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通过预测商店每天销售多少食物来减少浪费

作者:admin发布时间:2018-11-13 16:52

  原标题:AI 餐厅分析公司获 180 万美元融资 可预测食物销售量减少浪费

  本周一,人工智能餐厅分析公司 Tenzo 成功获得由美国创投基金 S28 Capital 领投的 180 万美元融资,该公司旨在运用人工智能 ( AI ) 技术收集销售、劳动力成本、库存支出和客户反馈的大量数据,来预测餐厅食物销售量以减少浪费、提高店内毛利率。

  全世界的食物浪费已达到惊人的比例。世界上大约三分之一的人在消费食品,每年有 1.3 吨食物被浪费,被浪费的食物在工业化国家达到约 6800 亿美元,发展中国家为 3100 亿美元。根据联合国粮食及农业组织的数据,总的来说,每年浪费的食物量相当于世界谷物年产量的一半以上。这一组令人震惊的数据是 Tenzo 创始人创立该公司的原因。

  Adam Taylor 和 Christian Mouysset 大约二十年前在剑桥大学修读计算机科学时就有共同的目标,他们一开始的目标是开发一个算法驱动的平台,通过预测商店每天销售多少食物来减少浪费。

  Adam Taylor 表示: 我会问一位销售经理,下周一将会出售多少食物,他们会说, 可能和上周一一样 。尽管有假期,或者说天气或季节在发生变化,但实际上经理预测的量会比他们期望的更多或更少。他们会做错预测,是因为没有看到相关数据,这部分数据是分散的、并且涉及店内的每个层面。商店需要一些可以将它们联系在一起的工具。

  为此,Tenzo 的系统侧重于四个核心领域:销售、劳动力成本、库存支出和客户反馈。通过考虑来自各种管道的数据,包括通过 Lightspeed、Bizimply、Vice、Google Places 等平台了解账户销售、天气、社交媒体评论和员工绩效,Tenzo 应用程序可以为餐馆管理人员提供预测意见,该程序适用于 iOS 和安卓系统以及网络信息中心。

  创始人 Adam Taylor 说: 我们所做的工作是建立连接多个数据来源并在移动设备上输出内容的程序。而且我们不仅仅是提供这些数据,实际上也正在对它进行分析,并通过向用户发出警告来通知用户,例如 周末劳动力要合理安排 或者 根据明天的预测,你没有订购足够的食材 。

  具体来说,两位创始人表示 Tenzo 的人工智能比传统的预测方法准确率高出 50%,并且可以将毛利率提高到 18%,Tenzo 可以跟踪每个员工的销售情况并自动预测变化,帮助管理人员确定最佳状态运营时间表,并平衡送货员工和店内员工的数量。此外,还有一个社交组件可以跟踪所在商店位置的在线评论(在 Yelp、Twitter、Facebook 和 TripAdvisor 的平台上),并在客户发布评论时向员工发出警报。

  Christian Mouysset 表示,社交媒体评级多一颗星,经调查证明可以给店铺带来 7%的额外收入。

  在 S28 Capital 的合伙人 Kent Ho 说: 实时数据和机器学习是餐厅未来的新方向。Tenzo 正在构建关键技术、提供可操作的智能工具以确保运作。我很高兴与他们合作,因为他们扩展核心技术,为下一代餐厅提供动力。

  当然,Tenzo 不是第一个用人工智能技术来解决食物浪费问题的程序。美国的 AgShift 应用程序可以使用计算机视觉自动检查农产品和其他商品的问题;伦敦创业公司 Karma 的应用程序将用户与超过 1,500 家提供剩余餐食的企业联系起来。同时,美国的 Mintscraps 和 LeanPath 程序都可以为餐馆提供实时跟踪解决方案以减少食物浪费。

  但是 Tenzo 的势头很强劲。迄今为止,它已在英国、美国、爱尔兰和法国的 700 个实际地点与客户签署了合作协议,包括早餐俱乐部、Iberica、Camile Thai、密歇布特餐饮以及英国和南非的 Nando。Christian Mouysset 称,已经有几位客户能够将员工成本降低 10%,食品浪费率降低 28%。

  当店铺主管拥有所有这些数据时,他可以开始关注其他事情,比如员工欺诈等。主管可以查看大量现金交易和信用卡平均交易规模,并了解不同人员工作时的变化情况。我们甚至开始在 Tenzo 原有功能之外新增自动订购和库存补货功能。