L'industria alimentare comprende una complessa rete di attività legate alla fornitura, al consumo e alla ristorazione di prodotti e servizi alimentari. Svolge un ruolo significativo nello sviluppo economico di qualsiasi nazione. È uno dei settori economici più dinamici del mondo.

Sfide aziendali

A causa del rapido cambiamento dei comportamenti dei clienti, dei miglioramenti tecnologici e delle rigide normative, il settore degli alimenti e delle bevande ha subito diversi cambiamenti negli ultimi dieci anni. Il settore alimentare e delle bevande ha dovuto affrontare numerose sfide a causa di questi problemi. Lo spostamento dinamico delle preferenze dei clienti verso il cibo che può essere fornito rapidamente, compreso il cibo che può essere prontamente disponibile e a prezzi ragionevoli, è un elemento che guida la crescita dell'IA globale nel settore alimentare e delle bevande.

In che modo l'intelligenza artificiale può essere utile?

L'intelligenza artificiale elabora i dati dai record storici utilizzando algoritmi abilitati all'intelligenza artificiale per prevedere i risultati di vendita per un determinato periodo di tempo. L'intelligenza artificiale aiuta principalmente i produttori e i rivenditori di alimenti facilitando una comprensione più profonda della loro clientela. La capacità delle aziende di riconoscere i gusti e le preferenze dei clienti consentirà loro di prevedere potenziali modelli di vendita per i loro prodotti. Dato che il controllo della catena di approvvigionamento continua a essere una sfida significativa per molte aziende del settore F&B, l'intelligenza artificiale può contribuire a una maggiore trasparenza nel modo in cui operano le aziende.

Perché dovremmo implementare il machine learning negli alimenti?

Perché

All'analisi del mercato alimentare: il segreto per aumentare le vendite nel tuo ristorante è capire quali voci di menu sono le migliori scelte. Essere un passo avanti rispetto alla concorrenza è ancora più cruciale perché le richieste dei clienti e del mercato stanno cambiando molto rapidamente. Classificando gli utenti in vari gruppi demografici e modellando il comportamento delle preferenze degli utenti o prevedendo ciò che desiderano, anche prima che lo esprimano, AI/Machine Learning applica le metodologie di raccolta e classificazione dei dati che comprendono la percezione umana del gusto e delle preferenze.

Conformità alla sicurezza alimentare: in quanto elemento principale che influisce sulla sicurezza alimentare, ogni industria alimentare deve garantire che i propri dipendenti mantengano pulite le mani e altri oggetti. È fondamentale tenere d'occhio quanto bene lo staff culinario mantiene la pulizia e l'ordine nel ristorante. Questo compito può essere completato da sistemi di sorveglianza in grado di riconoscere e seguire le persone, i loro movimenti e il loro abbigliamento.

Le aziende di tecnologia alimentare possono utilizzare soluzioni come KanKan AI in bar e ristoranti, nonché nella produzione. La telecamera incorporata tiene d'occhio i dipendenti identificando i volti e determinando se indossano cappucci o maschere come richiesto dalla legislazione sulla sicurezza alimentare. Questa tecnologia riconosce le violazioni e ne genera delle foto. Si ritiene che KanKan AI sia accurato al 95%.

Per ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento: i produttori di alimenti devono essere più aperti riguardo al movimento degli alimenti attraverso la catena di approvvigionamento, purché le norme sulla sicurezza alimentare siano un problema. Qui, l'intelligenza artificiale (AI) nella produzione alimentare aiuta a monitorare ogni fase del processo; prevede prezzi e livelli di inventario e registra il movimento degli articoli dal punto di origine al punto di consumo, garantendo trasparenza. Utilizzando uno strumento come Symphony Retail AI, possiamo prevedere la domanda di inventario, prezzi e trasporto per evitare di acquistare quantità eccessive di cose inutili.

Per ridurre gli sprechi: la riduzione degli sprechi può essere notevolmente influenzata dai metodi di misurazione e monitoraggio basati su AI/Machine Learning. Anziché attendere fino alla fine di un batch o di un ciclo per verificare la qualità dell'output, l'intelligenza artificiale che utilizza il monitoraggio in tempo reale può identificare le anomalie non appena si verificano.

“Negli Stati Uniti, lo spreco alimentare è stimato tra il 30 e il 40 percento dell'approvvigionamento alimentare. Questa stima, basata su stime dell'Economic Research Service dell'USDA di una perdita di cibo del 31% a livello di vendita al dettaglio e al consumo, corrispondeva a circa 133 miliardi di sterline e 161 miliardi di dollari di cibo nel 2010. Questa quantità di spreco ha un impatto di vasta portata sulla società. " — Dipartimento dell'Agricoltura degli Stati Uniti

McKinsey stima che riducendo lo spreco alimentare nel 2030, l'intelligenza artificiale sarà in grado di risolvere questo problema e creare un'opportunità da 127 miliardi di dollari. L'adozione di pratiche di agricoltura ricreativa più rigenerativa potrebbe portare a numeri così sorprendenti. Cosa suggerisce? Pertanto, la monocoltura, l'uso diffuso di fertilizzanti chimici sintetici e l'intenso utilizzo del suolo possono essere tutti sostituiti con tecniche "più intelligenti" poiché gli esseri umani attualmente non utilizzano correttamente le proprie risorse. Gli agricoltori potrebbero essere in grado di prendere decisioni migliori più rapidamente con l'uso dei dati raccolti da sensori, droni, satelliti e altre tecnologie.

Conclusione

L'applicazione di AI e ML nella produzione alimentare e nella ristorazione sta già elevando il settore a un nuovo livello riducendo l'errore umano, riducendo gli sprechi di prodotto, risparmiando denaro su stoccaggio, consegna e trasporto, oltre a creare clienti più felici, servizio più veloce , ricerca vocale e ordini più personalizzati. Anche per le grandi aziende manifatturiere e di ristorazione, la robotica è ancora un concetto molto sottile da introdurre, ma riempirà rapidamente la sua nicchia e offrirà chiari vantaggi a lungo termine.

È affascinante osservare come gli esseri umani si sono evoluti per superare le sfide. L'apprendimento automatico, se utilizzato correttamente, può fornire risultati sorprendenti. L'apprendimento automatico affronterà più problemi di quanto prevediamo man mano che avanza. L'industria alimentare non fa eccezione!

Questa è la fine di questo blog. Dagli un applauso se ti è davvero piaciuto.

Buona lettura...!

Riferimenti

• 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 alimentare: un'introduzione (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/