Доход мирового рынка продуктов питания в 2022 году составил 8,77 трлн долларов США. Ожидается, что пищевая промышленность будет ежегодно расти на 4,80% (CAGR 2022–2027). (Источник: Statista) В пищевой промышленности работают тысячи и тысячи людей по всему миру. Детское питание, хлебобулочные изделия, шоколадные закуски, молочные продукты и овощи и т. д. являются крупнейшими сегментами пищевой промышленности. В настоящее время технология является неотъемлемой частью пищевой промышленности. Он используется от производства до доставки продукции и т. д. В пищевой промышленности есть много крупных и мелких брендов, и рынок также достаточно конкурентен. Им необходимо предлагать потребителям хороший сервис и качественную еду. Наука о данных может предложить множество решений для пищевой промышленности.
1. Доставка еды
Онлайн-заказ еды растет, и люди предпочитают пробовать новую еду через день. В этой ситуации компании по заказу / доставке еды предлагают решения для потребителей, которые ищут завтрак, еду или ужин. Алгоритмы машинного обучения могут помочь компаниям предлагать экономичное и быстрое обслуживание потребителей за счет оперативной отправки водителей для доставки еды. Чат-боты могут использоваться для решения запросов потребителей в режиме реального времени.
2. Рестораны и отели
Крупные сети ресторанов/гостиниц могут использовать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования трафика заказов на еду, поэтому для выполнения заказов в определенную дату необходимо предоставить соответствующий инвентарь. Предыдущая история заказов клиента может быть использована, чтобы порекомендовать ему блюда. Это поможет ресторанам не терять клиентов и получать повторяющиеся заказы. Благодаря этому отель может увеличить свои доходы, предложить потребителям хороший сервис и опыт.
3. Управление цепочками поставок
Цепочки поставок важны для пищевых компаний, и эффективное управление этими вещами имеет для них большое значение. В противном случае может возникнуть задержка производства продуктов питания в случае отсутствия сырья или доставки произведенного продукта на рынок. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для прогнозирования спроса на продукты питания и более эффективного управления операциями компании. Это поможет компаниям улучшить управление цепочками поставок и повысить прозрачность. Это экономит деньги и время для них.
Для получения дополнительной информации прочитайте следующие статьи.
Ссылки:
