Industri makanan terdiri dari jaringan aktivitas yang kompleks terkait dengan pasokan, konsumsi, dan katering produk dan layanan makanan. Ini memainkan peran penting dalam pembangunan ekonomi negara mana pun. Ini adalah salah satu sektor ekonomi paling dinamis di dunia.

Tantangan Bisnis

Karena perilaku pelanggan yang berubah dengan cepat, peningkatan teknologi, dan peraturan yang ketat, bisnis makanan dan minuman telah mengalami beberapa perubahan dalam sepuluh tahun terakhir. Bisnis makanan dan minuman menghadapi banyak tantangan sebagai akibat dari masalah ini. Pergeseran dinamis dalam preferensi pelanggan terhadap makanan yang dapat dipasok dengan cepat, termasuk makanan yang dapat tersedia dengan harga terjangkau, merupakan salah satu elemen yang mendorong pertumbuhan AI global di industri makanan dan minuman.

Bagaimana AI bisa berguna?

Kecerdasan buatan memproses data dari catatan sejarah menggunakan algoritme yang diaktifkan AI untuk memperkirakan hasil penjualan untuk jangka waktu tertentu. AI sebagian besar membantu produsen dan pengecer makanan dengan memfasilitasi pemahaman yang lebih dalam tentang pelanggan mereka. Kemampuan bisnis untuk mengenali selera dan preferensi pelanggan akan memungkinkan mereka memperkirakan pola penjualan potensial untuk barang mereka. Mengingat bahwa pengendalian rantai pasokan terus menjadi tantangan yang signifikan bagi banyak bisnis F&B, AI dapat berkontribusi untuk meningkatkan transparansi dalam cara bisnis beroperasi.

Mengapa kita harus menerapkan ML dalam makanan?

Karena

Untuk Menganalisis Pasar Makanan: Rahasia untuk meningkatkan penjualan di restoran Anda adalah memahami item menu mana yang menjadi pilihan terbaik. Menjadi selangkah lebih maju dari persaingan bahkan lebih penting karena permintaan pelanggan dan pasar berubah begitu cepat. Dengan mengelompokkan pengguna ke dalam berbagai kelompok demografis dan memodelkan perilaku preferensi pengguna atau memperkirakan apa yang mereka inginkan — bahkan sebelum mereka mengungkapkannya — AI/Machine Learning menerapkan metodologi Pengumpulan dan Klasifikasi Data yang memahami persepsi manusia tentang rasa dan preferensi.

Untuk Kepatuhan terhadap Keamanan Pangan: Sebagai elemen utama yang memengaruhi keamanan pangan, setiap industri pangan perlu memastikan bahwa karyawannya menjaga kebersihan tangan dan barang-barang lainnya. Sangat penting untuk memperhatikan seberapa baik staf kuliner menjaga kebersihan dan ketertiban di restoran. Tugas ini dapat diselesaikan dengan sistem pengawasan yang dapat mengenali dan mengikuti orang serta gerakan dan pakaian mereka.

Bisnis teknologi makanan dapat menggunakan solusi seperti KanKan AI di kafe dan restoran serta di bidang manufaktur. Kamera tertanam mengawasi karyawan dengan mengidentifikasi wajah dan menentukan apakah mereka mengenakan topi atau masker seperti yang dipersyaratkan oleh undang-undang keamanan pangan. Teknologi ini mengenali pelanggaran dan menghasilkan fotonya. KanKan AI dianggap 95% akurat.

Untuk Mengoptimalkan Manajemen Rantai Pasokan: Pembuat makanan harus lebih terbuka tentang pergerakan makanan melalui rantai pasokan selama aturan keamanan makanan menjadi masalah. Di sini, kecerdasan buatan (AI) dalam pembuatan makanan membantu memantau setiap langkah proses; itu meramalkan harga dan tingkat inventaris dan mencatat pergerakan barang dari titik asal ke titik konsumsinya, memastikan transparansi. Dengan menggunakan alat seperti Symphony Retail AI, kami dapat memperkirakan permintaan inventaris, harga, dan transportasi untuk menghindari pembelian barang yang tidak berguna dalam jumlah berlebihan.

Untuk Mengurangi Pemborosan: Pengurangan limbah dapat dipengaruhi secara signifikan oleh metode pengukuran dan pemantauan berdasarkan AI/Pembelajaran Mesin. Daripada menunggu hingga akhir batch atau siklus untuk memeriksa kualitas keluaran, AI yang menggunakan pemantauan waktu nyata dapat mengidentifikasi anomali segera setelah terjadi.

“Di Amerika Serikat, sisa makanan diperkirakan antara 30–40 persen dari persediaan makanan. Estimasi ini, berdasarkan estimasi dari Layanan Riset Ekonomi USDA tentang 31 persen kehilangan makanan di tingkat ritel dan konsumen, setara dengan sekitar 133 miliar pound dan senilai $161 miliar makanan pada tahun 2010. Jumlah limbah ini memiliki dampak luas pada masyarakat. ” — Departemen Pertanian Amerika Serikat

McKinsey memperkirakan bahwa dengan menurunkan limbah makanan pada tahun 2030, kecerdasan buatan akan dapat menyelesaikan masalah ini dan menciptakan peluang senilai $127 miliar. Adopsi praktik pertanian rekreasi yang lebih regeneratif dapat menghasilkan angka yang mencengangkan. Apa artinya itu? Oleh karena itu, monokultur, meluasnya penggunaan pupuk kimia sintetik, dan penggunaan lahan yang intensif semuanya dapat digantikan dengan teknik yang “lebih cerdas” karena manusia saat ini tidak memanfaatkan sumber dayanya dengan baik. Petani mungkin dapat membuat keputusan yang lebih baik dengan lebih cepat menggunakan data yang dikumpulkan oleh sensor, drone, satelit, dan teknologi lainnya.

Kesimpulan

Penerapan AI dan ML dalam bisnis manufaktur makanan dan restoran telah meningkatkan sektor ini ke level baru dengan mengurangi kesalahan manusia, mengurangi pemborosan produk, menghemat biaya penyimpanan, pengiriman, dan transportasi, serta menciptakan pelanggan yang lebih bahagia, layanan yang lebih cepat , penelusuran suara, dan pesanan yang lebih individual. Bahkan untuk perusahaan manufaktur dan restoran besar, robotika masih merupakan konsep yang sangat halus untuk diperkenalkan, tetapi akan dengan cepat mengisi ceruknya dan memberikan keuntungan jangka panjang yang jelas.

Sangat menarik untuk melihat bagaimana manusia berevolusi untuk mengatasi tantangan. Pembelajaran mesin, jika digunakan dengan benar, dapat memberikan hasil yang mencengangkan. Pembelajaran mesin akan mengatasi lebih banyak masalah daripada yang kita perkirakan seiring kemajuannya. Industri makanan tidak terkecuali!

Itulah akhir dari blog ini. Berikan tepuk tangan jika Anda benar-benar menikmatinya.

Selamat membaca...!

Referensi

• 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/
• Industri Makanan: Suatu Pengantar (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/