Архив Потребительские товары и FMCG · Продукты питания и напитки

Nestlé: ИИ-платформа Zest сократила потери продуктов на заводе на 87%

В двухнедельном пилоте в мае 2025 года на заводе Nestlé в Великобритании ИИ-платформа Zest сократила пищевые потери на 87% и помогла избежать выбрасывания 700 тонн продуктов. По первым оценкам, экономия составила 14 млн фунтов стерлингов.

Стадия
Пилот / PoC
География
Великобритания, Швейцария
Год
2025
Источники
1
CB-001159
проверено 18.10.2026

/01 · ключевые результаты

  • результат пилота

    87%

    сокращение пищевых потерь

    WE DEMAIN, статья, 17.07.2025

    две недели пилота в мае 2025 года · один завод Nestlé в Великобритании

    данные СМИ

  • результат пилота

    £14 млн

    экономия от платформы, первые оценки

    WE DEMAIN, статья, 17.07.2025

    по данным на июль 2025 года · пилот на заводе Nestlé в Великобритании

    данные СМИ

оценка strategai

Денежный эффект приводит WE DEMAIN: экономия от платформы, первые оценки — £14 млн, по данным на июль 2025 года. WE DEMAIN, статья, 17.07.2025

В двухнедельном пилоте в мае 2025 года на заводе Nestlé в Великобритании ИИ-платформа Zest сократила пищевые потери на 87% и помогла избежать выбрасывания 700 тонн продуктов. По первым оценкам, экономия составила 14 млн фунтов стерлингов.

Стадия
Пилот / PoC
География
Великобритания, Швейцария
Год
2025
Источники
1
CB-001159
проверено 18.10.2026

/02 · паспорт кейса

/ паспорт кейса · CB-001159Nestlé

Бизнес

Компания
Nestlé
Отрасль
Потребительские товары и FMCG · Продукты питания и напитки
Функция
Цепочка поставок, закупки и логистика
Задача
Управление запасами

Технология

Класс AI
Предиктивная аналитика (классический ML)
Тип решения
Решение вендора: Zest, Google Cloud
Данные
Данные о производстве, запасах, графиках поставок и сроках годности продукции.

Внедрение

Стадия
Пилот / PoC, на 17.07.2025
География
Великобритания, Швейцария

/03 · описание кейса

Бизнес-задача

На пищевых производствах регулярно образуются потери: несоответствующее сырьё, излишки выпуска, продукция с истекающим сроком годности. Значительная часть таких продуктов остаётся съедобной, но не подходит для продажи — например, сломанный батончик KitKat или товар с коротким остаточным сроком годности. По данным издания, пищевая промышленность Великобритании ежегодно выбрасывает более 4,6 млн тонн продуктов. Nestlé проверила на своём британском заводе, может ли ИИ заранее находить излишки и направлять их на повторное использование.

Решение

Платформу разработал британский стартап Zest. Это облачный сервис на основе ИИ, который объединяет данные о производстве, запасах, графиках поставок и сроках годности, в реальном времени выявляет продукты с риском списания и сразу предлагает способ их использования: передачу благотворительным организациям, переработку или переупаковку. Платформа работает на инструментах Google Cloud — BigQuery и Vertex AI. Проект поддержала программа BridgeAI агентства Innovate UK, вложившая в него 1,9 млн фунтов стерлингов.

Внедрение

Платформу испытали в реальных условиях в мае 2025 года на одном заводе Nestlé в Великобритании. За две недели пилота потери сократились на 87%; удалось не выбросить 700 тонн продуктов — около 1,5 млн порций еды — и избежать 1 400 тонн выбросов CO₂. Выявленные излишки передавала нуждающимся благотворительная организация FareShare. По первым оценкам, экономия составила 14 млн фунтов стерлингов. Платформу развивали совместно Nestlé, FareShare, Google Cloud и другие партнёры; Zest планирует открыть подписку для других компаний с марта 2026 года.

/04 · источники и проверка

Что подтверждено

  • За две недели пилота в мае 2025 года на заводе Nestlé в Великобритании пищевые потери сократились на 87%.
  • В ходе пилота удалось не выбросить 700 тонн продуктов, около 1,5 млн порций еды; излишки передавались через FareShare.
  • По первым оценкам, экономия от платформы составила 14 млн фунтов стерлингов.

Ограничения

  • Все результаты относятся к двухнедельному пилоту на одном заводе; данных о постоянной работе платформы на других предприятиях Nestlé нет.
  • Сумма 14 млн фунтов — предварительная оценка; её состав и период не раскрыты, и она не сопоставлена с затратами на платформу.
  • 87% — сокращение потерь относительно неуказанной базы; исходный объём потерь завода не приводится.
  1. [1] WE DEMAIN

    L'IA contre le gaspillage alimentaire : un outil pour sauver des millions de repas

    СМИ · 17.07.2025

    Открыть источник

Архив Сообщить о неточности

АрхИИВ /strategai · CB-001159 · Версия 1 · 18.10.2026 · /c/CB-001159/