Rusya'nın Hazır Yemekler İçin Önerilen Etiketlemesi
Rospotrebnadzor, Hazır Yemek Üreticileri ve Tedarikçileri Birliği ile birlikte, perakende zincirleri ve teslimat hizmetleri aracılığıyla satılan paketlenmiş hazır yemek ürünlerinin etiketlenmesini savunuyor. Öneri, Rospotrebnadzor'daki Kamu Konseyi'ne göre, 2025'te hazır yemek örneklerinin %64'ünün SanPiN hijyen standartlarını karşılayamayan verilerini esas alarak, bunu gönüllü bir pilot proje olarak çerçeveliyor. Sektör oyuncuları, izlenebilirlik, güvensiz partilerin hızlı bir şekilde geri çekilmesi, süresi dolmuş ürün satışlarının azaltılması ve daha fazla tedarik zinciri şeffaflığı gibi potansiyel kazançlara dikkat çekiyor. Gelişmiş Teknolojilerin Geliştirme Merkezi (CRPT), sistemi devreye almak için teknik hazırlığı doğruluyor.
İşletme temsilcileri, aşamalı uygulamalar, yasal düzenlemeler ve kapsanan ürünlerin net tanımları gibi uyarılarla girişimi destekliyor. Endüstriyel olarak üretilen hazır yemekleri, kamusal yemek hizmetlerinden ve özel bir ürün sınıflandırma kodundan ayırmayı öneriyorlar. Karanlık mutfaklar ve tam döngü üreticiler, BT sistemleri ve operasyonları üzerinde zorlanmalar beklerken, bu önlem sektör genelinde kaliteyi ve görünürlüğü artırabilir.
Rusya'nın Dijital Etiketleme Ekosisteminin Genişlemesi
Bu girişim, Rusya'nın CRPT tarafından yönetilen "Dürüst İşaret" (Chestny Znak) sistemi aracılığıyla zorunlu dijital etiketlemeye yönelik hızlanan itici gücüyle uyumlu. Yakın zamanda yapılan genişletmeler arasında, 1 Ağustos 2026'dan itibaren sakatat ve yağ bazlı ürünleri kapsayan ve ardından 1 Ekim'de sosisleri [Interfax] içeren et ürünleri ve 1 Mart 2026'dan itibaren diyet takviyeleri yer alıyor. Bu kapsam, üretimden perakende satışa kadar DataMatrix kodlarıyla tam döngü izlenebilirliği sağlıyor. Daha önceki aşamalar, bitkisel yağları (2024 sonundan itibaren zorunlu, Kasım 2025'e kadar satış verisi entegrasyonu), konserve balıkları (Aralık 2024, 5,1 milyondan fazla etiketli birim) ve cips gibi atıştırmalıkları (Mart 2025 [Tadviser]) hedefledi. Konserve ürünler ve et üzerindeki deneyler 2026 ortasına kadar devam ediyor ve gıda kategorileri için yinelemeli bir uygulama modeline işaret ediyor.
Hazır yemek etiketlemesi bu gidişata uyuyor ve gerçek zamanlı izleme için DataMatrix QR kodlarından yararlanmaya çalışıyor. Destekleyiciler bunu, önceki yıllarda %18'lik yasa dışı et cirosu tahminleriyle yankı bulan, hijyen aksaklıklarına ve gölge pazarlara karşı bir önlem olarak görüyor ve aynı zamanda, hayvan yemi ve Rosselkhoznadzor entegrasyonunda görüldüğü gibi, kesin hacim muhasebesi ve çapraz sistem doğrulamasını sağlıyor.
E-Ticaret Operasyonları İçin Etkileri
Hazır yemek satışlarını yöneten e-ticaret platformları için, bu pilot proje "Dürüst İşaret" API'leriyle entegrasyon gerektiriyor ve product feed'leri yeniden şekillendiriyor. Listelemeler, üretim tarihleri, izlenebilirlik kodları, uyumluluk durumu gibi dinamik etiketleme verilerini yerleştirmeli, feed'lerin geri çekilmeleri veya son kullanma tarihlerini gerçek zamanlı olarak senkronize etmesini sağlamalıdır. Uygunsuzluk, etiketlenmemiş diyet takviyeleri için uygulanan cezaları yansıtarak, satış blokları riskini taşır: yetkililer için 5.000 RUB'dan, kuruluşlar için 300.000 RUB'a kadar para cezası ve 90 güne kadar potansiyel askıya alma.
Bu tür rejimlerde katalog standartları daha da keskinleşiyor. Platformlar, endüstriyel hazır yemekleri, 餐饮 ürünlerinden ayırmak, toplama işlemlerini kolaylaştırmak ve hatalı listelemeleri azaltmak için standart GTIN benzeri kodlara veya özel sınıflandırıcılara ihtiyaç duyacaktır. Bu, product card bütünlüğünü artırır: ürün sayfaları, CRPT feed'lerinden doğrudan alınan doğrulanabilir hijyen ölçümlerini, menşei ve geri çağırma geçmişlerini sergilemeli, bu da tüketici güvenini artırır, ancak sağlam veri doğrulaması zorunluluğu getirir. Onlar hakkında daha fazla bilgi edinmek için /blog/product_feed/ blog yazımızı okuyun.
Çeşitliliğin Akışını ve Otomasyon İş Akışlarını Kolaylaştırmak
Etiketleme, yasa dışı veya standart altı girişleri kısıtladığı için çeşitlilik hızı artar ve doğrulanmış tedarikçilerin daha hızlı sisteme dahil edilmesini sağlar. Karanlık mağazalar dahil teslimata odaklı e-ticaret, miadı dolmuş ürünleri en aza indirerek ve bozulabilir ürünlerde dinamik fiyatlandırmayı mümkün kılarak, otomatik son kullanma tarihi uyarılarından faydalanır. Ancak, BT maliyeti artar: komisyon vermeden kullanımdan kaldırmaya kadar olan tam döngü raporlama, özellikle yüksek hacimli operatörler için eski sistemleri zorlar. Sorunsuz entegrasyon için ürün verilerini nasıl yapılandıracağınız hakkında daha fazla bilgi edinmek için /blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/ makalemizi okuyun.
No-code araçları, özel geliştirme yapmadan "Dürüst İşaret" uyumluluğu için sürükle ve bırak entegrasyonları sunarak mitigatorler olarak ortaya çıkıyor. Yapay zeka destekli ayrıştırıcılar, etiketleme verilerinden uyumlu kartları otomatik olarak oluşturabilir, kodlardan raf ömrü gibi nitelikler çıkarabilir ve numune başarısızlık oranları üzerinde örüntü tanıma yoluyla SanPiN risklerini işaretleyebilir. Hipotez: bir pilot uygulamada, yapay zeka, 2025'in %64'lük başarısızlık ölçütüne dayanarak uygunsuz ürün partilerini tahmin ederek feed hatalarını azaltabilir, ancak gerçek etkinlik CRPT verilerinin ayrıntı düzeyine bağlıdır. Genel olarak, bu geçiş, e-ticarette veri hijyenini zorunlu kılar ve izlenebilir hazır yemekleri, rekabetçi teslimat pazarlarında bir kalite farklılaştırıcı olarak konumlandırır. Çeşitliliğinizi kolaylaştırmak için, yalnızca katalog değişikliklerini içeren product feed'ler oluşturmak üzere /tools/deltafeed/ aracımızı kontrol edin.
E-ticaret platformları, gıda ürünü etiketlemesi etrafındaki düzenleyici değişikliklerle boğuşurken, sağlam veri yönetiminin önemi artmaktadır. Ürün feed verilerinin düzenleyici veritabanları ile gerçek zamanlı senkronizasyonu ve özellikle büyük kataloglar ve son kullanma tarihleri gibi dinamik veri kümeleri için veri doğrulama süreçlerinin otomasyonu ihtiyacı, operasyonel karmaşıklığı artıracaktır. Bu, uyumluluğu kolaylaştıran, katalog kalitesini artıran ve e-ticaret işletmelerinin gelişmiş veri hijyeni ve ürün bilgisi doğruluğu ile rekabet avantajını korumalarına yardımcı olan no-code araçlara ve yapay zeka destekli çözümlere olan artan bir talebi vurgulamaktadır. Yapay zekanın, /blog/how-to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/ adresinde zahmetsizce satış odaklı ürün açıklamaları oluşturmanıza nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.