Prevención del desperdicio de alimentos impulsada por IA para la alimentación universitaria

Winnow entrega datos auditables en todos los niveles, desde un solo comedor hasta el reporte de todo el grupo, cubriendo peso, costo y CO₂e evitado. Cada desecho se pesa, se registra con fecha y hora y se fotografía, así que las cifras provienen de medición directa y no de estimaciones.

Se miden. Cada desecho que entra al contenedor monitoreado se pesa en una balanza conectada, se registra con fecha y hora y se fotografía. Los estándares de reporte exigen cada vez más que indiques si las cifras provienen de medición directa o de estimaciones, y los datos de Winnow son medición directa.

Sí. La gama Vision mide el desperdicio previo al consumo generado en la preparación y por sobreproducción. VisionPW usa una cámara con sensor de movimiento para medir el desperdicio en platos post-consumo, que es donde se refleja el comportamiento de los estudiantes y no las decisiones de la cocina.

Sí, y funciona. LSE Bankside House puso los datos semanales de Winnow en pantallas y carteles, diseñó los visuales con su Departamento de Ciencias del Comportamiento y redujo el desperdicio en platos un 34 % durante la Food Waste Action Week.

Sí. Todos los sitios reportan a Winnow Hub, así puedes comparar comedor contra comedor y punto de venta contra punto de venta, y ver toda la institución en un solo lugar. El nivel de producto se ajusta al tamaño de cada sitio.

Una cámara fotografía los alimentos cuando entran al contenedor y una balanza conectada los pesa. La IA de Winnow identifica el alimento y registra su peso, costo y motivo, sin ninguna acción de tu equipo. VisionPW añade la medición del desperdicio en platos en los comedores mediante una cámara con sensor de movimiento.