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玛丽亚泽西爆头

食品浪费减少平台重避,帮助零售商跟踪需求在Covid-19流行病中

玛丽马泽西的单词
超市Covid-19的线条

纽约市创业脆 上秋天推出 有一个AI驱动的 需求预测平台 这有助于零售商及其供应商减少过度覆盖并减少食物垃圾。据该公司表示,肉类,乳制品和生产等行业中的30个β顾客已经看到了有前途的结果,包括较少的短订单和报废库存减少了80%。 

凭借其在预测方面的广度,清晰的定位良好的是重新计算其服务,以帮助零售商在Covid-19之后应对消费者的需求。 

3月下旬,启动推出了一个建模工具,允许零售商从欧洲杂货商那里查看销售点数据,以更准确地预测美国采购趋势。 “欧洲是美国的几周,从美国的角度来看,这意味着从欧洲零售商的购买数据表明,美国的商店是什么,这是Trevor Hough,产品剧情的副总裁。 

正如您在下图中看到的那样,从清脆的拍摄 PsianTwatch工具,在欧洲逗留逗留订单宣布后立即购买飙升。一周后,随着人们持续存量,需求持续30%至250%。 “那么,在大多数情况下,事情恢复正常,”霍夫解释说。 “如果你是供应商,你可以看看这个并用......你自己的数据嫁给它,以便更好地为涌入或需求下降准备。”

Coronavirus Covid-19期间杂货和其他产品的需求

(图片:此图表显示了杂货品必需品的需求,例如清洁用品,罐头商品,米饭,面食和地肉,欧洲留在宿舍宣布之前,期间和之后。点击放大。)

在Covid-19之后减轻“牛鞭效应”

酥脆的食物废物减少工具主要是供应链理论的中心,称为 牛鞭效应。首先由三斯坦福教授的三人识别并发表 麻省理工学院的Sloan管理审查 1997年,该理论将通过供应链通过供应链的信息变得不准确的信息,以便在一个人的手中的牛斗动:一端的小型运动在另一个方向上产生更大且较大的涟漪。  

当涉及食品系统等供应链时,该理论决定了消费者需求预测的小不准确 - 加入或减去5% - 可能导致公司进一步回报链思维需求 增加或减少高达40%。 “在零售商处于消费者方面的轻微涟漪 - 可以在供应链中的其他地区产生巨大,级联的影响,”霍夫告诉我们。 

在正常情况下,结果是食物留在现场,以腐烂或公司携带过度克服的覆盖物,导致 大约三分之一的全球食品供应 每年都会浪费。但在非凡的时间,如这些,效果可能会更加损害。 

“零售商看到了一个巨大的尖峰,不知道它将持续多久,并且他们开始订购数千件咖啡或卫生纸或无论如何的案例,”霍夫解释说。 “那然后击中其他人,现在所有这些人都在说,”我需要千万和数千人“。

随着供应商在响应不准确的预测中大幅上涨或过度产生,许多人将留下库存,因为随着需求恢复正常的情况,他们无法销售 - 导致大规模的财务袭击,特别是在易腐货物的情况下,整个浪费。在Covid-19大流行中,浪费的食物变得特别令人心碎,因为数百万发现自己失业而且 英里长的食品储藏室照片 在社交媒体上去病毒。 

Crisp的团队表示,准确的数据可以推回上问题,最终确保食物最终需要在需要的地方。 “像Covid-19这样的全球活动提高了我们的食品供应链的互连,”Traasdahl,联合创始人兼首席执行官是Crisp。 “拥有这种数据可用并知道美国的行为是在两到四周的时间跨度遵循欧洲行为,这对于美国杂货店和食品制造商来说至关重要,因为他们试图预测对食品和杂货产品类别的需求,并发满足公民的需求。“

消费者到供应商的时间滞后可能最长可达四个月,河北部解释进一​​步。 “所以,我们看到的需求飙升实际上不会达到12至16周的供应商,这就是为什么这是如此关键:您可以向供应商提供的更高级信息,更准确地更准确回应它。“

CRISP的需求数据模型可以通过产品类别将其过滤到商店级别,是实时更新的,并且可以自由地播放给供应链的杂货商,零售商,供应商,经纪商,分销商,CPG制造商和其他组织。 

图像信用: Adrien Delforge./ undplash和酥脆

玛丽亚泽西爆头玛丽马泽西

玛丽马泽西 是Triplepundit的高级编辑。她也是3BL论坛的共同主机:品牌服用立场!和3P的赞助商编辑系列制片人。她位于费城,喜欢旅行,在厨房里花时间在户外花时间和实验。与Triplepundit一起,她最近的工作可以找到 有意识的公司 and VICE’s 母板.

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