الزراعة
التقنيات التي تحول نفايات الطعام إلى فرصة
أضف Securities.io إلى مصادرك المفضلة على Google
مع تطور إنتاج الغذاء وسلاسل التوريد المرتبطة به من أسواق المزارعين المحلية إلى الخدمات اللوجستية المتقدمة التي تنقل البضائع عبر نصف الكرة الأرضية إلى السوبرماركت الكبيرة، ارتفعت نفايات الطعام، حتى مع وجود التبريد.
هذا ليس مجرد خسارة مالية أو إهدار للموارد الغذائية التي يمكن أن يستهلكها البشر فحسب، بل يمثل عبئًا بيئيًا كبيرًا أيضًا.
«إلى جانب الفقدان المباشر للطعام الصالح للأكل، يرتبط فقدان الطعام والنفايات الغذائية بأعباء بيئية هائلة، بما في ذلك انبعاثات غازات الدفيئة القابلة للتجنب، واستخدام الأرض والمياه، وتعطيل طموحات الاقتصاد الدائري»
نظرًا لأن التقدم التكنولوجي والأنظمة المعقدة يساهمان في نفايات الطعام، فإن التحسينات الإضافية والتقنيات الجديدة قد تساعد في حل المشكلة.
غالبًا ما يُروّج لتقنيات البلوك تشين والذكاء الاصطناعي كطرق محتملة لمعالجة هذه المشكلة.
لكن مراجعة حديثة أجراها باحثون مرتبطون بجامعة لاس بالماس دي غران كناريا في إسبانيا، وجامعة القصيم وجامعة شقراء في السعودية، وجامعة لوسوفونا في البرتغال وجدت أن المراقبة المدعومة بإنترنت الأشياء واللوجستيات الذكية تمتلك حاليًا أقوى الأدلة المباشرة لتقليل مخاطر الفساد. لا يزال الذكاء الاصطناعي وتطبيقات المستهلك والبلوك تشين بحاجة إلى تحقق أقوى في ظروف التشغيل الواقعية.
نشروا نتائجهم في مجلة Trends in Food Science & Technology1، تحت العنوان “مسارات الرقمنة لمنع فقدان الطعام والنفايات في سلاسل الإمداد الزراعية-الغذائية: الأدلة الحالية، التحديات والاتجاهات المستقبلية”.
فهم نفايات الطعام
يصف فقدان الطعام والنفايات الغذائية مشكلتين مرتبطتين لكن مميزتين. وفقًا للمصطلحات التي استخدمها الباحثون، يحدث فقدان الطعام بين مرحلة الإنتاج والنقطة التي تسبق التجزئة مباشرة. بينما تحدث نفايات الطعام في مراحل التجزئة، وخدمات الطعام، والمستهلك.
يمكن أن تنشأ كلا الحالتين لأن الطعام قابل للتلف وسلاسل التوريد الحديثة تشمل عددًا كبيرًا من المنتجين، والمعالجين، والمستودعات، والموزعين، وتجار التجزئة، والمستهلكين. أي اضطراب أو خطأ في الحساب في أي مرحلة قد يؤدي إلى تلف الطعام القابل للاستخدام، أو رفضه، أو تكدسه، أو التخلص منه.
«تُبرز الدراسات التجريبية عوامل مثل التعامل السيئ مع المنتجات القابلة للتلف، وسلاسل التبريد غير الكافية، وانقطاعات سلسلة التوريد، والاتفاقيات غير المتناسقة بين المشتري والمورد، والمعايير السلوكية في المراحل اللاحقة»
هذا يجعل نفايات الطعام نتيجة للممارسات الروتينية بدلاً من فشل منفرد. وبالتالي، يتطلب حل المشكلة نهجًا متكاملًا على مستوى النظام يجمع بين التدخلات التكنولوجية والتنظيمية والسياسية.
التقنيات لحل نفايات الطعام
رؤية شاملة
يشهد الزراعة حاليًا نفس التحول النموذجي الذي تمر به الصناعة، ما يُعرف بـ«الزراعة 4.0» و«الصناعة 4.0»؛ حيث يتيح دمج أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) وشبكات المستشعرات الفورية ومنصات البيانات مراقبة مستمرة لمعلمات الجودة وظروف اللوجستيات.
مع ذلك، نادرًا ما تُعتمد التقنيات الرقمية أساسًا للحد من نفايات الطعام. عبر الزراعة وسلسلة التوريد الأوسع، تُبرَّر الاستثمارات عادةً بزيادة الإنتاجية، أو تحسين الكفاءة التشغيلية، أو خفض التكاليف.
علاوةً على ذلك، يحدّ الفعل العالمي من التكامل الضعيف بين المنظورات العليا والسفلى، حيث أن العديد من الدراسات المنشورة تكون مفاهيمية أو على نطاق تجريبي أو خاصة بسياق معين.
للحصول على نظرة شاملة حول أي تقنية تعمل فعليًا على تقليل نفايات الطعام، جمع الباحثون الأدبيات العلمية المنشورة بين عامي 2019 و2026، باستخدام كلمات مفتاحية مثل «فقدان الطعام»، «نفايات الطعام»، «FLW»، «منع نفايات الطعام» وغيرها، متقاطعة مع كلمات مفتاحية مثل «الرقمنة»، «التقنيات الرقمية»، «الزراعة 4.0»، «إنترنت الأشياء»، «IoT» وغيرها.
كشفت هذه العملية عن التقنيات الأساسية المستخدمة لمكافحة نفايات الطعام:
- مراقبة إنترنت الأشياء/تقنية التعرف على الترددات الراديوية (RFID).
- البيانات الضخمة والبُنى التحتية السحابية.
- الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي (AI/ML).
- التتبع المدعوم بالبلوك تشين.
- منصات الهواتف المحمولة أو الويب.
كيف يمكن للتقنية أن تسهم
تتغير أسباب نفايات الطعام بحسب مرحلة سلسلة إمداد الطعام:
- أثناء الإنتاج الأولي، ترتبط الخسائر عادةً بعدم اليقين في الطلب، ومعايير الجودة الجمالية، وتفاوتات الطقس.
- أثناء معالجة ما بعد الحصاد والتخزين، ينجم الفسد عن سيطرة غير كافية على درجة الحرارة والرطوبة، وقيود البنية التحتية، ومراقبة غير كافية.
- قد تتسبب عمليات المعالجة في خسائر نتيجة جدولة غير فعّالة، وتغييرات في خطوط الإنتاج، ودُفعات غير مطابقة للمواصفات.
- تتأثر التوزيع والتجزئة بأخطاء التنبؤ، وتعطيلات سلسلة التبريد، واستراتيجيات العروض الترويجية، واختلالات المخزون.
- في مراحل المستهلك وخدمات الطعام، الأسباب الرئيسية هي الشراء الزائد، التخطيط غير الكافي للوجبات، سوء فهم ملصقات التاريخ، والتقسيم غير المناسب للحصص.
وبالتالي، تساهم التقنيات المختلفة في تحسينات مختلفة لمراحل سلسلة إمداد الطعام الفردية.
IoT-enabled real-time monitoring مفيد لاكتشاف وتسجيل الانحرافات في درجة الحرارة أو الرطوبة أو تركيبة الغازات قبل أن تتأثر جودة المنتج.
Big data platforms تتفوق من خلال دمج المخزون والمبيعات والمعلومات السياقية لتحسين توقع الطلب والتحكم في المخزون، مما يقلل من الإنتاج الزائد الهيكلي ومستويات المخزون المفرطة.
AI and ML algorithms يمكنها دعم تحسين طرق النقل، التسعير الديناميكي، تصنيف الجودة، وتوقع مدة الصلاحية المتبقية.
Blockchain-based traceability systems تحسن الشفافية والمسؤولية والتنسيق بين شركاء سلسلة الإمداد.
Consumer-oriented digital platforms توفر إدارة المخزون، إرشادات الشراء، إعادة توزيع الفوائض، وتغذية سلوكية.
تقييم ما ينجح في الواقع
بينما يمكن لجميع هذه التقنيات أن تساعد محتملًا، فإن تنفيذها واستخداماتها يؤثران بشكل كبير على مدى فعاليتها في حالات الاستخدام الواقعية.
وجدت الدراسة أنه فيما يتعلق بمرحلة الإنتاج الأولية، لا يزال غير واضح مدى التأثير الضخم الذي تحدثه التقنية فعليًا على هدر الطعام.
«قليل من الدراسات تقيس مباشرةً انخفاض فقدان الطعام، حيث تُستنتج معظم الفوائد المبلغ عنها من تحسين إنتاجية المحاصيل أو استخدام الموارد.»
المراقبة القائمة على إنترنت الأشياء للتخزين وما بعد الحصاد لديها بعض أقوى الأدلة في المراجعة. تُظهر التجارب الميدانية، والطيارات التجريبية، والنشر التجاري أن مراقبة درجة الحرارة والرطوبة وغيرها من الظروف البيئية يمكن أن تقلل من مخاطر التلف وتحافظ على المنتجات القابلة للتلف. ومع ذلك، تظل التخفيضات الكمية محددة بالسياق، بينما تستمر متطلبات البنية التحتية وتكاليف الاستثمار وتحديات التوافقية في تقييد الاعتماد، خصوصًا بين الشركات الصغيرة والمتوسطة والمنتجين الصغار.
يبدو أن التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي قد أثبتا دقتهما في دعم توقع الغلة، واكتشاف الأمراض، وتقدير مدة الصلاحية المتبقية. ومع ذلك، حتى هنا، نادرًا ما تم تقييم الكفاءة في الواقع.
«معظم الدراسات المنشورة تقيم الدقة التنبؤية بدلاً من قياس الانخفاض الفعلي في فقدان الطعام، مما يجعل من الصعب تحديد المساهمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في الوقاية من النفايات تحت ظروف التشغيل التجارية»
بالنسبة للتقنيات الرقمية الموجهة للمستهلك، التحدي أقل تقنية وأكثر اجتماعية. على سبيل المثال، تربط منصات مشاركة الطعام وتطبيقات إعادة توزيع الفوائض بين الأسر، وتجار التجزئة، والمطاعم، وغيرها من أعمال الطعام مع الأفراد المستعدين لاستلام الطعام الفائض. بالإضافة إلى ذلك، قد تُمتص الفوائد البيئية من تقليل هدر الطعام بواسطة تغييرات لاحقة في سلوك المستهلكين.
«أظهر تحليل أكثر من 750,000 عملية مشاركة طعام في المملكة المتحدة أن ما بين 59% و94% من الفوائد المتوقعة للغازات الدفيئة تم تعويضها عندما حول المستخدمون المدخرات المالية إلى شراء سلع وخدمات أخرى، مع ملاحظات تعويضية مماثلة لاستخدام الأرض والمياه»
بشكل عام، يشير ذلك إلى أن أنظمة إنترنت الأشياء، بما في ذلك تتبع RFID، هي حتى الآن التقنية التي تمتلك أفضل سجل موثوق لتأثيرها المثبت على هدر الطعام.
القيود الوحيدة هي أن النشر لا يزال بطيئًا وفي بعض الأحيان مكلفًا. كما أن عدم وجود معيار مشترك ونظام موحد بين العديد من الشركات المشاركة يمثل مشكلة لا تزال بحاجة إلى حل.
يمكن لصناعة الطعام بأكملها أن تستفيد من مراقبة سلسلة التبريد، حيث تمثل أحد أكثر التطبيقات الرقمية نضجًا لمنع هدر الطعام.
إلى أي مدى قد تكون التقنيات الجديدة مفيدة
بينما تُظهر الدراسة أن تقنيات إنترنت الأشياء هي التي تُثبت تقليل هدر الطعام على نطاق واسع، فإن ذلك يرجع أيضًا إلى أن هذه التقنيات أقدم وأكثر نضجًا، وقد تم تنفيذها لفترة أطول.
مع ذلك، عبر جميع فئات التقنية، يظهر نمط مشترك: التقنيات التي تتحكم مباشرةً في ظروف المنتج الفيزيائي عادةً ما تقدم أقوى الأدلة على الوقاية القابلة للقياس من هدر الطعام.
على النقيض من ذلك، غالبًا ما تُظهر التقنيات التي تُحسّن تدفقات المعلومات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات الضخمة والبلوك تشين، تحسينات في التنبؤ، وضبط المخزون، وتتبع الأصالة. وقد أبلغت بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي لإدارة المخزون عن تقليل النفايات، لكن الأدلة الأوسع لا تزال تعتمد إلى حد كبير على مؤشرات تشغيلية بدلاً من قياسات معيارية للطعام الذي تم حفظه فعليًا. ويمكن قول الشيء نفسه عن التقنيات التي تتطلب تغييرات كبيرة في السلوكيات الاجتماعية.
عامل آخر في تحسين أداء هذه التقنيات هو الحاجة إلى بنى بيانات موحدة ومعايير.
«نماذج الأحداث المعيارية مثل GS1 EPCIS، إلى جانب المعرفات المشتركة، وواجهات برمجة التطبيقات، والبرمجيات الوسيطة، وطبقات المحولات، يمكن أن تقلل احتكاك التكامل من خلال السماح للأنظمة المتباينة بتبادل بيانات التتبع وأجهزة الاستشعار في هيكل موحد».
قد تتعقد الحالة أيضًا عندما يتعلق الأمر بالتجارة عبر الحدود، حيث من المحتمل أن تختلف اللوائح والمعايير بين الدول اختلافًا كبيرًا.
«تختلف اللوائح الوطنية المتعلقة بحماية البيانات، والأمن السيبراني، والهوية الرقمية، والشهادات، مما يعقّد تنفيذ الحلول عبر الحدود ويعزز عدم اليقين بشأن المسؤوليات والمساءلة والثقة بين الفاعلين في سلسلة الإمداد».
جعل التقنيات تقلل النفايات الغذائية بنجاح
في النهاية، يُعد توافق مصالح جميع الأطراف عاملاً قويًا في تبني التقنيات التي تقلل من النفايات الغذائية.
ستظل الشركات دائمًا أكثر اهتمامًا بتحسين الإنتاجية وخفض التكاليف، ويجب تحفيزها لتقليل النفايات الغذائية من خلال هذا المنظور. كما يساهم تحسين البنية التحتية الرقمية، والاتصال، والموارد المالية، والمهارات التقنية بشكل كبير، إذ يقلل ذلك من تكلفة تنفيذ هذه التقنيات.
على مستوى المستهلك، قد يكون استمرار مشاركة المستخدمين بدلاً من تبني التقنية مرة واحدة هو التحدي الرئيسي، ويتأثر ذلك بسهولة الاستخدام، والثقة، والفائدة المتصوَّرة، والاندماج في الروتين اليومي.
من المرجح أن تلعب التقنيات الناشئة التي تنمو بسرعة في القدرة وسهولة الاستخدام دورًا أكبر في المستقبل. على سبيل المثال، من المتوقع أن يستمر الذكاء الاصطناعي والرؤية الآلية والتوأم الرقمي للمرافق (المزارع، المستودعات، مصانع معالجة الطعام) في التحسن وتقديم زيادات أكبر في توفير التكاليف، والعوائد، وتقليل النفايات الغذائية في آن واحد.
كما يجب الإشارة إلى أن هذه التقنيات لن تحل محل تقنيات إنترنت الأشياء وRFID «القديمة»، بل ستزيد من الطلب عليها، لأنها ستزود الذكاءات الاصطناعية بتدفق مستمر ودقيق من البيانات تحتاجه لأداء أمثل.
الاستثمار في تتبع سلسلة الإمداد
Zebra Technologies Corporation
ZBRA مخطط السعر
نظرًا لأن تقنية سلسلة الإمداد المعتمدة على إنترنت الأشياء من غير المرجح أن تكون حصرية لصناعة الأغذية، فمن الأفضل الاستثمار في هذا المجال عبر العثور على شركات تقدم هذه التقنية لقطاعات أخرى بالفعل.
Zebra Technologies (ZBRA ) توفر مسح الباركود، وRFID، والحوسبة المتنقلة، والرؤية الآلية، والاستشعار البيئي، وتقنيات إدارة المخزون.
المصدر: Zebra Technologies
من خلال توفير القدرة على تتبع السلع في الوقت الفعلي عبر سلسلة الإمداد، تُعد Zebra مورّدًا رئيسيًا يعالج مباشرة طبقة البيانات الفيزيائية المطلوبة للتقدم في الرقمنة للأنشطة الاقتصادية المادية: التجزئة، والرعاية الصحية، واللوجستيات، والتصنيع، وإنتاج وتوزيع الطعام، وغيرها.
تتوافق منتجات الشركة مع عدة من أكثر التطبيقات التجارية نضجًا التي نوقشت في المراجعة، ولا سيما:
- مراقبة ظروف التخزين والنقل.
- تتبع المخزون القابل للتلف.
- تحسين رؤية سلسلة الإمداد.
- تحديد المنتجات قبل انتهاء صلاحيتها.
- دعم اتخاذ قرارات إعادة التوريد والتخصيص بشكل أفضل.
في حين كان تركيز مبيعاتها في البداية على أمريكا الشمالية، فقد نمت الشركة أيضًا أنشطتها في الخارج، والتي تشكل الآن نصف إجمالي المبيعات. كان التجزئة والتجارة الإلكترونية من أوائل المتبنين لهذه التقنيات، لكنها تُستخدم بسرعة من قبل قطاعي التصنيع واللوجستيات.
المصدر: Zebra Technologies
إلى جانب هذه القطاعات، الرعاية الصحية هي أيضًا سوق سريع النمو لشركة Zebra. كان ذلك هو السوق النهائي ذو أعلى نمو في الربع الثاني من عام 2026، مع Urgent Care يحمل نمو الفئة.
المصدر: Zebra Technologies
مع نمو صافي المبيعات بنسبة 20.4٪ على أساس سنوي في الربع الثاني من عام 2026، وزيادة EBITDA المعدلة بنسبة 61.4٪، تقدم الشركة للمستثمرين المحتملين ملف نمو قوي. وعلى عكس العديد من الاستثمارات، من غير المرجح أن تتعرض الشركة لتهديد مباشر من صعود قدرات الذكاء الاصطناعي (بل تستفيد منه)، لكنها ليست معتمدة بشكل مفرط على استمرار طفرة الذكاء الاصطناعي للنمو، إذ إن الطلب على تحسين التتبع والكفاءة ينمو على أي حال.
يمكن أن يجعل هذا سهم Zebra خيارًا جيدًا لتوازن محفظة إما قليلة أو مفرطة التعرض لأسهم الذكاء الاصطناعي الخالصة، من خلال تقديم فرصة صعود إذا أصبح الذكاء الاصطناعي شائعًا، ولكن أيضًا نموًا ثابتًا مستقلًا إذا بدأ الذكاء الاصطناعي يتباطأ بطريقة ما.
آخر أخبار وتطورات سهم شركة Zebra Technologies Corporation (ZBRA)
الدراسة المشار إليها
1. إستيبان بيريز-غارسيا وآخرون. مسارات الرقمنة لمنع فقدان الطعام والنفايات في سلاسل الإمداد الزراعية الغذائية: الأدلة الحالية، التحديات والاتجاهات المستقبلية. Trends in Food Science & Technology. ديسمبر 2026. المقال: 106084. المجلد 178. 10.1016/j.tifs.2026.106084
