Tenzo:这家初创公司试图通过人工智能减少食物浪费

Aaron
特邀作者
文章摘要: 使用人工智能比传统的预测方法减少食物浪费多达50%,并且可以将餐厅毛利率提高到18%

全世界的食物浪费已达到惊人的比例。根据联合国粮食及农业组织的数据,世界上每年大约三分之一的食品会被浪费,工业化国家浪费的粮食价值约为6800亿美元,发展中国家为3100亿美元,每年浪费的食物量相当于世界谷物年产量的一半以上。要知道世界上还有约1/7的人口生活在贫困线以下,数以千万的人平时连基本的食物保障都没有。

全球每年食物浪费严重

这样一个触目惊心的数字,促使前麦肯锡合作伙伴、剑桥大学计算机科学与经济学毕业生亚当泰勒(Adam Taylor),联合英国快速休闲连锁店Hummus Bros的负责人Christian Mouysset创建人工智能餐厅分析公司Tenzo。这家公司的宗旨,就是为了减少食物浪费。在2016年S28 Capital领导的融资活动中获得180万美元天使资金。

创始人Taylor和Mouysset说,他们从一开始就认定一个目标,就是开发一个算法驱动的平台,通过预测饭店或者餐厅的销量来帮助减少浪费。

作为一个餐厅的经理,经常会碰到的几件事情: 1. 客人下单了但是材料没了 2. 没什么客人,但是材料准备一堆,结果只好自己用掉或者倒掉。通常有经验的餐厅被比较清楚每天的人流量,但这种靠感觉预测人流量不是那么准确,所以浪费不可避免。Tenzo的目标就是通过精确的分析来替代靠感觉预测。

Tenzo用人工智能计算销售成本平衡点

“我会问一位销售经理,下周一将会有多少商品出售,他们会说,'可能和上周一一样。' 尽管有假期,或者说天气或季节正在发生变化,实际上,它们会比他们期望的更多或更少,“泰勒说。“他们做错了预测,因为他们没有看到这些数据 - 因为数据是分散的,而且相互之间关联不那么密切,靠人的感觉很难知道。“

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,并找到交货和店内员工的正确平衡。

Tenzo通过分析员工和销售的实际运作,来平均实际成本和销售额,最终节省劳动力成本。Tenzo还有一个奖励机制,通过确定最佳和最差员工表现,使得餐厅可以将其纳入劳动计划和奖惩计划。

Tenzo筛选出最佳和最差员工

此外,还有一个社交组件可以连接各个流行的社交网络(Yelp,Twitter,Facebook和TripAdvisor等),可以在客户针对餐厅发布评论时向员工发出提醒。

Tenzo的创始人声称,使用人工智能比传统的预测方法减少食物浪费多达50%,并且可以将餐厅毛利率提高到18%。从数字上来看,的确是不错,不过从他们的用户界面来说,也许相对复杂了一点。

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