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L’intelligenza artificiale di Ammagamma per ridurre gli sprechi nelle mense CirFood

Sviluppato un sistema di demand forecasting e inventory optimization che grazie all’utilizzo di algoritmi di IA ha permesso di ridurre del 15% gli sprechi e di 111 tonnellate lo stoccaggio in magazzino

CIRFOOD, impresa cooperativa con 13.000 dipendenti, che opera in diversi ambiti della ristorazione collettiva (aziendale, scolastica e sociosanitaria), oltre che commerciale, ha implementato un sistema di demand forecasting e di ottimizzazione dell’inventario, sviluppato da Ammagamma, che si basa su algoritmi di intelligenza artificiale.

Uno degli obiettivi di CIRFOOD è la riduzione degli sprechi di cibo. Questo comporta un’attenta pianificazione in fase di produzione e approvvigionamento, che prevede diverse fasi di analisi ed un’efficiente gestione della logistica. E’ proprio in questo contesto che è nata la partnership con Ammagamma e i suoi esperti, intervenuti per sviluppare un sistema ad hoc che ha un impatto notevole sulla gestione del magazzino e garantisce l’efficienza della logistica e la sostenibilità di processo. Questa soluzione consiste in due fasi, Demand Forecasting e Inventory Optimization.

Inoltre, un sistema di “smart alert” assegna specifiche priorità ai riordini, evidenziando sia qual è la merce più urgente da ordinare, per evitare understock, sia quale potrebbe essere quella a maggiore rischio di deperimento, da utilizzare velocemente, per evitare sprechi.

“Grazie a questa soluzione puntiamo ad ottimizzare la movimentazione dei magazzini. Abbiamo l’obiettivo di ridurre gli sprechi del 15% e di diminuire di 111 tonnellate lo stoccaggio medio in magazzino” ha commentato Massimiliano Merenda, Procurement & Supply Chain Executive Director CIRFOOD. 

Il riordino ottimizzato riduce il tempo medio in cui i prodotti restano in giacenza e questo è un ulteriore vantaggio: CIRFOOD è infatti in grado di fornire ai propri clienti merce sempre più “fresca”. La notevole riduzione media del volume dello stock comporta, oltre a minori costi associati, anche una riduzione dell’occupazione degli spazi, con conseguente semplificazione della logistica interna e maggiore possibilità di centralizzazione.

“Grazie alla capacità di auto apprendimento, i sistemi di IA sono in grado di prevedere in modo continuativo la rapida evoluzione del mercato”, ha commentato Simone Stancari, Head of Project Management di Ammagamma. “Questa caratteristica è fondamentale per mantenere sempre un'efficace gestione della logistica, anche in periodi di forte variabilità, come quello attuale”.

Il sistema, che pianifica quotidianamente il riordino ai fornitori per il mese successivo riaggiornandosi in autonomia, è fruibile attraverso l’utilizzo di unaWeb App che garantisce il totale controllo e monitoraggio delle scelte che vengono effettuate dagli algoritmi. L’output finale è un suggerimento per gli operatori, che potranno basarsi sui “consigli” del sistema per scegliere in ogni momento l’opzione migliore, in base alla loro esperienza.

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