以饭店业的情况来说，根据智能厨房科技企业Winnow统计，每年食物浪费的金额超过1,000亿美元，最多达到采购量的2成，等于将整体净利都消耗掉了。如今，由于人工智能技术快速演进，通过可视化的数据工具，可以精准测量与管理厨余，大幅改善食物浪费的现况。
计算机视觉分析丢弃食物，一年内降低大半厨余
英国创业公司Winnow开发出一种智能厨房科技，通过计算机视觉的人工智能技术，拍摄被丢弃食物的照片并加以比对分析，由于这些计算机具备机器学习能力，因此，一段时间后就可自动捕捉图片并生成相关数据，协助主厨了解厨余桶中到底有哪些食物，提供餐厅及食材企业在设计菜单、采购时更好的决策，借以大幅降低食物浪费及相关成本。
这套叫做厨余监控器（Winnow Waste Monitor）的系统，搭配电子秤及可联网的平版计算机，用户不用更换厨余桶，也不用改变倒弃食物的方法，只要在平版计算机上钩选倒弃原因，系统就会辨认出食物或菜肴品项，并计算出这些丢弃食物耗费的财务及环境成本。
目前Winnow的客户包括IKEA、希尔顿（Hilton）、AccorHotels、威斯汀（Westin）、皇冠假日酒店（Crowne Plaza）等连锁饭店及餐厅，厨房在导入之后，预估在半年到1年内，可节省食物浪费达40~70%，平均可节省食物成本2~8%。
以IKEA为例，其提出Food Is Precious的倡议计划，在2017年9月到2020年8月这三年内，要减少食物浪费的5成，为此IKEA在英国及爱尔兰与Winnow合作，使用这套智能厨余监控器。IKEA相关同仁每天会召开会议来分析Winnow提供的报告，每周则会找出三大问题，借此调整适当的备料及食物量，结果2018年在所有分店减少了37%的食物浪费，相当于节省了80万套餐，总计省下140万英镑。
Google专门收购丑陋食材，每年超过100万磅
许多人都知道Google的每个分公司几乎都设有员工餐厅，这家向来强调永续发展的公司，在全球各地设立超过200间餐厅及1,000间自助厨房，供餐流程的每个环节，包括采购、备餐、摆盘及厨余处理都规定要遵循Google的永续发展目标。
举例来说，Google大量采购“外观丑陋的蔬菜”，也就是因外观瑕疵而卖相不佳的蔬果，他们积极找出这类供应商，将这些可能无人收购的农产品采购进来，2018年采购量超过100万磅，包括胡萝卜、马铃薯、香蕉等；如此一来不仅能以较低的价格购买食物，更重要的是这些外观不佳的蔬果不致白白遭到丢弃，其实这类农产品只要做成餐点，食用者根本不会注意到原有的外观瑕疵。
根据美国自然资源保护委员会(Natural Resources Defense Council) 估计，每年在美国种植及生产的食物中，有4成会被白白浪费，主要原因在于商店和餐厅会丢弃或拒绝购买有天然瑕疵的水果和蔬菜，但这类瑕疵对农产品本身的味道或营养价值并无任何影响。
此外，Google还与一个研究厨余数据的计划组织LeanPath合作，通过机械秤测量厨房备餐时所产生的厨余，让厨师测量比较将蔬菜切碎和以其他方式备料所产生的厨余和成本，另外，也可比较准备的食物量和实际的食用量，借此了解食材的利用程度；厨师可借此调整备料及准备食材的方式，也便于管理食材采购，只要数据显示某供餐站准备的食物过量，下一周就会马上减少该供餐站的食材采购量。
LeanPath的机械秤可通过帮厨余秤重，来分析食材的利用程度，便于控制食材采购量。
超商创建鲜食销售预测，每年减少70亿元浪费
除了餐厅的厨余以外，便利商店、超市、大卖场的鲜食的处理，也是店家很头痛的问题。根据环保局统计，超市与量贩店每月剩食量超过500吨，由于过去并无精准的鲜食销售预测模型，保存期限只有短短24小时的“鲜食”，就占了超商总报废量的8 ~9成。
事实上，超商多数门店的鲜食预测数量，多由店长依据自身经验，每日向总公司订购，每天光是花在点货、预测订货、订购的工作就超过两个小时，相当缺乏效率；而且因为《食品安全安全卫生管理法》的规定，只要过期就不能提供食用，即使赠送给慈善团体也不行，每年超商鲜食报废的金额，保守估计达70亿元以上。
现在超商像是全家，已经导入“自动建议订购辅助系统”，采取人工智能及机器学习的机制，可集成过去的订购及销售数据，并考量可能影响销售的因素，帮店长订出建议订购数量，如此一来订购数更趋近消费者需求数，即可大幅降低剩食报废率。
另一方面，全家为了解决剩食问题，自2019年5月起推出“友善食光”，以科技方式导入销售系统，适用于300多项鲜食产品；在商品有有效期限前7小时，消费者在结账时即可自动享有7折优惠价，借以达到即期品的促销效果，另有“时控条码”机制，商品超过有有效期限，刷条码时无法结账，确保消费者不会买到过期品。