ordini ai fornitori per avere merce sufficiente sia a soddisfare il fabbisogno e allo stesso tempo minimizzare il volume immobilizzato a magazzino, abbattendo gli sprechi.
C’è anche un sistema di “avviso intelligente” che assegna specifiche priorità ai riordini, evidenziando sia qual è la merce più urgente da ordinare, sia quale potrebbe essere quella a maggiore rischio di deperimento per evitare sprechi.
«Con questa soluzione puntiamo a ottimizzare la movimentazione dei magazzini. Abbiamo l’obiettivo di ridurre gli sprechi del 15% e di diminuire di 111 tonnellate lo stoccaggio medio in magazzino», ha commentato Massimiliano Merenda, dirigente di Cirfood.
«Grazie alla capacità di auto apprendimento – dice Simone Stancari, dirigente di Ammagamma – i sistemi sono in grado di prevedere di continuo la rapida evoluzione del mercato. Questa caratteristica è fondamentale per mantenere sempre un'efficace gestione della logistica, anche in periodi di forte variabilità, come quello attuale». —
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