L’intelligenza artificiale di Ammagamma per la riduzione dello spreco alimentare

CIRFOOD, impresa cooperativa con 13.000 dipendenti, che opera in diversi ambiti della ristorazione collettiva (aziendale, scolastica e sociosanitaria), oltre che commerciale, ha scelto di implementare un sistema di demand forecasting e di ottimizzazione dell’inventario, sviluppato da Ammagamma, che si basa su algoritmi IA (intelligenza artificiale) per cercare di ridurre lo spreco alimentare, uno dei principali problemi di CIRFOOD. Quest’ultima fa anche parte dell’Alleanza per l’Economia Circolare, gruppo di grandi aziende innovative che hanno sviluppato una roadmap verso un modello economico circolare.

CIRFOOD riduce lo spreco alimentare con l’IA di Ammagamma

CIRFOOD ha tra i suoi obiettivi principali quello delle riduzione dello spreco alimentare. Per fare questo è necessaria un’attenta pianificazione in fase di produzione e approvvigionamento, che prevede diverse fasi di analisi ed un’efficiente gestione della logistica. E’ proprio in questo contesto che è nata la partnership con Ammagamma: gli esperti dell’azienda sono intervenuti per sviluppare un sistema ad hoc che ha un impatto notevole sulla gestione del magazzino e garantisce l’efficienza della logistica e la sostenibilità di processo. Questa soluzione pensata per CIRFOOD che sfrutta l’IA per eviare lo spreco alimentare si basa su due fasi:

– Demand Forecasting, fase in cui si prevede la domanda di mercato per il mese successivo, in modo da sapere la richiesta di cibo che arriverà dalle mense e dalle cucine gestite da CIRFOOD. Le previsioni vengono effettuate attraverso modelli di machine learning che apprendono autonomamente quelli che saranno i trend futuri a partire dai dati.

– Inventory Optimization, fase in cui l’algoritmo di AI utilizza le previsioni della domanda per suggerire il momento in cui fare gli ordini ai fornitori, in modo tale da avere merce sufficiente per soddisfare il fabbisogno e allo stesso tempo minimizzare il cibo fermo in magazzino, abbattendo gli sprechi. Questo risultato viene raggiunto mantenendo anche una scorta di sicurezza in magazzino, utile per poter gestire eventuali situazioni impreviste.

Da non dimenticare il sistema di “smart alert” che è in grado di assegnare specifiche priorità ai riordini, evidenziando sia qual è la merce più urgente da ordinare, per evitare understock, sia quale potrebbe essere quella a maggiore rischio di deperimento, da utilizzare velocemente, per evitare sprechi.

“Grazie a questa soluzione puntiamo ad 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, Procurement & Supply Chain Executive Director CIRFOOD. 

Il riordino ottimizzato riduce il tempo medio in cui i prodotti restano in giacenza e questo è un ulteriore vantaggio: CIRFOOD è infatti in grado di fornire ai propri clienti merce sempre più “fresca” evitando di conseguenza lo spreco alimentare dovuto a merce deteriorata.

“Grazie alla capacità di auto apprendimento, i sistemi di IA sono in grado di prevedere in modo continuativo la rapida evoluzione del mercato”, ha commentato Simone Stancari, Head of Project Management di Ammagamma. “Questa caratteristica è fondamentale per mantenere sempre un’efficace gestione della logistica, anche in periodi di forte variabilità, come quello attuale”.

Il sistema, che pianifica quotidianamente il riordino ai fornitori per il mese successivo riaggiornandosi in autonomia, è fruibile attraverso una Web App che garantisce il totale controllo e monitoraggio delle scelte che vengono effettuate dagli algoritmi. L’output finale è un suggerimento per gli operatori, che potranno basarsi sui “consigli” del sistema per scegliere in ogni momento l’opzione migliore, in base alla loro esperienza.

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