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Ordito Predictions - „AI vs. Foodwaste“
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Ordito Predictions - „AI vs. Foodwaste“

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Vorhersage & Ermittlung des realen Warenbedarfs im Food & Beverage (F&B) Bereich durch die Auswertung von Konsumdaten.


Ordito Predictions stellt ein SaaS-Konzept (Software As A Service) dar, welches sich gezielt an den Einzelhandel und die Gastronomie richtet. Der zukunftsweisende Ansatz der Software ist eine datenbasierte Auswertung des Verhaltens der Konsument*innen. Denn das Problem im Food & Beverage-Bereich ist die Einschätzung des Konsument*innen Wunsches, welcher auf verschiedensten Faktoren aufbaut.
Durch das Einbeziehen von Konsumdaten und verschiedener Abhängigkeitsfaktoren, wie beispielsweise dem Wetter, Festen, Wochentage und anderen können mit Ordito Aussagen getroffen werden, wann welche Produkte oder Lebensmittel zu welcher Quantität erwünscht sind. Somit müssen Lebensmittelhändler und ähnliche Unternehmen nur jene Waren bestellen und lagern, welche wirklich benötigt werden. Dies führt dazu, dass fehlerhafte Warenbestellungen und Lebensmittelabfälle vermieden werden.
Weitere angedachte Funktionen der Software sind die Anbindung an bestehende Bestellsysteme, das Produktmanagement (unerwünschte Produkte verbannen), Erfolgsberichte (Einsparung an Lebensmittel und Vermeidung von CO2, ökologischer Fußabdruck) sowie Dynamisches Pricing bei hohen Lagerbeständen um Abverkaufsaktionen zu triggern.

Ordito
Heinrich Schneidmadl Str. 15, Postfach T022N
3100 St. Pölten
0664/3828966
contact@ordito.at
http://www.ordito.at
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Unternehmensprofil:
Ziel des Startups ist die Entwicklung eines Prediction-Systems (Bedarfsprognosen) und eines dazugehörigen Management-Systems, welches zentral und datenbasiert Vorschläge an Gastronomie- & Lebensmittelbetriebe unterbreitet. Es werden verschiedene externe und interne Faktoren korreliert, analysiert und durch einen automatisierten Prozess Muster im Kundenverhalten ermittelt, ohne persönliche Kundendaten einzubeziehen. Aufgrund der Analysen und daraus abgeleiteter Vorhersagen können Waren- & Personalwirtschaft von Betrieben optimiert und die Lebensmittelverschwendung eingedämmt werden.
Markterfolge:
Das Konzept wurde bereits mit „künstlichen Daten“ getestet und hat sich als praktikabel herausgestellt. Derzeit bestehen Kontakte mit diversen Kunden, um auch mit realen Daten die Funktionalität bis zur Serienreife zu erreichen. Ein konkretes Projekt ist in dabei in Aussicht.
Gründungsjahr: 2020
Mitarbeiter 2019: 1
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