Ridurre gli sprechi di cibo e migliorare l'efficienza logistica grazie all'utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale che consentono di prevedere la domanda di mercato per il mese successivo e di pianificare il momento in cui fare gli ordini ai fornitori: è la nuova soluzione adottata da Cirfood e sviluppata dalla società di data science, Ammagamma.
"Grazie a 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", spiega Massimiliano Merenda, procurement & supply chain executive director di Cirfood, impresa cooperativa che opera in diversi ambiti della ristorazione collettiva, aziendale, scolastica e sociosanitaria, oltre che commerciale.
In una prima fase definita demand forecasting, il sistema è in grado di prevedere la richiesta di cibo che arriverà dalle mense e dalle cucine gestite da Cirfood, attraverso modelli di machine learning. Nella seconda fase, di inventory optimization, l'algoritmo di AI utilizza le previsioni della domanda per suggerire il momento in cui fare gli ordini ai fornitori.
Questo consente di avere merce sufficiente per soddisfare il fabbisogno e allo stesso tempo minimizzare il volume immobilizzato a magazzino, abbattendo gli sprechi. Inoltre, un sistema di smart alert 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, da utilizzare velocemente.
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