Alzarsi alle 3 del mattino per percorrere 30-40 km fino al mercato all'ingrosso locale, o mandi, contrattare con 12-13 commercianti per un solo tipo di frutta, per poi selezionarla, caricarla e riportarla al punto vendita per aprire entro le 8 del mattino: questa è la routine quotidiana per la maggior parte dei venditori ambulanti di frutta di Delhi, conosciuti localmente come "thelawalas", che finiscono per spendere fino a 500-600 rupie in costi preliminari, prima ancora di guadagnare una sola rupia nella capitale indiana. Ad affermarlo è Rohit Nagdewani dell'azienda di gestione della supply chain Fresh from Farm.
Dopo aver trascorso anni come agricoltore in ambienti a clima controllato e frequentando i mandi fino al 2021, Rohit ha osservato come questa complessa struttura operativa esaurisca le risorse dei piccoli venditori ambulanti non organizzati di frutta e verdura. "Il 99% delle vendite di frutta avviene ancora offline, in questi punti vendita locali, quindi eliminare tutte le fasi pre-alba legate all'approvvigionamento della frutta era fondamentale", riflette Rohit sull'idea alla base del suo servizio di gestione della catena di approvvigionamento.
© Fresh From Farm
"Eliminiamo gli sprechi, acquistiamo direttamente dagli agricoltori, selezioniamo e puliamo i prodotti in una struttura tecnologicamente avanzata di 1.850 metri quadrati a Chhatarpur, dotata di celle di maturazione per banane e mango, celle refrigerate e sistemi di confezionamento automatizzato, per poi consegnarli a oltre 600 retailer entro le 7:30 del mattino con una flotta di 40-45 veicoli elettrici. Ogni codice postale è raggiungibile entro 90 minuti, consentendo a questi retailer non organizzati di evitare completamente il caos all'alba", spiega Rohit, svelando alcuni dettagli delle operazioni interne della Fresh From Farm.
Il suo team sta ora testando l'intelligenza artificiale tramite PhalNetra.ai, il loro sistema interno di intelligenza predittiva per gli acquisti, basato su quattro anni di dati di transazione provenienti dagli stessi retailer. "Prevede quali volumi e quali qualità saranno venduti la settimana successiva, fino ai prezzi di riferimento, ai punti di approvvigionamento e a dove smaltire le eccedenze. Questo ha permesso alla Fresh From Farm di ridurre gli sprechi dall'11% a meno del 2%, perché acquistiamo solo ciò che viene venduto". La rete di retailer riceve inoltre suggerimenti sui quantitativi da ordinare per ridurre ulteriormente gli sprechi, passando da un approvvigionamento casuale e basato sull'intuito a ordini guidati dai dati.
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Rohit rivela che il lancio completo del progetto pilota, con un livello di affidabilità del 99%, è previsto tra circa 6 e 8 mesi. "Il sistema di intelligenza artificiale attualmente raccoglie i dati quasi in tempo reale dagli ordini effettuati tramite app tra le 18:00 e le 23:00 ogni sera, aggiornandosi continuamente e tenendo conto di fattori locali come guasti ai camion, eventi elettorali o cambiamenti climatici che si riflettono sui prezzi di mercato. I nostri modelli di dati rivelano anche informazioni preziose, come ad esempio la prevalenza delle angurie a Noida, le migliori performance degli avocado a Gurgaon rispetto al Sud di Delhi e la maggiore vendita di mirtilli a New Gurgaon".
Guardando al futuro, Rohit prevede di integrare strumenti di espansione urbana con un solo clic e sistemi di allerta per l'approvvigionamento in tempo reale, ad esempio per comprendere l'impatto delle frane nell'Himachal Pradesh sui prezzi delle mele. "Non esiste uno strumento simile di pianificazione della domanda basato su intelligenza artificiale o machine learning per il commercio informale di frutta, né in India né all'estero", afferma Rohit, aggiungendo che l'azienda si espanderà in una nuova città entro tre mesi e punta ad altre sette in tutta l'India entro 18 mesi.
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Per maggiori informazioni:
Rohit Nagdewani
Fresh From Farm
[email protected]
www.freshfromfarm.in
