L'industrie alimentaire comprend un réseau complexe d'activités liées à l'approvisionnement, à la consommation et à la restauration de produits et de services alimentaires. Il joue un rôle important dans le développement économique de toute nation. C'est l'un des secteurs économiques les plus dynamiques au monde.

Défis commerciaux

En raison de l'évolution rapide des comportements des clients, des améliorations technologiques et des réglementations strictes, le secteur de l'alimentation et des boissons a subi plusieurs changements au cours des dix dernières années. Le secteur de l'alimentation et des boissons a été confronté à de nombreux défis en raison de ces problèmes. L'évolution dynamique des préférences des clients vers des aliments pouvant être fournis rapidement, y compris des aliments facilement disponibles et à des prix raisonnables, est l'un des éléments moteurs de la croissance de l'IA mondiale dans l'industrie agroalimentaire.

Comment l'IA peut-elle être utile ?

L'intelligence artificielle traite les données des enregistrements historiques à l'aide d'algorithmes compatibles avec l'IA afin de prévoir les résultats des ventes pour une période donnée. L'IA aide principalement les producteurs et les détaillants alimentaires en facilitant une meilleure compréhension de leur clientèle. La capacité des entreprises à reconnaître les goûts et les préférences des clients leur permettra de prévoir les schémas de vente potentiels de leurs produits. Étant donné que le contrôle de la chaîne d'approvisionnement continue d'être un défi important pour de nombreuses entreprises de restauration, l'IA peut contribuer à plus de transparence dans le fonctionnement des entreprises.

Pourquoi devrions-nous mettre en œuvre le ML dans les aliments ?

Parce que

Pour analyser le marché alimentaire : le secret pour augmenter les ventes de votre restaurant consiste à comprendre quels éléments du menu sont les meilleurs choix. Avoir une longueur d'avance sur la concurrence est d'autant plus crucial que les demandes des clients et du marché évoluent très rapidement. En classant les utilisateurs dans divers groupes démographiques et en modélisant le comportement de préférence des utilisateurs ou en prévoyant ce qu'ils veulent - avant même qu'ils ne l'expriment - AI/Machine Learning applique les méthodologies de collecte et de classification des données qui comprennent la perception humaine de la saveur et des préférences.

Conformité à la sécurité alimentaire : En tant qu'élément principal affectant la sécurité alimentaire, chaque industrie alimentaire doit s'assurer que ses employés gardent leurs mains et autres objets propres. Il est crucial de garder un œil sur la façon dont le personnel culinaire maintient la propreté et l'ordre dans le restaurant. Ce devoir peut être complété par des systèmes de surveillance qui peuvent reconnaître et suivre les personnes ainsi que leurs déplacements et leurs vêtements.

Les entreprises de technologie alimentaire peuvent utiliser des solutions telles que KanKan AI dans les cafés et les restaurants ainsi que dans la fabrication. La caméra embarquée garde un œil sur les employés en identifiant les visages et en déterminant s'ils portent des casquettes ou des masques, comme l'exige la législation sur la sécurité alimentaire. Cette technologie reconnaît les violations et en génère des photos. On pense que KanKan AI est précis à 95 %.

Pour optimiser la gestion de la chaîne d'approvisionnement : les fabricants de produits alimentaires doivent être plus ouverts sur le mouvement des aliments tout au long de la chaîne d'approvisionnement tant que les règles de sécurité alimentaire sont un problème. Ici, l'intelligence artificielle (IA) dans la fabrication alimentaire aide à surveiller chaque étape du processus ; il prévoit les prix et les niveaux de stocks et enregistre le mouvement des articles de leur point d'origine à leur point de consommation, assurant la transparence. À l'aide d'un outil comme Symphony Retail AI, nous pouvons prévoir la demande d'inventaire, de prix et de transport pour éviter d'acheter des quantités excessives de choses inutiles.

Pour réduire les gaspillages : la réduction des déchets peut être considérablement impactée par les méthodes de mesure et de surveillance basées sur l'IA/l'apprentissage automatique. Plutôt que d'attendre la fin d'un lot ou d'un cycle pour vérifier la qualité de la sortie, l'IA qui utilise la surveillance en temps réel peut identifier les anomalies dès qu'elles se produisent.

« Aux États-Unis, le gaspillage alimentaire est estimé entre 30 et 40 % de l'approvisionnement alimentaire. Cette estimation, basée sur les estimations du service de recherche économique de l'USDA de 31 % de perte de nourriture au niveau de la vente au détail et du consommateur, correspondait à environ 133 milliards de livres et 161 milliards de dollars de nourriture en 2010. Cette quantité de déchets a des impacts considérables sur la société. ” — Le Département de l'agriculture des États-Unis

McKinsey estime qu'en réduisant le gaspillage alimentaire en 2030, l'intelligence artificielle sera en mesure de résoudre ce problème et de créer une opportunité de 127 milliards de dollars. L'adoption de pratiques d'agriculture récréative plus régénératrices pourrait conduire à des chiffres aussi étonnants. Qu'est-ce que cela suggère? Par conséquent, la monoculture, l'utilisation généralisée d'engrais chimiques de synthèse et l'utilisation intensive des terres peuvent toutes être remplacées par des techniques «plus intelligentes», car les humains n'utilisent actuellement pas correctement leurs ressources. Les agriculteurs pourraient être en mesure de prendre de meilleures décisions plus rapidement grâce à l'utilisation des données recueillies par des capteurs, des drones, des satellites et d'autres technologies.

Conclusion

L'application de l'IA et du ML dans le secteur de la fabrication alimentaire et de la restauration élève déjà le secteur à un nouveau niveau en réduisant les erreurs humaines, en réduisant le gaspillage de produits, en économisant de l'argent sur le stockage, la livraison et le transport, ainsi qu'en créant des clients plus satisfaits, un service plus rapide. , la recherche vocale et des commandes plus personnalisées. Même pour les grandes entreprises de fabrication et de restauration, la robotique est encore un concept très subtil à introduire, mais elle remplira rapidement son créneau et offrira des avantages à long terme qui sont clairs.

Il est fascinant de voir comment les humains ont évolué pour surmonter les défis. L'apprentissage automatique, lorsqu'il est utilisé correctement, peut donner des résultats étonnants. L'apprentissage automatique s'attaquera à plus de problèmes que nous ne le prévoyons à mesure qu'il progresse. L'industrie alimentaire ne fait pas exception !

C'est la fin de ce blog. Donnez-lui un coup si vous l'avez vraiment apprécié.

Bonne lecture...!

Les références

• 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/
• Industrie alimentaire : une introduction (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/