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AI 驱动的个性化、预测和减少食物浪费
Albert Heijn 使用 Azure OpenAI、AI Vision 和 Azure Kubernetes 服务，应用生成式 AI 进行个性化推荐、需求预测和减少食物浪费。该公司每天对超过 1500 万种门店-商品组合进行预测，预测期长达五周，每天执行近 10 亿次预测，以更好地匹配供需。与微软合作，创建了 Gen AI 实验室，构建客户功能，如食谱扫描仪（将食谱配料添加到购物车）和剩菜扫描仪（根据剩菜推荐食谱）。Albert Heijn 还在 AH App 中提供个性化的 Allerhande Weekmenu 和 My Recipes，以改善膳食计划和购物便利性。
总食物浪费减少超过 10%
未披露
每年节省 25 万公斤浪费的食物
未披露
每天对超过 1500 万种门店-商品组合进行预测
未披露
01
业务背景
Albert Heijn 使用 Azure OpenAI、AI Vision 和 Azure Kubernetes 服务，应用生成式 AI 进行个性化推荐、需求预测和减少食物浪费。该公司每天对超过 1500 万种门店-商品组合进行预测，预测期长达五周，每天执行近 10 亿次预测，以更好地匹配供需。与微软合作，创建了 Gen AI 实验室，构建客户功能，如食谱扫描仪（将食谱配料添加到购物车）和剩菜扫描仪（根据剩菜推荐食谱）。Albert Heijn 还在 AH App 中提供个性化的 Allerhande Weekmenu 和 My Recipes，以改善膳食计划和购物便利性。
02
遇到的问题
03
AI 解决方案
04
实施结果
总食物浪费减少超过 10%：
每年节省 25 万公斤浪费的食物：
每天对超过 1500 万种门店-商品组合进行预测：
目标是到 2030 年将 2016 年的食物浪费水平减少 50%：
每天执行近 10 亿次预测：
05
风险与边界
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信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。