Presentamos Winnow Vision, la tecnología de residuos de alimentos más avanzada del mercado. Winnow Vision, habilitado para IA para maximizar la eficiencia operativa y la precisión de los datos, permite reducir los residuos de alimentos sin ningún esfuerzo. Únase a cientos de cocinas de todo el mundo que reducen sus costes hasta un 8% al año.
Winnow Vision supera los niveles humanos de precisión a la hora de identificar residuos de alimentos, identificación que se somete a una validación adicional para asegurar la calidad de datos.
Después de un período de entrenamiento, Winnow Vision reconoce automáticamente los residuos de alimentos, ahorrando así tiempo al personal.
Una vez entrenado, Winnow Vision casi no requiere formación del personal o entrada de datos
Con Winnow Vision, la IA se ha introducido por primera vez en la cocina profesional a gran escala. Se trata de un producto innovador en la lucha contra el desperdicio de alimentos. La automatización reduce las barreras para la entrada para miles de cocinas de todo el mundo.
Winnow Vision proporciona desde el primer día una mejora de la precisión de los datos al validar cada entrada de residuos de alimentos, ofreciendo a los equipos una mejor información y perspectiva para ayudarles a reducir los residuos.
A medida que se van recopilando más datos de imágenes, Winnow Vision se va haciendo más inteligente. Cuando se activa la capacidad de reconocimiento, se alcanza un estado se semiautomatización en el que lo único que tienen que hacer los usuarios es confirmar los alimentos sugeridos. Así se reduce el error humano y los usuarios ahorran tiempo.
A la larga, la automatización completa no requerirá ninguna entrada por parte del equipo.
Miles de chefs de todo el mundo ya están ahorrando tiempo y dinero con Winnow
Reduzca sus costes de alimentos un
2-8%
al año
Nuestros clientes reducen sus costes de alimentos entre un 2 y 8% al año
Rápidos rendimientos financieros con un ROI de hasta el
1,000%
el primer año
ROI típico del 200%-1.000% en el primer año de uso de Winnow
Vea cómo IKEA Norway está construyendo un futuro alimentario sostenible con
Winnow ha recibido el premio Tech Disruptor 2019 en The Circulars. Este prestigioso galardón, entregado en el Foro Económico Mundial, reconoce el logro en el desarrollo de la economía circular. Entre los ganadores de ediciones anteriores se encuentran IKEA, Nike y Patagonia.
Obtendrá desde el primer día una mayor visibilidad en sus cocinas. Las fotografías tomadas confirman totalmente su datos. También se beneficiará de un mejor conocimiento y comprensión de las preferencias de sus clientes que podrá utilizar en su ingeniería de menús.
A medida que vaya entrenando el modelo de visión artificial, el sistema se volverá más inteligente. Winnow Vision predice una lista restringida de 5 artículos que incrementa la facilidad de uso y reduce el error humano.
Una vez totalmente entrenado, Winnow Vision se vuelve más certero que los seres humanos. Los residuos se registran automáticamente, sin restar nada de tiempo al personal y eliminando el error humano por completo. Los equipos se benefician de una potente capacidad de provisión de información que reduce los residuos y los costes de alimentos.
Miles de chefs de todo el mundo ya están ahorrando tiempo y dinero utilizando Winnow
"We’ve identified that overproduction is the main reason why we were wasting food. Winnow captures all of the food waste within the building and has helped me gain more control over my kitchen."
Thom Barker - Executive Chef, Chartwells Compass Group
Miles de chefs de todo el mundo ya están ahorrando tiempo y dinero utilizando Winnow
"Con la ayuda de Winnow, hemos conseguido mejorar nuestra oferta de platos. Con los ahorros resultantes de la reducción de los residuos de alimentos, hemos invertido en alimentos de mayor calidad e ingredientes más sofisticados. Siempre intentamos ofrecer una experiencia inolvidable a todos nuestros clientes"
Puchon Basoodeo - Chef Ejecutivo, Club Med Bali
El nivel de precisión supera al del ser humano
Winnow Vision supera el nivel de precisión del personal de la cocina en cuanto a la clasificación de residuos de alimentos. Debido al ajetreo y, en muchos casos, el estrés que hay en las cocinas, el nivel de precisión de las cocinas con respecto a los residuos de alimentos es del 70-75%. Winnow Vision reconoce el artículo correcto, a la primera, en más de 80% de las transacciones, y mejorará con el tiempo. Adicionalmente, el equipo de Winnow valida cada transacción con el fin se asegurar la máxima calidad de los datos.
Ahorre tiempo en la entrada de datos
La automatización de la identificación de los residuos de alimentos con Winnow Vision permite que el personal de cocina dedique más tiempo a cocinar en lugar de a introducir datos. En menos de un par de segundos, Winnow Vision reconoce los residuos de alimentos, de manera que el personal de cocina puede reanudar su trabajo en la cocina.
Fluidez operativa
Winnow Vision reduce drásticamente la necesidad de otras tareas, como por ejemplo formación del personal o programas de implicación/aceptación. Una vez se haya entrenado en la cocina, usted recibirá datos precisos de sus residuos sin necesidad de entradas por parte del personal.
Winnow Recognised by KAHV as a Contributor to Germany’s National Strategy for Reducing Food Waste
Winnow partners with Hilton, UNEP and Goumbook for Green Ramadan
Celebrating Women Fighting Food Waste this #InternationalWomensDay
Celebrating the team at LSE Bankside for #FoodWasteActionWeek
How to Apply the Principles of Circular Economy in Commercial Kitchens
Read all our Winnow Vision articles >Take a look inside The Kitchen of the Future
Eche un vistazo al interior de La Cocina del Futuro
Esta guía muestra cómo incidirá la inteligencia artificial en el sector de la hostelería y restauración durante los próximos meses y años.
En esta guía, cuatro expertos del sector, procedentes concretamente del Grupo Emaar Hospitality, IKEA, Russell Partnership Technology y el Instituto de Recursos Mundiales (WRI), comparten sus ideas y reflexiones sobre la manera en que las empresas pueden utilizar la IA para estar siempre un paso adelante.
La visión artificial o visión por ordenador es un campo de la inteligencia artificial (IA). La visión artificial consiste en tomar la información de una imagen, desglosarla detalladamente y hacer que el ordenador analice esa información para ayudarnos a comprender qué es realmente la imagen.
Winnow Vision es una nueva herramienta que permite a las cocinas efectuar un seguimiento automático de los residuos de alimentos. Utiliza IA para ayudar a los chefs a identificar fácilmente los residuos, reducir costes y ahorrar tiempo. Las cocinas que utilizan Winnow reducen normalmente los residuos en un 50%, obteniendo un ahorro del 3%-8% en los costes de adquisición de alimentos.
El sistema toma fotografías de residuos de alimentos cuando éstos se tiran a la basura y, utilizando esas imágenes, la máquina se entrena a sí misma para reconocer qué se ha tirado a la basura. Winnow Vision ya se está utilizando en más de 200 cocinas. Nuestros datos muestran que hemos alcanzado y sobrepasado los niveles humanos de precisión a la hora de identificar residuos de alimentos.
Normalmente las cocinas que utilizan Winnow Visión obtienen un ROI del 200%-1.000% en el primer año. Nuestros precios son escalonados en función de los aspectos específicos de las cocinas.
Puesto que el sistema necesitará 200-1.000 imágenes para llegar a reconocer todos los diferentes alimentos, el tiempo exacto depende de la amplitud de su oferta de platos. Winnow Vision resulta más adecuado para grupos de restauración con múltiples (más de 30) establecimientos, en los que pueden tomarse mayores volúmenes de imágenes. En estos casos la automatización se alcanzará normalmente antes que en las cadenas más pequeñas o los restaurantes individuales.
Winnow Vision necesita una conexión de Internet, alimentación eléctrica y espacio de pared para instalar la tableta conectada y la cámara orientada hacia abajo, hacia el cubo de basura.
Winnow Vision sobrepasa los niveles de precisión humanos, lo que significa que el sistema será capaz de diferenciar dos alimentos de aspecto muy similar incluso aunque el ojo humano no pudiera. El sistema Winnow Vision es capaz, por ejemplo, de establecer la diferencia entre un trozo de pollo asado y un trozo de pollo al Piri, mientas que el ojo humano podría no ser capaz de hacerlo.
Los datos de Winnow muestran que las cocinas desperdician como media entre el 4% y el 12% de todos los alimentos adquiridos. Las cocinas que utilizan la analítica de Winnow pueden esperar una reducción del 50% de dichas cifras en un plazo de 6-12 meses. Esto equivale a unos ahorros medios de entre 5.000 USD al año para un establecimiento pequeño y más de 50.000 USD para un gran hotel o un restaurante para empleados.