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挑战
Sky 的企业厨房因食物浪费而损失大量资金，却无法清晰了解浪费发生在哪里，也不知如何系统性地减少浪费。与许多大规模餐饮运营一样，他们知道浪费是个问题，但缺乏数据来定位具体问题并衡量改进效果。
解决方案
- 安装 FoodSight 的 AI 驱动 Scrappy 传感器，自动追踪每一份丢入垃圾桶的食物
- 实时仪表盘让厨房团队即时掌握浪费模式
- 系统识别出浪费最多的食品和成本最高的浪费时段
- 基于数据洞察实施系统性的减少计划
成果
27%浪费减少
在实施后的前六个月内达成
€39,000成本节约
通过减少浪费识别的年度节约
30.74 tonnes避免的二氧化碳排放
通过减少浪费避免的等量排放