Stap 1: Cateringplanning

Het begint allemaal met het nauwkeurig voorspellen van het aantal passagiers aan boord, nog voordat de catering wordt geladen. Dankzij slimme analyses op verschillende meetmomenten, die in de pas lopen met verschillende fases van de voorbereiding van de catering, kunnen we tegenwoordig precies inschatten hoeveel maaltijden er nodig zijn.

Het systeem dat de voorspellingen maakt, is inmiddels beschikbaar voor zowel nationale als internationale cateraars. Je kunt je voorstellen hoe enorm de impact hiervan is op het wereldwijd voorkomen van overproductie. De data vanuit dit systeem wordt ondertussen verzameld voor nog efficiëntere cateringservices en voor verdere analyses. Een volgende stap is om het systeem uit te breiden naar meer specifieke drankenbeladingen.

Stap 2: Voedselconsumptie

Eenmaal aan boord is het van essentieel belang om het eetgedrag van passagiers nauwkeurig te begrijpen. Door statistische gegevens te analyseren, kunnen we de samenstelling en hoeveelheid van de maaltijden beter afstemmen op de behoeften van de passagiers.

Dit zorgt niet alleen voor een hogere klanttevredenheid, maar ook voor minder verspilling en daarmee een vermindering van overtollig gewicht aan boord. Bovendien bieden inzichten in het eetgedrag waardevolle input voor het evalueren van het bestaande aanbod en het ontwikkelen van nieuwe producten.

Stap 3: Afvaldetectiesysteem

Nadat een vliegtuig is geland, gaat het overgebleven voedsel van boord, samen met het afval. Hoewel een deel van het afval al gerecycled wordt, blijft het een uitdaging om precies te begrijpen waar het uit bestaat. Pas als je een beter inzicht hebt in de samenstelling, kun je effectieve maatregelen nemen om afval te verminderen.

Het handmatig nemen van steekproeven en analyseren van afval is een tijdrovende en moeilijke klus. Bovendien is deze methode niet structureel, aangezien de afvalstroom continu verandert.

Een heel mooie oplossing hiervoor is Computer Vision. Met deze specifieke AI-techniek ben je in staat om afval automatisch in categorieën te identificeren. De output van een Computer Vision Systeem kun je vervolgens gebruiken voor diepgaande analyses van het afval. En deze analyses zijn dan weer een goed startpunt voor het formuleren van acties die afval verder verminderen.

Datagedreven

Het voorbeeld hierboven geeft een eenvoudig beeld van de rol die datagedreven innovatie speelt bij verduurzaming. Natuurlijk is het implementeren ervan een complexer proces. Het vereist niet alleen het verzamelen en analyseren van data, maar ook het toepassen van geavanceerde technieken en specifieke expertise.

Met de juiste aanpak kun je als organisatie echter enorme voordelen behalen, zoals een efficiënter gebruik van middelen, minder afval, lagere kosten, hogere klanttevredenheid en slimmere oplossingen. En daarmee een belangrijke bijdrage leveren aan een betere wereld en een duurzame toekomst.

Ben je geïnspireerd geraakt en wil je meer weten over hoe jouw organisatie processen kan verduurzamen met behulp van datagedreven innovatie? Neem dan gerust contact met ons op. We denken graag vrijblijvend met je mee.