ملخص: هذا المقال يناقش كيف يمكن للتقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء والفحص غير التدميري أن تُحدث ثورة في تتبّع جودة الغذاء وتقليل الفقد والهدر عبر سلاسل التوريد، حيث يستعرض مشاريع تجريبية مبتكرة في مراقبة جودة المنتجات الطازجة مثل الأفوكادو، ويبين كيف ساعدت هذه الحلول على تقليل الخسائر وتحسين الكفاءة وزيادة الإيرادات، مؤكداً أن التعاون وتبادل البيانات بسلاسة بين جميع الأطراف هو المفتاح لبناء نظام غذائي أكثر استدامة ومرونة.
- مع تزايد عدد سكان العالم يزداد الطلب العالمي على الغذاء، لكن يظل فقد الغذاء وهدره من التحديات الكبرى.
- يتطلب منع فقد الغذاء التحول نحو نظام غذائي دائري، حيث يعدّ التتبع عاملاً أساسياً في هذه العملية.
- يسلّط مشروع تجريبي قاده فائزان بتحدي "التتبع من أجل الدائرية" الضوء على كيف يمكن للتقنيات والتتبع أن يغيرا طريقة إدارة الغذاء من المزرعة إلى المائدة.
مع نمو عدد سكان العالم، يزداد الطلب على الغذاء، فيما يبقى فقد الغذاء وهدره من أبرز التحديات. إذ يُفقد نحو 13% من الغذاء العالمي بين الحصاد ومرحلة البيع بالتجزئة – أي قبل أن يصل إلى المستهلك.
ومن المتوقع أن تكون النسبة أعلى للسلع القابلة للتلف والحساسة لدرجات الحرارة مثل الفواكه والخضروات، والتي تكون أكثر عرضة للتلف والضرر. وبما أنّ جودة الغذاء هي المحرك الأساسي للقيمة من المزرعة حتى الرف، فإن الحفاظ عليها طوال سلسلة التوريد أمر ضروري.
إنّ منع فقد الغذاء يتطلب التحول نحو نظام غذائي أكثر كفاءة ودائرية – نظام يقلل مسبقاً من الهدر بدلاً من الاكتفاء بالاستجابة له. ويُعدّ التتبع – أي القدرة على مراقبة المنتجات الغذائية ومكوناتها في كل مرحلة من مراحل سلسلة القيمة – أداة أساسية لتحقيق هذا التحول.
اليوم، تسهم التقنيات الناشئة مثل الفحص غير التدميري، والذكاء الاصطناعي (AI)، وإنترنت الأشياء (IoT) في تطوير التتبع. فمن خلال جمع البيانات في الوقت الفعلي وتوليد رؤى قابلة للتنفيذ، تساعد هذه الأدوات على مراقبة الغذاء، واكتشاف مواطن الخلل بسرعة، وتمكين التحليلات المتقدمة للتنبؤ بالتلف قبل وقوعه.
إنّ اندماج التتبع بالتكنولوجيا يعيد تشكيل إدارة الغذاء من المزرعة إلى المائدة. فمن خلال تزويد كل الأطراف في سلسلة التوريد برؤية أوضح وأدوات ذكية لاتخاذ القرار، يمكننا أن نمنع فقد الغذاء بفعالية أكبر – ونعزز التحول نحو نظام غذائي أكثر استدامة ومرونة.
الفحوصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لجودة الغذاء
تقليدياً، كانت عمليات تقييم جودة الغذاء ذاتية بدرجة كبيرة، كثيفة العمالة، وغالباً ما تكون تدميرية. لكن الابتكارات الأخيرة في التقنيات غير التدميرية المعتمدة على البيانات – مثل التصوير الطيفي فائق الطيف وأجهزة الاستشعار الإلكترونية – أتاحت قياساً سريعاً وموثوقاً وموضوعياً لجودة الغذاء.
يمكن تحليل البيانات الناتجة عن هذه التقنيات باستخدام الذكاء الاصطناعي، ما يعزز دقة وموثوقية تقييم الجودة وتنبؤ مدة الصلاحية. هذه التطورات تحسن من سلامة الغذاء، وتقلل الهدر، وتزيد كفاءة سلاسل التوريد.
تقوم شركة Neolithics الناشئة في مجال التكنولوجيا الزراعية بأتمتة مراقبة جودة المنتجات الطازجة باستخدام تقنيات غير تدميرية مدعومة بالذكاء الاصطناعي. حيث تجمع تقنيتها بين الاستشعار البصري الطيفي فائق الطيف والتصوير اللوني التقليدي. وتقوم بتحليل الخصائص الداخلية والخارجية مثل القيمة الغذائية، درجة الحلاوة (Brix)، المادة الجافة، النضج، الشذوذات، وتوزيع المركبات العضوية. وبفضل برنامج مدمج، تتيح التقنية تصنيفاً أدق، وتنبؤاً أفضل بمدة الصلاحية، وإدارة بيانات شاملة.
من خلال رقمنة عمليات مراقبة الجودة، تقلل Neolithics وقت الفحص اليدوي بنسبة تصل إلى 90% وتحسن الدقة بنسبة تزيد عن 15%. كما تخفض خسائر المخزون وتكاليف إدارة النفايات بنسبة تقارب 65%، ما يترك أثراً كبيراً على الكفاءة والاستدامة في سلاسل توريد المنتجات الطازجة.
مراقبة لوجستية مدعومة بإنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي في سلاسل التبريد
إلى جانب فحوصات الجودة، تساهم ابتكارات مثل إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي في سلاسل التبريد في مساعدة الأطراف المعنية على الحفاظ على جودة الغذاء وتقليل الفاقد. تُستخدم تقنيات إنترنت الأشياء لمراقبة النقل عبر تتبع تقلبات درجة الحرارة، والرطوبة، ومستويات الإيثيلين، وغيرها من العوامل التي تؤثر مباشرة على الجودة وعمر الصلاحية.
تمكّن هذه الرؤية الفورية إدارة سلسلة توريد أكثر مرونة وسرعة الاستجابة – ما يتيح تعديلات ديناميكية في مسارات النقل وظروف التخزين للحفاظ على الطزاجة وتقليل الفاقد.
تقدم شركة Dockflow الناشئة منصة تمكين لوجستية تتيح تتبع الحاويات في الوقت الفعلي عبر جمع بيانات المواقع الجغرافية وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء التي تراقب درجة الحرارة والرطوبة أثناء النقل.
وبما أن سلاسل التبريد غير الفعالة تتسبب بخسائر كبيرة في الغذاء، يرسل نظامهم المدعوم بالذكاء الاصطناعي تنبيهات فورية عند حدوث انحرافات في درجات الحرارة، مما يمكّن من اتخاذ إجراءات تصحيحية سريعة. وبهدف بناء نظام لوجستي ذكي ومستدام، تعمل Dockflow على تحسين صنع القرار واستجابة سلسلة التوريد، مما يساعد الشركاء على منع فقد الغذاء.
مشروع تجريبي لتتبّع جودة الغذاء في سلسلة توريد المنتجات الطازجة
تُعدّ المنتجات الطازجة شديدة القابلية للتلف في سلسلة التوريد بسبب طبيعتها الحساسة. ووفقاً لمشروع سلسلة التوريد الذي أجرته الجمعية الدولية للمنتجات الطازجة (IFPA)، اعتبر 78% من الأطراف أنّ فقد الغذاء يمثل تحدياً رئيسياً ناتجاً عن تدفقات البيانات غير الفعالة وغير الشفافة، مما يبرز الحاجة إلى التعاون وتبادل البيانات بسلاسة.
لمعالجة هذه التحديات، تعاونت شبكة المسرّع الدائري Circulars Accelerator Network – وهي شراكة بين Accenture وUpLink والمنتدى الاقتصادي العالمي – مع شركتي Neolithics وDockflow الفائزتين بتحدي "التتبع من أجل الدائرية"، في مشروع تجريبي يركز على تحسين تتبع جودة الغذاء وتمكين مشاركة البيانات في الوقت الفعلي عبر سلسلة التوريد.
جمع المشروع بين فحص Neolithics المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتتبع Dockflow للحاويات في الوقت الفعلي ورصد العوامل البيئية (مثل الحرارة والرطوبة)، حيث عُرضت البيانات عبر منصة Dockflow المشتركة. وكان الهدف تعزيز مراقبة جودة الأفوكادو وتقليل "الانكماش الغذائي" والخسائر. يشير "الانكماش" هنا إلى انخفاض كمية أو جودة الأفوكادو المتاح للبيع بالتجزئة، بينما يشير "الفقد" إلى الأفوكادو الذي يتم تحويله إلى سماد أو معالجة لاهوائية.
وبإشراف مجلس استشاري من خبراء – شمل الجمعية الدولية للمنتجات الطازجة، معهد الموارد العالمية، Avery Dennison، المنتدى الاستهلاكي العالمي، Sensitech، Foodcareplus وFood Waste Free United – اختُبرت هذه التقنيات في سلسلة توريد الأفوكادو مع المورد العالمي Westfalia Fruit ومورده Granot Fresh.
ورغم أنّ التجربة كانت في مرحلة مبكرة وتتعلق بحاوية واحدة من الأفوكادو فقط مقارنة بأسبوع من الشحنات في العام السابق، فقد أظهرت نتائج واعدة. إذ قللت الأتمتة والرقمنة الحاجة إلى قطع الأفوكادو يدوياً، ما خفّض الانكماش بنسبة تصل إلى 100% في Granot و67% في Westfalia، وقلل وقت الفحص بنسبة 15% في Westfalia. وبشكل عام، حققت Westfalia انخفاضاً في فقد الغذاء بنسبة 17% وانخفاضاً في الانبعاثات الكربونية المصاحبة. كما أدى تقليل الفقد إلى زيادة في الإيرادات بنسبة 1.15%، مع وصول عدد أكبر من الأفوكادو إلى المتاجر.
ومع ذلك، يجب التنويه إلى أنّ هذه النتائج تتعلق بحاوية واحدة فقط ولا يمكن تعميمها على نطاق واسع؛ حيث يلزم إجراء تجارب أطول تشمل حاويات متعددة لأخذ التباين في الحسبان. ومع ذلك، تظهر النتائج إمكانات التقنيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء في تقليل فقد الغذاء وتحسين إدارة الجودة.
التتبع والإدارة المرنة لسلاسل التوريد كعاملين أساسيين لتقليل فقد الغذاء
يبقى فقد الغذاء تحدياً مستمراً في سلسلة التوريد، خصوصاً للمنتجات القابلة للتلف، والتصدي له يتطلب نهجاً أكثر شمولية على مستوى الأنظمة. وهذا يعني الانتقال من الجهود المنعزلة إلى استراتيجيات متكاملة قائمة على البيانات لتحسين الكفاءة وتمكين إدارة أكثر استجابة لسلاسل التوريد.
لقد بدأت تقنيات التتبع والرقمنة بالفعل في مساعدة الأطراف على مراقبة الغذاء وجودته بشكل أكثر فعالية. ولتوسيع نطاق هذه الحلول وتعظيم أثرها، يعدّ التعاون بين المنتجين وتجار التجزئة ومقدمي الخدمات اللوجستية والمبتكرين التكنولوجيين أمراً أساسياً.
يعتمد الانتقال إلى نظام غذائي تُمنع فيه الخسائر والهدر مسبقاً على الشراكات الوثيقة عبر سلسلة القيمة وتبادل البيانات بسلاسة – ما يمكّن من استجابات أسرع، وإجراءات تصحيحية، والحفاظ على قيمة المنتج.
وستقوم شبكة المسرّع الدائري Circulars Accelerator Network قريباً بنشر دليل يشارك الدروس المستفادة من مشروع تتبع جودة الغذاء للمساعدة في منع الفقد وتعزيز التتبع.
كما أن شبكة مبتكري الغذاء Food Innovators Network، التي تعد جزءاً من مبادرة المنتدى الاقتصادي العالمي للمراكز العالمية للابتكار الغذائي، تربط أكثر من 200 مبتكر عالمي، بما في ذلك خبراء ورواد أعمال ومزارعين. وتوفر مساحة ديناميكية للتواصل وتبادل المعرفة، مع تركيزها الحالي على ابتكارات البروتين والجاهزية الرقمية لأنظمة الغذاء.
