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Food tech. Mercato alimentare: meno sprechi con l’intelligenza artificiale di Hopenly. Gli algoritmi predittivi di vendita per ridurre i prodotti freschi invenduti

Il Grocery Alimentare (prodotti da supermercato) cresce dell’85%, rispetto al 2019, raggiungendo un valore di 854 milioni di euro1 e diventando il principale segmento del Food&Grocery online secondo i dati dell’Osservatorio eCommerce B2c Netcomm-Politecnico di Milano, ma la tecnologia può supportare anche la produzione. Hopenly, PMI innovativa di Data Science, ha applicato l’intelligenza Artificiale in un’azienda italiana storica, dimostrando una riduzione di prodotti freschi invenduti per € 170.000 in un anno, pari al 2.6% del fatturato.

“Crediamo che l’Intelligenza Artificiale possa aiutare manager e imprenditori a ottimizzare gli investimenti ed eliminare gli sprechi, alleggerire il magazzino, limitare i costi di produzione inutili e migliorare la pianificazione di promozioni e sconti. I modelli di AI possono essere di grande aiuto, analizzando i dati di quello che sta succedendo per cercare di predire il futuro” afferma Barbara Vecchi, Founder e CEO di Hopenly. “Lo abbiamo sperimentato con un’azienda italiana storica del settore alimentare, dove abbiamo realizzato un modello automatizzato di previsione della produzione che, con un investimento di 40 mila euro, ha permesso una riduzione annuale di prodotti freschi invenduti per € 170.000, pari al 2.6% del fatturato e il mantenimento di magazzino sotto i 100 mila euro di prodotto non fresco, per un risparmio totale di 300.000 euro in un anno”.

Fulcro del progetto, realizzato a inizio 2019 e in miglioramento continuo, è testare una nuova tecnologia a supporto della pianificazione della produzione di prodotti freschi e non freschi. L’azienda è stata dotata di un algoritmo in grado di offrire come output un dato che indica la previsione, con cadenza settimanale, delle future 4-5 settimane intrecciando una mole di dati come lo storico delle vendite, le festività, le promozioni e la stagionalità.

La trasformazione digitale ha permesso anche di automatizzare e liberare risorse interne dalla compilazione manuale dei dati, sgravandole dal rischio di un out of stock – ossia il tutto esaurito a scaffale – o di un eccesso di produzione e quindi di un possibile spreco. Il personale interviene solo per gestire gli imprevisti, siano questi in positivo o in negativo, avendo più tempo a disposizione per monitorare quali variabili incidono sulle vendite e di conseguenza sulla produzione.

Seppur il tema della sostenibilità ambientale mi stia a cuore, mi preme far comprendere alle aziende il vantaggio economico nell’investire in Data Science. Ottimizzare la produzione significa ridurre lo smaltimento della plastica, azione che può incidere sul costo finale e quindi aumentare i margini.” Afferma Barbara Vecchi, Founder e CEO di Hopenly. “I modelli predittivi permettono di anticipare i trend e consentono un deciso vantaggio competitivo tanto più in un contesto dove la concorrenza sarà sempre più agguerrita. Per i prodotti freschi, a differenza dei beni durevoli, il ridotto tempo a disposizione per la vendita limita anche la pianificazione di promozioni e sconti. Insomma, la tecnologia in questi casi può fare davvero la differenza”.

Se prima era difficile fare una previsione delle vendite, oggi – in uno scenario complesso come quello in cui viviamo – poter incrociare i dati con le molte variabili che derivano anche dagli acquisti online, diventa sempre più strategico. Le serie storiche, pezzo forte della statistica classica, oggi non bastano più. Siamo all’anno zero e l’analisi del passato non è più in grado di suggerire da sola azioni future. I modelli di Intelligenza Artificiale possono essere di grande aiuto, pur con un margine di errore superiore al passato, consentono in ogni caso di riordinare e semplificare i dati per aiutare a prendere decisioni oculate e migliorare la capacità competitiva.

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