ML-Anwendungsfälle in der Lebensmittelindustrie

Nov 25 2022

Die Lebensmittelindustrie umfasst ein komplexes Netzwerk von Aktivitäten im Zusammenhang mit der Lieferung, dem Verbrauch und dem Catering von Lebensmittelprodukten und -dienstleistungen. Es spielt eine bedeutende Rolle in der wirtschaftlichen Entwicklung jeder Nation.

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Geschäftliche Herausforderungen

Aufgrund des sich schnell ändernden Kundenverhaltens, technologischer Verbesserungen und strenger Vorschriften hat sich das Lebensmittel- und Getränkegeschäft in den letzten zehn Jahren mehrfach verändert. Die Lebensmittel- und Getränkeindustrie steht aufgrund dieser Probleme vor zahlreichen Herausforderungen. Die dynamische Verschiebung der Kundenpräferenzen hin zu schnell lieferbaren Lebensmitteln, einschließlich Lebensmitteln, die leicht verfügbar und zu vernünftigen Preisen sind, ist ein Element, das das Wachstum der globalen KI in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie vorantreibt.

Wie kann KI nützlich sein?

Künstliche Intelligenz verarbeitet Daten aus historischen Aufzeichnungen mit KI-fähigen Algorithmen, um Verkaufsergebnisse für einen bestimmten Zeitraum zu prognostizieren. KI hilft vor allem Lebensmittelherstellern und Einzelhändlern, indem sie ein tieferes Verständnis ihrer Kundschaft ermöglicht. Die Fähigkeit von Unternehmen, den Geschmack und die Präferenzen der Kunden zu erkennen, wird es ihnen ermöglichen, potenzielle Verkaufsmuster für ihre Waren vorherzusagen. Da die Kontrolle der Lieferkette für viele F&B-Unternehmen nach wie vor eine große Herausforderung darstellt, kann KI zu mehr Transparenz in der Funktionsweise von Unternehmen beitragen.

Warum sollten wir ML in Lebensmitteln implementieren?

Zur Analyse des Lebensmittelmarktes: Das Geheimnis zur Umsatzsteigerung in Ihrem Restaurant besteht darin, zu verstehen, welche Menüpunkte die beste Wahl sind. Der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, ist umso wichtiger, weil sich Kunden- und Marktanforderungen so schnell ändern. Durch die Kategorisierung von Benutzern in verschiedene demografische Gruppen und die Modellierung des Präferenzverhaltens der Benutzer oder die Vorhersage ihrer Wünsche – noch bevor sie es ausdrücken – wendet KI/maschinelles Lernen die Datenerfassungs- und Klassifizierungsmethoden an, die die menschliche Wahrnehmung von Geschmack und Vorlieben verstehen.

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Zur Einhaltung der Lebensmittelsicherheit: Als wichtigstes Element der Lebensmittelsicherheit muss jede Lebensmittelindustrie sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter ihre Hände und andere Gegenstände sauber halten. Es ist wichtig, ein Auge darauf zu haben, wie gut das Küchenpersonal für Sauberkeit und Ordnung im Restaurant sorgt. Diese Aufgabe kann durch Überwachungssysteme ergänzt werden, die Personen sowie deren Bewegungen und Kleidung erkennen und verfolgen können.

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Food-Tech-Unternehmen können Lösungen wie KanKan AI in Cafés und Restaurants sowie in der Fertigung einsetzen. Die eingebettete Kamera behält die Mitarbeiter im Auge, indem sie Gesichter identifiziert und feststellt, ob sie Mützen oder Masken tragen, wie es die Lebensmittelsicherheitsgesetzgebung vorschreibt. Diese Technologie erkennt Verstöße und erstellt davon Fotos. Es wird angenommen, dass KanKan AI zu 95 % genau ist.

Optimierung des Lieferkettenmanagements: Lebensmittelhersteller müssen offener mit dem Transport von Lebensmitteln durch die Lieferkette umgehen, solange Lebensmittelsicherheitsvorschriften ein Thema sind. Hier hilft künstliche Intelligenz (KI) in der Lebensmittelherstellung, jeden Schritt des Prozesses zu überwachen; Es prognostiziert Preise und Lagerbestände und zeichnet die Bewegung von Artikeln von ihrem Ursprungsort bis zu ihrem Verbrauchsort auf, um Transparenz zu gewährleisten. Mit einem Tool wie Symphony Retail AI können wir die Nachfrage nach Lagerbeständen, Preisen und Transporten prognostizieren, um den Kauf übermäßiger Mengen nutzloser Dinge zu vermeiden.

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Reduzierung von Verschwendung: Die Reduzierung von Verschwendung kann durch Mess- und Überwachungsmethoden auf der Grundlage von KI/maschinellem Lernen erheblich beeinflusst werden. Anstatt bis zum Ende einer Charge oder eines Zyklus zu warten, um die Qualität der Ausgabe zu überprüfen, kann KI mit Echtzeitüberwachung Anomalien erkennen, sobald sie auftreten.

„In den Vereinigten Staaten wird die Lebensmittelverschwendung auf 30 bis 40 Prozent der Lebensmittelversorgung geschätzt. Diese Schätzung, die auf Schätzungen des Wirtschaftsforschungsdienstes des USDA von 31 Prozent Lebensmittelverlust auf Einzelhandels- und Verbraucherebene basiert, entsprach im Jahr 2010 einem Lebensmittelwert von etwa 133 Milliarden Pfund und 161 Milliarden US-Dollar. Diese Abfallmenge hat weitreichende Auswirkungen auf die Gesellschaft. ” – Das Landwirtschaftsministerium der Vereinigten Staaten

McKinsey schätzt, dass künstliche Intelligenz dieses Problem durch die Verringerung der Lebensmittelverschwendung im Jahr 2030 lösen und eine Chance von 127 Milliarden US-Dollar schaffen kann. Die Einführung regenerativerer Praktiken der Freizeitlandwirtschaft könnte zu solch erstaunlichen Zahlen führen. Was bedeutet das? Daher können Monokulturen, der weit verbreitete Einsatz von synthetischen chemischen Düngemitteln und die intensive Landnutzung durch „intelligentere“ Techniken ersetzt werden, da die Menschen derzeit ihre Ressourcen nicht richtig nutzen. Mithilfe von Daten, die von Sensoren, Drohnen, Satelliten und anderen Technologien gesammelt werden, könnten Landwirte möglicherweise schneller bessere Entscheidungen treffen.

Fazit

Die Anwendung von KI und ML in der Lebensmittelherstellung und im Restaurantgeschäft hebt den Sektor bereits auf ein neues Niveau, indem menschliche Fehler reduziert, Produktverschwendung reduziert, Geld bei Lagerung, Lieferung und Transport gespart sowie zufriedenere Kunden und schnellerer Service geschaffen werden , Sprachsuche und individuellere Bestellungen. Selbst für große Produktions- und Restaurantunternehmen ist die Einführung von Robotik immer noch ein sehr subtiles Konzept, aber es wird seine Nische schnell füllen und langfristige Vorteile bieten, die klar sind.

Es ist faszinierend zu beobachten, wie sich Menschen entwickelt haben, um Herausforderungen zu meistern. Maschinelles Lernen kann, wenn es richtig eingesetzt wird, erstaunliche Ergebnisse liefern. Maschinelles Lernen wird mit fortschreitender Entwicklung mehr Probleme lösen, als wir vorhersagen. Die Lebensmittelindustrie ist keine Ausnahme!