不用翻垃圾桶就知道剩食量 IKEA靠AI減少50%食物浪費

食物浪费大部份来自餐厅，借由AI设计适合的餐点份量、精准预估需求，减少浪费。 图片来源：Getty Images

【文／吴凯琳；图片／Getty Images】

【AI实战】人工智慧可以帮我们监控垃圾桶，挖掘历史数据，减少食物浪费，同时避免企业获利，也跟着食物一起浪费掉了。

美国某家连锁饭店在房间垃圾桶安装了摄影机，想要知道房客丢掉哪些食物，结果发现早餐的可颂面包太大了，房客根本吃不完。许多食物就这么浪费掉，也包括公司的利润。

另外，某一家超市从自家的销售资料库中发现，黄洋葱的销售速度不如红洋葱，而且更容易被扔掉。

这一切都要归功人工智慧技术的发展，让头痛的食物浪费有了可行的解决方法。

现代社会的食物浪费问题究竟有多严重？

根据美国环保局统计，全美有将近三分之一的食物未食用就直接被丢弃。另外，联合国环境署数据显示，2022年全球有大约十亿公吨的食物被浪费。

大量未吃的食物从超市、餐厅、家庭餐桌被倒入垃圾桶，如果这些被丢弃的食物没被用作堆肥，最终只能进入垃圾掩埋场、逐渐腐烂，任由大量温室气体排放到空气中。

根据联合国环境署统计，浪费掉的食物所产生的温室气体，占全球排放量的8%至10%，大约相当于航空与船运一年排放量的总和。

但是，「食物浪费造成的环境问题，一直被大众忽视，」英国新创公司Winnow创办人佐恩斯（Marc Zornes）告诉《纽约时报》。

监控剩食，重新调整餐点份量

曾任职于麦肯锡顾问公司的佐恩斯，在2013年与杜菲（Kevin Duffy）共同创办了Winnow，两人决定从餐饮业着手，解决食物浪费的问题。

根据非营利组织ReFED报告，餐厅浪费的食物中，有70%是餐盘里剩余的食物，代表餐厅必须重新调整每份餐点的份量。

「这是众所周知的问题，」佐恩斯说，「却一直找不到解决方法。」

佐恩斯估计，餐厅采购的食物当中，大约有5%至15%在制作过程中被浪费掉。他希望开发实用的科技工具，帮助餐厅更有效率地管理厨房，减少浪费。

Winnow成立后不久，IKEA就成了他们的客户，后来甚至成为重要的合作伙伴。

2015年初，Winnow选定IKEA在英国的两家门市测试开发系统，结果6个月内减少了40%的食物浪费，IKEA餐饮业务的获利更是显著提升，因此双方决定扩大推行规模，一起合作改良系统。

2019年，Winnow正式推出全新的人工智慧系统Winnow Vision，整套系统包含一台电子秤、垃圾桶与平板电脑。每当餐厅厨房的员工将食物丢进垃圾桶，安装于垃圾桶底部的电子秤就会记录被丢弃的食物重量。

在此同时，垃圾桶上方的平板电脑会自动拍照，辨识垃圾桶内有哪些食物种类，例如系统可以区分千层面（比较有价值）与香蕉皮（没那么有价值）的不同，然后推估这些浪费的食物大约是多少成本。

最后，系统会针对上述的数据进行分析，建议客户未来应该如何调整，减少食物浪费。

Winnow Vision系统采取「软体即服务」（SaaS）模式，客户每月支付一笔服务费用给Winnow。

目前主要客户包括IKEA、杜拜亚曼尼饭店，以及希尔顿、威斯汀、皇冠假日等全球知名连锁饭店。

希尔顿饭店就是利用这套系统发现，早餐的糕点份量太大，房客常吃不完，茄汁焗豆经常有剩。IKEA在导入Winnow系统后，2022年达成食物浪费减半的目标。

佐恩斯向科技新闻网站TechCrunch表示，使用Winnow系统的厨房，在6到12个月内可减少4到7成的食物浪费，同时省下2%至8%的食物成本。

演算法推估，减少生鲜损耗

另一家值得关注的新创企业是2017年成立的Afresh，三位创办人史瓦兹（Matt Schwartz）、费纳（Nathan Fenner）与库勒雪夫（Volodymyr Kuleshov）曾是史丹佛大学研究所同学，他们锁定的是超市生鲜食品（包含肉类、海鲜、熟食、蔬果等）。

人工智慧正好可以解决现今服务业面临的人力难题。 图片来源：Getty Images

生鲜食品的采购与库存管理相较其他商品更困难，生鲜商品会随着时间累积而变质、无法销售。此外，不同类型的商品，例如预包装肉品（鸡胸肉）、店内制作的加工品（汉堡肉饼）、在店内切割销售的大块原肉等，保鲜期不尽相同。正因为变数多，库存与实际可贩售的数字之间，经常出现落差。

Afresh开发的系统，会搜集每项生鲜食品大约六年的销售数据与价格变化等资料，然后进行分析，预估可能的需求量，还可针对不同门市个别预测。

例如：在某家门市，未来三天有90%的机会最多销售50颗凤梨，80%的机会最多销售45颗，70%的机会最多销售40颗等。

此外，系统会利用演算法推估不同生鲜食品的变质速度，或是因为其他因素导致损耗的可能性，预先提醒门市员工，哪些生鲜商品需要由人工再次确认是否有损耗或需要补货，如此一来能降低损耗、减少浪费，同时提升库存准确度。

举例来说，传统的复活节彩蛋彩绘季节会导致鸡蛋销量暴增，Afresh系统可以计算门市应该额外订购多少箱鸡蛋，此外还需采购更多甜椒，因为一般美国家庭会在家里用多余的鸡蛋制作甜椒欧姆蛋。

AI就像经验丰富的店经理

如果是经验丰富的店经理必定知道这些眉角，但是人工智慧系统可以提供更精准的资讯。比如，系统会建议店经理必须在复活节前一周订购105盒鸡蛋，而不是110盒，在追加订单时可以更精准，避免过量。

Afresh的客户、美国大型连锁超市艾伯森（Albertsons Companies）永续发展主管苏珊娜．朗就特别提到，人工智慧正好可以解决现今服务业面临的人力难题。

经验丰富的店经理愈来愈难找，「人工智慧所能做的就是准确度，不只是告诉你『需要采购洋葱』，而且是明确指出要采购『这种洋葱』，」她说。

为了提高客户使用意愿，Afresh系统采用云端模式，客户不需要花费成本与时间安装与维护系统。透过云端与客户系统对接，每晚抓取销售、价格与发货日期等资料。

另一家新创公司Wasteless同样是锁定生鲜食品，开发电子货架标签，愈接近商品保存期限，系统就会依据各项指标如库存、销售纪录、售价等，精密计算之后，自动调降电子标签上的价格，吸引顾客抢购，同样能达到避免食物浪费的目的。

如今世界上有地区陷入饥荒，但同时也有许多地区持续制造食物浪费。人工智慧技术的出现，提供我们新的可能，真正有效解决长久以来的难题。

【实战秘诀】用科技救剩食，也找回公司获利

1.提升库存精准度：透过人工智慧分析历史销售数据，准确预估销售，避免过度库存或是库存不足的问题。

2.减少生鲜食品浪费：利用演算法推估食物变质速度，及时提出预警，避免不必要的浪费。

3.弥补资深人力不足：在资深人力短缺的情况下，人工智慧可以提供准确的资讯，协助员工迅速做出正确决策。

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