식품 산업은 식품 및 서비스의 공급, 소비 및 케이터링과 관련된 복잡한 활동 네트워크로 구성됩니다. 그것은 모든 국가의 경제 발전에 중요한 역할을 합니다. 그것은 세계에서 가장 역동적인 경제 부문 중 하나입니다.

비즈니스 과제

급변하는 고객 행동, 기술 개선 및 엄격한 규제로 인해 식음료 사업은 지난 10년 동안 여러 가지 변화를 겪었습니다. 식음료 사업은 이러한 문제로 인해 수많은 문제에 직면해 있습니다. 쉽게 구할 수 있고 합리적인 가격의 식품을 포함하여 신속하게 공급할 수 있는 식품에 대한 고객 선호도의 역동적인 변화는 식품 및 음료 산업에서 글로벌 AI의 성장을 이끄는 요소 중 하나입니다.

AI가 어떻게 유용할 수 있습니까?

인공 지능은 주어진 기간 동안 판매 결과를 예측하기 위해 AI 지원 알고리즘을 사용하여 과거 기록의 데이터를 처리합니다. AI는 주로 고객에 대한 더 깊은 이해를 촉진하여 식품 생산자와 소매업체를 돕습니다. 기업이 고객의 취향과 선호도를 인식하는 능력을 통해 상품의 잠재적인 판매 패턴을 예측할 수 있습니다. 공급망을 제어하는 ​​것이 많은 F&B 비즈니스에서 계속해서 중요한 과제라는 점을 감안할 때 AI는 비즈니스 운영 방식의 투명성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

식품에 ML을 구현해야 하는 이유는 무엇인가요?

왜냐하면

식품 시장 분석: 식당에서 매출을 높이는 비결은 어떤 메뉴 항목이 가장 좋은 선택인지 이해하는 것입니다. 고객과 시장의 요구가 너무 빨리 변하기 때문에 경쟁에서 한발 앞서가는 것이 더욱 중요합니다. 사용자를 다양한 인구통계학적 그룹으로 분류하고 사용자의 선호 행동을 모델링하거나 그들이 원하는 것을 표현하기 전에 예측함으로써 AI/머신 러닝은 맛과 선호도에 대한 인간의 인식을 이해하는 데이터 수집 및 분류 방법론을 적용합니다.

식품 안전 준수: 식품 안전 에 영향을 미치는 주요 요소로서 모든 식품 산업은 직원이 손과 기타 품목을 깨끗하게 유지하도록 해야 합니다. 주방 직원이 식당에서 청결과 질서를 얼마나 잘 유지하는지 주시하는 것이 중요합니다. 이 임무는 사람과 그들의 움직임 및 의복을 인식하고 따라갈 수 있는 감시 시스템에 의해 완료될 수 있습니다.

식품 기술 기업은 제조뿐만 아니라 카페와 레스토랑에서도 KanKan AI와 같은 솔루션을 사용할 수 있습니다. 내장형 카메라는 얼굴을 식별하고 식품 안전법에서 요구하는 모자 또는 마스크 착용 여부를 판단하여 직원을 주시합니다. 이 기술은 위반 사항을 인식하고 위반 사진을 생성합니다. KanKan AI는 95% 정확하다고 생각됩니다.

공급망 관리 최적화: 식품 제조업체는 식품 안전 규칙이 문제가 되는 한 공급망을 통한 식품 이동에 대해 더 개방적이어야 합니다. 여기에서 식품 제조의 인공 지능(AI)은 프로세스의 모든 단계를 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 가격과 재고 수준을 예측하고 원산지에서 소비 지점까지 품목의 이동을 기록하여 투명성을 보장합니다. Symphony Retail AI와 같은 도구를 사용하여 재고, 가격 책정 및 운송에 대한 수요를 예측하여 쓸모 없는 물건을 과도하게 구매하지 않도록 할 수 있습니다.

폐기물 감소 : 폐기물 감소는 AI/머신 러닝에 기반한 측정 및 모니터링 방법에 의해 상당한 영향을 받을 수 있습니다. 출력 품질을 확인하기 위해 배치 또는 주기가 끝날 때까지 기다리는 대신 실시간 모니터링을 사용하는 AI는 이상 현상이 발생하는 즉시 식별할 수 있습니다.

“미국에서 음식물 쓰레기는 음식물 공급량의 30-40% 사이로 추정됩니다. 소매 및 소비자 수준에서 31%의 식품 손실에 대한 USDA의 경제 연구 서비스의 추정치를 기반으로 한 이 추정치는 2010년에 약 1,330억 파운드 및 1,610억 달러 상당의 식품에 해당합니다. 이 양의 폐기물은 사회에 광범위한 영향을 미칩니다. ” — 미국 농무부

McKinsey는 2030년에 인공 지능이 음식물 쓰레기를 줄임으로써 이 문제를 해결하고 1,270억 달러의 기회를 창출할 수 있을 것으로 추정합니다. 보다 재생적인 레크리에이션 농업 관행을 채택하면 이러한 놀라운 숫자가 발생할 수 있습니다. 그것은 무엇을 암시합니까? 따라서 단일 재배, 합성 화학 비료의 광범위한 사용 및 집약적인 토지 사용은 현재 인간이 자원을 제대로 활용하지 못하기 때문에 모두 "더 스마트한" 기술로 대체될 수 있습니다. 농부들은 센서, 드론, 위성 및 기타 기술로 수집된 데이터를 사용하여 더 나은 결정을 더 빨리 내릴 수 있습니다.

결론

식품 제조 및 레스토랑 사업에 AI 및 ML을 적용하면 인적 오류 감소, 제품 낭비 감소, 보관, 배송 및 운송 비용 절감, 고객 만족도 향상, 빠른 서비스 창출을 통해 이미 이 분야를 새로운 수준으로 끌어올리고 있습니다. , 음성 검색 및 더 개별화된 주문. 대규모 제조 및 레스토랑 기업의 경우에도 로봇 공학은 여전히 ​​도입하기 매우 미묘한 개념이지만 빠르게 틈새 시장을 채우고 분명한 장기적인 이점을 제공할 것입니다.

인간이 도전을 극복하기 위해 어떻게 진화했는지 보는 것은 매혹적입니다. 기계 학습을 올바르게 활용하면 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다. 기계 학습은 발전함에 따라 우리가 예측하는 것보다 더 많은 문제를 해결할 것입니다. 식품 산업도 예외는 아닙니다!

이것이 이 블로그의 끝입니다. 정말 즐거우셨다면 박수를 치세요.

즐거운 독서...!

참조

• 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/
• 식품 산업: 소개(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/