Цифровые методы анализа данных проникают во многие сферы бизнеса. Промышленные компании ежедневно обрабатывают большое количество информации: данные клиентов, сведения о поставках и производственных операциях и многое другое. Поэтому такой метод анализа данных, как Big Data, начали использовать в пищевой промышленности и сельском хозяйстве.

Благодаря современным методам обработки данных, появляются магазины без продавцов, развивается сфера доставки еды на дом, а рестораны адаптируют меню под своих клиентов.

Следят за свежестью продуктов

Важный аспект пищевой промышленности — качество продуктов. Технология анализа данных помогает следить за происхождением продуктов, сроком годности и поставками в режиме реального времени.

Например, компания The Cheesecake Factory для того, чтобы отследить поставки, использует программное обеспечение IBM. Компания собирает информацию из 175 ресторанов по всей Америке в онлайн-режиме. ПО хранит и обрабатывает данные о том, насколько свежие продукты были доставлены в ресторан. Таким образом можно быстро определить причину появления плохих товаров и предотвратить проблемы в будущем.

Также один из стартапов предлагает следить за продуктами еще на стадии транспортировки. Компания Zest Fresh разработала датчики, которые следят за температурой продуктов во время доставки. Технология определяет, сколько по времени продукт будет сохранять свежесть, и составляет оптимальный маршрут поставок.

Формируют рейтинг популярных блюд

С помощью BigDataтакже можно оптимизировать цены и улучшать меню. Платформа Food Genius помогает шеф-поварам определить, какие блюда более популярны и какая цена для них подходит. Сервис отслеживает заказы в 360 000 ресторанов и предоставляет информацию о том, какое блюдо с каким гарниром чаще всего заказывают.

Прогнозируют продажи продуктов и спрос

Для того чтобы предотвратить переизбыток или дефицит продуктов, сеть магазинов Dansk Supermarked Group собирает информацию о продажах. Это позволяет решить вопрос перепроизводства: магазины заказывают только популярные товары и не хранят продукты, которые не покупают.

AI Conference: Bolshie dannyie delayut edu poleznee 1

Ищут поставщиков

Когда производителям необходимо найти нового поставщика, решить этот вопрос помогают большие данные спутников и датчиков в грунте. На основе полученной информации специалисты делают прогноз: как долго поставщик сможет сотрудничать с рестораном и грозит ли неурожай тому или иному фермерскому хозяйству.

Цифровые датчики, которые замеряют химический состав грунта, воздуха и воды, размещают в почве на фермах и в сельхозугодьях. Информация с датчиков попадает в единое хранилище, где она обрабатывается и готовится к последующему анализу. Таким образом можно получить отчет о развитии участка земли в конкретный момент, а если собирать данные несколько лет подряд, то даже составлять прогнозы и предупреждать неурожай.

Продают урожай

Владельцы ферм могут собирать информацию о цене продуктов, чтобы продавать по более высоким ценам. Big Data позволяют рассчитать число продуктов и сроки поставок. Также можно учесть риски, посчитать затраты и издержки и сравнить свои шансы с конкурентами.

Помогают покупателю

Компании-производители помогают покупателям узнать больше о том, как делают еду. Например, компания Chicken of the Sea пишет на каждой банке с консервами номер. Если ввести его на сайте, можно узнать сведения обо всех этапах производства.

Многие бренды маркируют свои товары «умными» этикетками или QR-кодами, чтобы клиенты знали о продуктах всю информацию.

Компания Carrefour также использует технологию блокчейн, чтобы отслеживать товары, которые потом продает в магазине.

Вывод

Компании пищевой промышленности становятся более открытыми по отношению к покупателям. С потребителями считаются и ориентируются на их предпочтения, они могут влиять на ассортимент и контролировать качество товаров.

С помощью технологий анализа данных потребители могут доверять компаниям, чьи товары они покупают. Кроме того, Big Data помогают сделать продукты полезнее и облегчить работу производителей.