Przemysł spożywczy obejmuje złożoną sieć działań związanych z dostawą, konsumpcją i cateringiem produktów spożywczych i usług. Odgrywa znaczącą rolę w rozwoju gospodarczym każdego narodu. Jest to jeden z najbardziej dynamicznych sektorów gospodarki na świecie.

Wyzwania biznesowe

Ze względu na szybko zmieniające się zachowania klientów, ulepszenia technologiczne i surowe przepisy, branża spożywcza przeszła kilka zmian w ciągu ostatnich dziesięciu lat. W wyniku tych problemów branża spożywcza musiała stawić czoła licznym wyzwaniom. Dynamiczna zmiana preferencji klientów w kierunku żywności, która może być dostarczona szybko, w tym żywności, która może być łatwo dostępna i po rozsądnych cenach, jest jednym z elementów napędzających rozwój globalnej sztucznej inteligencji w przemyśle spożywczym.

Jak sztuczna inteligencja może być przydatna?

Sztuczna inteligencja przetwarza dane z zapisów historycznych za pomocą algorytmów obsługujących sztuczną inteligencję w celu prognozowania wyników sprzedaży na zadany okres czasu. Sztuczna inteligencja pomaga głównie producentom żywności i sprzedawcom detalicznym, ułatwiając głębsze zrozumienie ich klientów. Zdolność firm do rozpoznawania gustów i preferencji klientów pozwoli im prognozować potencjalne wzorce sprzedaży ich towarów. Biorąc pod uwagę, że kontrolowanie łańcucha dostaw nadal stanowi poważne wyzwanie dla wielu firm gastronomicznych, sztuczna inteligencja może przyczynić się do większej przejrzystości w sposobie działania firm.

Dlaczego powinniśmy wdrażać ML w żywności?

Dlatego

Do analizy rynku żywności: Sekretem zwiększenia sprzedaży w Twojej restauracji jest zrozumienie, które pozycje menu są najlepszym wyborem. Bycie o krok przed konkurencją jest jeszcze ważniejsze, ponieważ wymagania klientów i rynku zmieniają się tak szybko. Kategoryzując użytkowników do różnych grup demograficznych i modelując preferencje użytkowników lub prognozując, czego chcą — nawet zanim to wyrażą — sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe stosuje metodologie gromadzenia i klasyfikacji danych, które obejmują ludzkie postrzeganie smaku i preferencji.

Zgodność z bezpieczeństwem żywności: Jako główny element wpływający na bezpieczeństwo żywności, każda branża spożywcza musi zapewnić, że jej pracownicy utrzymują ręce i inne przedmioty w czystości. Bardzo ważne jest, aby mieć oko na to, jak personel kulinarny dba o czystość i porządek w restauracji. Zadanie to można wypełnić za pomocą systemów nadzoru, które mogą rozpoznawać i śledzić osoby, a także ich ruchy i ubranie.

Firmy z branży technologii żywności mogą stosować rozwiązania takie jak KanKan AI w kawiarniach i restauracjach, a także w produkcji. Wbudowana kamera obserwuje pracowników, identyfikując twarze i określając, czy zakładają czepki lub maski, zgodnie z wymogami przepisów dotyczących bezpieczeństwa żywności. Ta technologia rozpoznaje naruszenia i generuje ich zdjęcia. Uważa się, że KanKan AI jest dokładny w 95%.

Aby zoptymalizować zarządzanie łańcuchem dostaw: Producenci żywności muszą być bardziej otwarci na przepływ żywności w łańcuchu dostaw, o ile zasady bezpieczeństwa żywności stanowią problem. Tutaj sztuczna inteligencja (AI) w produkcji żywności pomaga monitorować każdy etap procesu; prognozuje ceny i poziomy zapasów oraz rejestruje przemieszczanie się artykułów od miejsca ich pochodzenia do miejsca konsumpcji, zapewniając przejrzystość. Korzystając z narzędzia takiego jak Symphony Retail AI, możemy prognozować popyt na zapasy, ceny i transport, aby uniknąć kupowania nadmiernych ilości bezużytecznych rzeczy.

Aby zmniejszyć marnotrawstwo: Na zmniejszenie marnotrawstwa mogą znacząco wpłynąć metody pomiaru i monitorowania oparte na sztucznej inteligencji/uczeniu maszynowym. Zamiast czekać do końca partii lub cyklu, aby sprawdzić jakość produkcji, sztuczna inteligencja, która wykorzystuje monitorowanie w czasie rzeczywistym, może identyfikować anomalie natychmiast po ich wystąpieniu.

„W Stanach Zjednoczonych marnowanie żywności szacuje się na 30–40 procent zapasów żywności. Szacunki te, oparte na szacunkach Ekonomicznej Służby Badawczej USDA, dotyczące 31-procentowej utraty żywności na poziomie detalicznym i konsumenckim, odpowiadały około 133 miliardom funtów i 161 miliardów dolarów żywności w 2010 roku. Ta ilość odpadów ma dalekosiężny wpływ na społeczeństwo. ” — Departament Rolnictwa Stanów Zjednoczonych

McKinsey szacuje, że dzięki ograniczeniu marnowania żywności w 2030 r. sztuczna inteligencja będzie w stanie rozwiązać ten problem i stworzyć okazję o wartości 127 miliardów dolarów. Przyjęcie bardziej regeneracyjnych praktyk rolnictwa rekreacyjnego może doprowadzić do tak zdumiewających liczb. Co to sugeruje? Dlatego monokulturę, powszechne stosowanie syntetycznych nawozów sztucznych i intensywne użytkowanie gruntów można zastąpić „inteligentniejszymi” technikami, ponieważ ludzie obecnie nie wykorzystują właściwie swoich zasobów. Rolnicy mogą szybciej podejmować lepsze decyzje, korzystając z danych zebranych przez czujniki, drony, satelity i inne technologie.

Wniosek

Zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w produkcji żywności i branży restauracyjnej już teraz podnosi ten sektor na nowy poziom, zmniejszając liczbę błędów ludzkich, zmniejszając marnotrawstwo produktów, oszczędzając pieniądze na magazynowaniu, dostawie i transporcie, a także tworząc szczęśliwszych klientów, szybszą obsługę , wyszukiwanie głosowe i bardziej zindywidualizowane zamówienia. Nawet w przypadku dużych przedsiębiorstw produkcyjnych i restauracyjnych robotyka jest nadal bardzo subtelną koncepcją do wprowadzenia, ale szybko wypełni swoją niszę i zapewni długoterminowe korzyści, które są oczywiste.

Fascynujące jest obserwowanie, jak ludzie ewoluowali, aby stawić czoła wyzwaniom. Uczenie maszynowe, jeśli jest właściwie wykorzystywane, może przynieść zdumiewające rezultaty. W miarę postępu uczenie maszynowe rozwiąże więcej problemów, niż przewidujemy. Przemysł spożywczy nie jest wyjątkiem!

To koniec tego bloga. Daj mu klapsa, jeśli naprawdę ci się podobało.

Miłej lektury...!

Bibliografia

• 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/
• Przemysł spożywczy: wprowadzenie (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/