मुख्य तथ्य
- अमेरिका में 30% से ज्यादा खाना कभी बिकता भी नहीं, बर्बादी की वजह से।
- एक पोलिश सुपरमार्केट भोजन खराब होने से पहले कीमतों को स्वचालित रूप से कम करने के लिए AI मूल्य निर्धारण का परीक्षण कर रहा है।
- यह डर निराधार है कि ग्राहक सस्ता भोजन पाने के लिए सिस्टम से खिलवाड़ करेंगे।
फूड टेक स्टार्टअप बेकार वस्तुओं के बंद होने से पहले वस्तुओं की कीमत को स्वचालित रूप से कम करके सुपरमार्केट खाद्य अपशिष्ट को खत्म करने की योजना बना रहा है।
खराब होने से पहले खराब होने वाले भोजन की कीमत कम करना सुपरमार्केट रणनीति का एक प्रमुख हिस्सा है।उदाहरण के लिए, रविवार को स्टोर बंद होने पर आप शनिवार को देर से सिस्टम-शॉपिंग का फायदा उठा सकते हैं। बेकार एआई का उपयोग गतिशील रूप से मूल्य निर्धारण को स्वचालित रूप से भिन्न करने के लिए करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि जितना संभव हो उतना सामान खराब होने से पहले बेचा जाता है। यह एयरलाइन सीट की कीमत की तरह है, केवल इसके विपरीत।
हम सभी ने सुपरमार्केट में शॉर्ट-डेटेड आइटम पर विशेष ऑफ़र देखे हैं। समस्या यह है कि अक्सर ये कटौती बहुत देर से आती है। कोई भी $0.10 के लिए भी एक एवोकैडो नहीं खरीदेगा, जब यह अंदर से एक काली और हरी एवोकैडो स्मूदी की तरह हो। इसी तरह, यदि आप कीमतें बहुत जल्दी गिरा देते हैं, तो आप जितना कर सकते हैं उससे कम पैसा कमाने का जोखिम उठाते हैं और अपने आप को बिना स्टॉक के छोड़ देते हैं।
तो, समय बेहतर तरीके से तैयार है।
"संयुक्त राज्य अमेरिका में लगभग आधे भोजन के बर्बाद होने के साथ, एआई का उपयोग एक समय पर समाधान है," एआई चिकित्सा संचार विशेषज्ञ डॉ फिलिप जे मिलर ने ईमेल के माध्यम से लाइफवायर को बताया। "यह आपूर्ति और मांग दोनों प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी कर सकता है, इसलिए ऑर्डरिंग अधिक कुशल है।यह जल्द ही नष्ट होने वाली वस्तुओं के लिए कीमतों को रणनीतिक रूप से कम कर सकता है।"
बेकार
सुपरमार्केट स्टॉक नियंत्रण पहले से ही एआई पर बहुत अधिक निर्भर है। कंप्यूटर मस्तिष्क प्रवृत्तियों को ट्रैक कर सकता है और मौसमी मांग को मनुष्यों की तुलना में काफी बेहतर अनुमान लगा सकता है। तब, यह समझ में आता है कि कंप्यूटर अपनी कृत्रिम बुद्धि को वस्तुओं के मूल्य निर्धारण पर लागू करता है, बिक्री को अनुकूलित करता है, और बर्बादी से बचाता है।
यह वेस्टलेस का लक्ष्य है, जिसका पोलैंड में एक किराना स्टोर में अभी ट्रायल चल रहा है। विचार यह है कि कंप्यूटर उस विशेष स्टोर में दुकानदारों की आदतों को सीखता है और इसे अपने ज्ञान के साथ जोड़ता है कि वे सभी फल और सब्जियां, मांस, पनीर और अन्य खराब होने वाले उत्पाद कितने समय तक चलने चाहिए।
यह स्वचालित रूप से कीमतों में बदलाव कर सकता है। आदर्श रूप से, खराब होने के कारण कोई भी भोजन बर्बाद नहीं होगा, और स्टोर का मालिक, जैसा कि बेकार वेबसाइट वादा करती है, उनके मुरझाए हुए उत्पाद का "पूरा मूल्य पुनः प्राप्त" कर सकता है।
इस समीकरण का दूसरा भाग इलेक्ट्रॉनिक मूल्य लेबल है। आपने इन्हें पहले से ही कुछ दुकानों में देखा होगा। ई-इंक शेल्फ लेबल को केंद्रीय कंप्यूटर से वायरलेस तरीके से अपडेट किया जा सकता है, जो पूरी प्रक्रिया को निर्बाध बनाता है।
"आवश्यक AI एल्गोरिदम जटिल नहीं हैं," वर्मा कहते हैं। "क्या अधिक चुनौतीपूर्ण है ग्राहक व्यवहार का प्रारंभिक शोध, मूल्य निर्धारण में बार-बार परिवर्तन, जिसके लिए इलेक्ट्रॉनिक मूल्य निर्धारण प्रदर्शन और मूल्य निष्पादन में निवेश की आवश्यकता होती है, और अंत में, पैकेजिंग पर उम्र बढ़ने के डेटा की सटीकता को बढ़ाना।"
बाधाएं तो केवल क्रियान्वयन की लागत में हैं। तकनीक उपलब्ध और परिपक्व दोनों है। इसे बस तैनात करने की जरूरत है। बड़े सुपरमार्केट के लिए यह एक आसान बिक्री है, जो अपने निवेश को अधिक आसानी से परिशोधित कर सकते हैं। वास्तव में, इन बड़ी श्रृंखलाओं के लिए, खाद्य अपशिष्ट स्थिरता या पर्यावरण की समस्या नहीं है। यह सिर्फ पैसे की एक बड़ी बर्बादी है। खुशी की बात है कि एक को हल करने से दूसरा हल हो जाता है।
खाद्य अपशिष्ट
2019 में, अमेरिका में खाने की बर्बादी पर 400 अरब डॉलर से अधिक का खर्च आया। यह उत्पादित सभी खाद्य पदार्थों का एक तिहाई है, बेचा नहीं गया। और इससे पहले कि आप उस भोजन तक पहुंचें जिसे हम घर पर बर्बाद करते हैं और इसी तरह।
संयुक्त राज्य अमेरिका में लगभग आधा भोजन बर्बाद होने के साथ, एआई का उपयोग एक समय पर समाधान है।
ऑस्टिन डेटा लैब्स के अध्यक्ष और सीटीओ सुशील वर्मा ने ईमेल के माध्यम से लाइफवायर को बताया,"सुपरमार्केट उनके द्वारा बेचे जाने वाले भोजन का 25% से अधिक बर्बाद करते हैं।"
"इसके बावजूद, सुपरमार्केट दो कारणों से समाप्त होने वाले उत्पादों पर भारी छूट देने से कतराते हैं: ग्राहकों का डर जानबूझकर खरीदारी में छूट की प्रतीक्षा करने के लिए और खाद्य सुरक्षा चिंताओं का कारण हो सकता है।"
वास्तव में ऐसा नहीं हुआ है। जबकि कुछ लोग अपनी खरीदारी यात्राओं को छूट के आधार पर व्यवस्थित कर सकते हैं, हम में से अधिकांश जब आवश्यकता होती है, या जब यह हमारे लिए सुविधाजनक होता है तब खरीदारी करते हैं।
"हाल ही में एक शोध हुआ है जो बताता है कि ये आशंकाएं प्रबल हैं," वर्मा कहते हैं।"ऐसा लगता है कि उम्र-आधारित मूल्य निर्धारण खुदरा विक्रेताओं के लिए एक बड़ा अवसर है, बाजार को विभाजित करने, नए उत्पादों के लिए अधिक शुल्क लेने, औसत मार्जिन बढ़ाने और एक ही समय में कचरे को कम करने का एक तरीका है।"
