食品浪费率高怎么办?AI化的订单预测引擎给商家一个精确下单的机会
消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2026-04-29

据techcrunch报道,针对美国零售商大量食品浪费率极高的问题,前微软工程师Kalb和Bede Jordan开始研究订单预测引擎。
Kalb和Jordan 于2016年推出了Shelf Engine,并将这项技术提供给其他公司。该创业公司目前正在参与YC的孵化,并已经从风险投资公司Initialized Capital处筹集了80万美元的种子资金。
这个订单预测引擎能够分析历史订单和销售数据,并就零售商应该订购多少以减少浪费和增加利润来提出建议。零售商使用货架引擎越多,其机器学习模型就越准确。该系统还可以帮助供应商减少损耗,因为他们同意收回并退还任何在到期日之前没有销售的产品的购买费用。
该技术现在被WeWork,Bartell Drugs,Natural等客户用于杂货店和StockBox等180多个零售点。
当零售商使用这个预测引擎时,它会决定他们需要多少数量的商品,然后将这些订单提交给供应商。在产品到达销售日期前,零售商会向货架引擎报告,货架引擎仅对其销售的数量收取费用,但仍向供应商支付全部订单。随着时间的推移,货架引擎可以进行更精细的预测(例如,降价与销售特定物品的关系)。
除了为架子引擎的创建提供动力之外,Molly还帮助其首席技术官建立了创业公司的分销网络。
Kalb表示,该引擎已从网络效应中受益,因为当零售商注册时,他们的供应商通常会向其服务的其他零售商提及这项引擎。Kalb表示,该创业公司目前正在招聘更多的工程师和销售人员来帮助引擎的优化,并利用这一点,通过食品零售业传播。
编辑:青葙子
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