खाद्य उद्योग में खाद्य उत्पादों और सेवाओं की आपूर्ति, खपत और खानपान से संबंधित गतिविधियों का एक जटिल नेटवर्क शामिल है। किसी भी राष्ट्र के आर्थिक विकास में इसकी महत्वपूर्ण भूमिका होती है। यह दुनिया के सबसे गतिशील आर्थिक क्षेत्रों में से एक है।

व्यापार चुनौतियां

ग्राहकों के तेजी से बदलते व्यवहार, प्रौद्योगिकी में सुधार और सख्त विनियमों के कारण, पिछले दस वर्षों में खाद्य और पेय व्यवसाय में कई बदलाव हुए हैं। इन मुद्दों के परिणामस्वरूप खाद्य और पेय व्यवसाय को कई चुनौतियों का सामना करना पड़ा है। भोजन के प्रति ग्राहकों की प्राथमिकताओं में गतिशील बदलाव, जिसे जल्दी से आपूर्ति की जा सकती है, जिसमें वह भोजन भी शामिल है जो आसानी से उपलब्ध हो सकता है और उचित मूल्य पर हो सकता है, एक ऐसा तत्व है जो खाद्य और पेय उद्योग में वैश्विक एआई के विकास को गति दे रहा है।

एआई कैसे उपयोगी हो सकता है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम का उपयोग करके ऐतिहासिक रिकॉर्ड से डेटा को प्रोसेस करता है जो एआई-सक्षम हैं ताकि किसी निश्चित अवधि के लिए बिक्री परिणामों का पूर्वानुमान लगाया जा सके। एआई ज्यादातर अपने ग्राहकों की गहरी समझ को सुगम बनाकर खाद्य उत्पादकों और खुदरा विक्रेताओं की मदद करता है। ग्राहकों के स्वाद और वरीयताओं को पहचानने के लिए व्यवसायों की क्षमता उन्हें अपने माल के संभावित बिक्री पैटर्न की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाती है। यह देखते हुए कि आपूर्ति श्रृंखला को नियंत्रित करना कई एफएंडबी व्यवसायों के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती बनी हुई है, एआई व्यवसायों के संचालन में अधिक पारदर्शिता में योगदान दे सकता है।

हमें खाने में एमएल क्यों लागू करना चाहिए?

चूंकि

खाद्य बाजार का विश्लेषण करने के लिए: आपके रेस्तरां में बिक्री बढ़ाने का रहस्य यह समझना है कि कौन से मेनू आइटम सबसे अच्छे विकल्प हैं। प्रतिस्पर्धा से एक कदम आगे रहना और भी महत्वपूर्ण है क्योंकि ग्राहक और बाजार की मांग इतनी तेजी से बदल रही है। उपयोगकर्ताओं को विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में वर्गीकृत करके और उपयोगकर्ताओं के वरीयता व्यवहार को मॉडलिंग करके या वे जो चाहते हैं उसका पूर्वानुमान लगाते हुए - इससे पहले कि वे इसे व्यक्त करते हैं - एआई/मशीन लर्निंग डेटा संग्रह और वर्गीकरण पद्धतियों को लागू करता है जो स्वाद और वरीयताओं की मानवीय धारणा को समझती हैं।

खाद्य सुरक्षा के अनुपालन के लिए: खाद्य सुरक्षा को प्रभावित करने वाले प्राथमिक तत्व के रूप में, प्रत्येक खाद्य उद्योग को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि उसके कर्मचारी अपने हाथों और अन्य वस्तुओं को साफ रखें। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि पाक कर्मचारी रेस्तरां में स्वच्छता और व्यवस्था को कितनी अच्छी तरह बनाए रखते हैं। यह कर्तव्य निगरानी प्रणालियों द्वारा पूरा किया जा सकता है जो व्यक्तियों के साथ-साथ उनके आंदोलनों और कपड़ों को पहचान और उनका अनुसरण कर सकते हैं।

खाद्य तकनीक व्यवसाय कैफे और रेस्तरां के साथ-साथ विनिर्माण क्षेत्र में कनकन एआई जैसे समाधानों का उपयोग कर सकते हैं। एम्बेडेड कैमरा चेहरों की पहचान करके कर्मचारियों पर नज़र रखता है और यह निर्धारित करता है कि क्या वे खाद्य सुरक्षा कानून द्वारा आवश्यक कैप या मास्क दान कर रहे हैं। यह तकनीक उल्लंघनों की पहचान करती है और उनकी तस्वीरें तैयार करती है। KanKan AI को 95% सटीक माना जाता है।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन का अनुकूलन करने के लिए: खाद्य निर्माताओं को आपूर्ति श्रृंखला के माध्यम से भोजन की आवाजाही के बारे में और अधिक खुला होना चाहिए, जब तक कि खाद्य सुरक्षा नियम एक मुद्दा हैं। यहां, खाद्य निर्माण में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रक्रिया के हर चरण की निगरानी करने में मदद करता है; यह कीमतों और इन्वेंट्री के स्तर का पूर्वानुमान लगाता है और वस्तुओं की आवाजाही को उनके मूल स्थान से उपभोग के बिंदु तक रिकॉर्ड करता है, पारदर्शिता सुनिश्चित करता है। सिम्फनी रिटेल एआई जैसे टूल का उपयोग करके, हम अत्यधिक मात्रा में बेकार चीजों को खरीदने से बचने के लिए इन्वेंट्री, मूल्य निर्धारण और परिवहन की मांग का अनुमान लगा सकते हैं।

अपव्यय को कम करने के लिए: एआई/मशीन लर्निंग पर आधारित मापन और निगरानी विधियों द्वारा अपशिष्ट में कमी को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किया जा सकता है। आउटपुट की गुणवत्ता की जांच करने के लिए एक बैच या चक्र के अंत तक प्रतीक्षा करने के बजाय, एआई जो वास्तविक समय की निगरानी का उपयोग करता है, जैसे ही वे होते हैं, विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं।

"संयुक्त राज्य अमेरिका में, खाद्य आपूर्ति के 30-40 प्रतिशत के बीच भोजन की बर्बादी का अनुमान है। यह अनुमान, खुदरा और उपभोक्ता स्तरों पर 31 प्रतिशत खाद्य हानि के यूएसडीए की आर्थिक अनुसंधान सेवा के अनुमानों के आधार पर, 2010 में लगभग 133 बिलियन पाउंड और $161 बिलियन मूल्य के भोजन के अनुरूप था। कचरे की इस मात्रा का समाज पर दूरगामी प्रभाव पड़ता है। ” - संयुक्त राज्य कृषि विभाग

मैकिन्से का अनुमान है कि 2030 में भोजन की बर्बादी को कम करके, कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस मुद्दे को हल करने और 127 बिलियन डॉलर का अवसर पैदा करने में सक्षम होगी। अधिक पुनर्योजी मनोरंजक कृषि पद्धतियों को अपनाने से ऐसी आश्चर्यजनक संख्याएँ हो सकती हैं। वह क्या सुझाव देता है? इसलिए, मोनोकल्चर, सिंथेटिक रासायनिक उर्वरकों का व्यापक उपयोग, और गहन भूमि उपयोग सभी को "होशियार" तकनीकों से बदला जा सकता है क्योंकि मनुष्य वर्तमान में अपने संसाधनों का ठीक से उपयोग नहीं करते हैं। सेंसर, ड्रोन, उपग्रह और अन्य प्रौद्योगिकी द्वारा एकत्र किए गए डेटा के उपयोग से किसान अधिक तेज़ी से बेहतर निर्णय लेने में सक्षम हो सकते हैं।

निष्कर्ष

खाद्य निर्माण और रेस्तरां व्यवसाय में एआई और एमएल का अनुप्रयोग पहले से ही मानव त्रुटि को कम करके, उत्पाद की बर्बादी को कम करके, भंडारण, वितरण और परिवहन पर पैसे बचाने के साथ-साथ खुशहाल ग्राहक, तेज सेवा बनाकर इस क्षेत्र को एक नए स्तर पर ले जा रहा है। , ध्वनि खोज, और अधिक वैयक्तिकृत आदेश। बड़े विनिर्माण और रेस्तरां उद्यमों के लिए भी, रोबोटिक्स अभी भी पेश करने के लिए एक बहुत ही सूक्ष्म अवधारणा है, लेकिन यह जल्दी से अपनी जगह भर देगा और दीर्घकालिक लाभ प्रदान करेगा जो स्पष्ट हैं।

यह देखना आकर्षक है कि चुनौतियों से पार पाने के लिए मनुष्य कैसे विकसित हुए हैं। मशीन लर्निंग, जब सही तरीके से उपयोग किया जाता है, आश्चर्यजनक परिणाम दे सकता है। जैसे-जैसे यह आगे बढ़ेगा, मशीन लर्निंग हमारी भविष्यवाणी से कहीं अधिक समस्याओं से निपटेगी। खाद्य उद्योग कोई अपवाद नहीं है!

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संदर्भ

• 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/
• खाद्य उद्योग: एक परिचय (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/