La industria alimentaria comprende un complejo entramado de actividades relacionadas con el suministro, consumo y restauración de productos y servicios alimentarios. Desempeña un papel importante en el desarrollo económico de cualquier nación. Es uno de los sectores económicos más dinámicos del mundo.

Desafíos empresariales

Debido a los rápidos cambios en el comportamiento de los clientes, las mejoras tecnológicas y las estrictas regulaciones, el negocio de alimentos y bebidas ha sufrido varios cambios en los últimos diez años. El negocio de alimentos y bebidas ha enfrentado numerosos desafíos como resultado de estos problemas. El cambio dinámico en las preferencias de los clientes hacia los alimentos que se pueden suministrar rápidamente, incluidos los alimentos que pueden estar fácilmente disponibles y a precios razonables, es un elemento que impulsa el crecimiento de la IA global en la industria de alimentos y bebidas.

¿Cómo puede ser útil la IA?

La inteligencia artificial procesa datos de registros históricos utilizando algoritmos habilitados para IA para pronosticar los resultados de ventas durante un período de tiempo determinado. La IA ayuda principalmente a los productores y minoristas de alimentos al facilitar una comprensión más profunda de su clientela. La capacidad de las empresas para reconocer los gustos y preferencias de los clientes les permitirá pronosticar patrones de ventas potenciales para sus productos. Dado que controlar la cadena de suministro sigue siendo un desafío importante para muchas empresas de alimentos y bebidas, la IA puede contribuir a una mayor transparencia en la forma en que operan las empresas.

¿Por qué debemos implementar ML en los alimentos?

Porque

Para analizar el mercado de alimentos: el secreto para aumentar las ventas en su restaurante es comprender qué elementos del menú son las mejores opciones. Estar un paso por delante de la competencia es aún más crucial porque las demandas de los clientes y del mercado están cambiando muy rápidamente. Al clasificar a los usuarios en varios grupos demográficos y modelar el comportamiento de preferencia de los usuarios o pronosticar lo que quieren, incluso antes de que lo expresen, AI/Machine Learning aplica las metodologías de recopilación y clasificación de datos que comprenden la percepción humana del sabor y las preferencias.

Para el Cumplimiento de la Seguridad Alimentaria: Como el elemento principal que afecta la seguridad alimentaria, cada industria alimentaria debe asegurarse de que sus empleados mantengan sus manos y otros artículos limpios. Es crucial vigilar qué tan bien el personal culinario mantiene la limpieza y el orden en el restaurante. Este deber puede ser completado por sistemas de vigilancia que puedan reconocer y seguir a las personas, así como sus movimientos y vestimenta.

Las empresas de tecnología alimentaria pueden emplear soluciones como KanKan AI en cafés y restaurantes, así como en la fabricación. La cámara integrada vigila a los empleados identificando caras y determinando si están usando gorras o máscaras según lo exige la legislación de seguridad alimentaria. Esta tecnología reconoce las infracciones y genera fotografías de las mismas. Se cree que KanKan AI tiene una precisión del 95 %.

Para optimizar la gestión de la cadena de suministro: los fabricantes de alimentos deben ser más abiertos sobre el movimiento de los alimentos a través de la cadena de suministro, siempre que las normas de seguridad alimentaria sean un problema. Aquí, la inteligencia artificial (IA) en la fabricación de alimentos ayuda a monitorear cada paso del proceso; pronostica precios y niveles de inventario y registra el movimiento de artículos desde su punto de origen hasta su punto de consumo, asegurando la transparencia. Con una herramienta como Symphony Retail AI, podemos pronosticar la demanda de inventario, precios y transporte para evitar comprar cantidades excesivas de cosas inútiles.

Para reducir los desperdicios: la reducción de desperdicios puede verse significativamente afectada por los métodos de medición y monitoreo basados ​​en inteligencia artificial/aprendizaje automático. En lugar de esperar hasta el final de un lote o ciclo para verificar la calidad de la salida, la IA que utiliza el monitoreo en tiempo real puede identificar anomalías tan pronto como ocurren.

“En los Estados Unidos, el desperdicio de alimentos se estima entre el 30 y el 40 por ciento del suministro de alimentos. Esta estimación, basada en estimaciones del Servicio de Investigación Económica del USDA de una pérdida de alimentos del 31 por ciento a nivel minorista y de consumo, correspondió a aproximadamente 133 mil millones de libras y $ 161 mil millones en alimentos en 2010. Esta cantidad de desperdicio tiene impactos de gran alcance en la sociedad. ” — El Departamento de Agricultura de los Estados Unidos

McKinsey estima que al reducir el desperdicio de alimentos en 2030, la inteligencia artificial podrá resolver este problema y crear una oportunidad de $ 127 mil millones. La adopción de prácticas agrícolas recreativas más regenerativas podría conducir a números tan asombrosos. ¿Qué sugiere eso? Por lo tanto, el monocultivo, el uso generalizado de fertilizantes químicos sintéticos y el uso intensivo de la tierra pueden reemplazarse con técnicas "más inteligentes", ya que los humanos actualmente no utilizan sus recursos adecuadamente. Los agricultores podrían tomar mejores decisiones más rápidamente con el uso de datos recopilados por sensores, drones, satélites y otras tecnologías.

Conclusión

La aplicación de AI y ML en el negocio de fabricación de alimentos y restaurantes ya está elevando el sector a un nuevo nivel al reducir el error humano, reducir el desperdicio de productos, ahorrar dinero en almacenamiento, entrega y transporte, así como crear clientes más felices y un servicio más rápido. , búsqueda por voz y pedidos más individualizados. Incluso para las grandes empresas manufactureras y de restaurantes, la robótica sigue siendo un concepto muy sutil para introducir, pero rápidamente llenará su nicho y brindará beneficios a largo plazo que son claros.

Es fascinante ver cómo los humanos han evolucionado para superar los desafíos. El aprendizaje automático, cuando se utiliza correctamente, puede ofrecer resultados sorprendentes. El aprendizaje automático abordará más problemas de los que predecimos a medida que avanza. ¡La industria alimentaria no es una excepción!

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Referencias

• https://www.columbusglobal.com/en-us/blog/blog/6-ai-use-cases-in-the-food-and-beverage-manufacturing-industry
• https://www.radometech.com/industry-use-cases/food-beverages
• https://spd.group/machine-learning/machine-learning-and-ai-in-food-industry/
• Industria alimentaria: una introducción (researchgate.net)
• https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-food-processing-industry/
• https://www.datasciencecentral.com/machine-learning-and-ai-in-food-industry-solutions-and-potential/
• https://www.passionateinmarketing.com/ai-ml-in-the-food-and-beverage-industry/