您的当前位置:主页 > 互联网大会 >

Ocado如何使用机器学习来减少食物浪费、解决饥饿

时间:2020-01-01

Ocado怎么运用机器学习来削减食物糟蹋、处理饥饿问题?

食物糟蹋在全球是个大问题。据联合国粮食及农业组织宣称,全球每年糟蹋约13亿吨粮食。据信这足以养活全球8.15亿的饥饿人口。

但由于技能的前进,这个问题有一天有望消除。比方说,杂货店技能前驱Ocado经过运用数据剖析、机器学习和人工智能来办理其产品,将食物糟蹋率降低到6000件中的只是1件。

Ocado的企业社会职责负责人Suzanne Westlake说: 在英国这儿,问题的严峻程度是:每年糟蹋8600万只鸡、4.38亿片面包、300万片奶酪、130万只苹果、5.2亿品脱牛奶以及20多亿个马铃薯。咱们总是甘愿看到食物落在他人的肚子里,而不是倒在垃圾箱里。

遏止食物糟蹋

使用根据机器学习的猜测和优化,Ocado的端到端电子商务、物流和实行途径可以核算出顾客实际需求的食物,确保不会从供货商处订货过多的产品。

Ocado Technology的首席执行官James Matthews说: 在咱们的网店上,先进的AI可以协助咱们了解顾客的购物习气。一组先进的猜测引擎可以准确地猜测咱们54000多种不同产品的需求,那样咱们不会从供货商处订货剩余的产品。

咱们每天生成2000多万个猜测。咱们在寻觅可以为顾客供应最大新鲜度和可用性,一起最大程度削减糟蹋和库存量的最佳平衡点。这也使咱们得以猜测销售量,并在适宜的时刻对适宜的产品进行打折,以确保咱们具有的一切库存都售完。

Ocado在库房中布置了一系列AI驱动的体系和机器人,以确保食物准时抵达顾客手中而且新鲜,因此终究不会被丢掉。Matthews持续说: 咱们名为Hive的订单实行技能以及在其上运转的共同机器人机群,使咱们可以确保食物可以在5小时内送入、拣选、包装并再次运送到顾客处。

实际上,不计其数的机器人在网格上协作,仅需5分钟就可以拣选大约50件产品的一笔顾客订单。咱们的机器人在网格上以每秒多达4米的速度移动。比方说,拣选、包装和运货的速度越快,看到冰淇淋消融的或许性就越小。

追寻运卡车队

产品未正确地存储在库房或送卡车中时,也会形成食物糟蹋,不过Ocado已施行了模仿和猜测模型来处理该问题。

这有助于咱们确保将送来的产品保存在准确温度操控的应有环境中,有效地消除了因以不正确的温度存储、存储在库房中或运送到顾客的途中而形成的糟蹋。

在其他当地,机器学习优化东西可以每天为数千辆卡车组织最佳的实时送货道路。Matthews说: 咱们每秒进行950万次道路组织核算。每次顾客下订单或更新订单时,都会在改写页面所需的时刻内核算一切或许的道路组织和送货计划。

道路规划是实时调整的,可呼应各种因素,包含不断改变的路况、交通和燃油量等。这使最终一英里成为高效无缝的旅程。结果是,运送途中糟蹋的食物很少。

作为新鲜度确保的一部分,Ocado不会出售只要几天就会过期的新鲜农产品,会捐赠给有需求的人。Westlake说: 相反,它将被主动符号,并从头分发给当地的食物银行或动物公园。

咱们与30多家精挑细选的食物协作伙伴、超本地化食物银行、食物从头分发慈善机构和野生动物园协作,将咱们的食物糟蹋降低到简直为零,并供应给真实有需求的人们。在曩昔三年,咱们已从头分发了近4000吨的食物。

展望未来,Ocado将持续扩展社会公益事业。Westlake总结道: 咱们持续支撑社区,并与食物银行Ediblelinks运营的Honesty Shops进行协作。

关于许多人来说,它是一点点不会有耻辱感的食物银行代替途径,这有助于缓解并避免危机状况。这让当地社区的成员可以取得食物及其他相关产品,比方尿布和婴儿奶粉,不然他们或许无力从商业大街上的零售商那里购买。

原文标题:How Ocado Is Using Machine Learning To Reduce Food Waste And Feed The Hungry,作者:Nicholas Fearn

关于我们
我们的服务
我们的案例
新闻动态
联系我们

公司服务热线