Casos de uso de ML na indústria de alimentos

Nov 25 2022

A indústria alimentar compreende uma complexa rede de atividades relacionadas com o fornecimento, consumo e restauração de produtos e serviços alimentares. Ela desempenha um papel significativo no desenvolvimento econômico de qualquer nação.

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Desafios de negócios

Devido à rápida mudança de comportamento dos clientes, melhorias tecnológicas e regulamentações rígidas, o negócio de alimentos e bebidas passou por várias mudanças nos últimos dez anos. O negócio de alimentos e bebidas tem enfrentado inúmeros desafios como resultado dessas questões. A mudança dinâmica nas preferências dos clientes em relação a alimentos que podem ser fornecidos rapidamente, incluindo alimentos que podem estar prontamente disponíveis e a preços razoáveis, é um elemento que impulsiona o crescimento da IA global na indústria de alimentos e bebidas.

Como a IA pode ser útil?

A inteligência artificial processa dados de registros históricos usando algoritmos habilitados para IA para prever resultados de vendas para um determinado período de tempo. A IA ajuda principalmente os produtores e varejistas de alimentos, facilitando uma compreensão mais profunda de sua clientela. A capacidade das empresas de reconhecer os gostos e preferências dos clientes lhes permitirá prever padrões de vendas potenciais para seus produtos. Dado que o controle da cadeia de suprimentos continua sendo um desafio significativo para muitas empresas de alimentos e bebidas, a IA pode contribuir para uma maior transparência na operação das empresas.

Por que devemos implementar ML em alimentos?

Porque

Para Análise do Mercado Alimentar: O segredo para aumentar as vendas do seu restaurante é entender quais itens do cardápio são as melhores escolhas. Estar um passo à frente da concorrência é ainda mais crucial porque as demandas dos clientes e do mercado estão mudando muito rapidamente. Ao categorizar os usuários em vários grupos demográficos e modelar o comportamento de preferência dos usuários ou prever o que eles desejam - mesmo antes de expressá-lo - o AI/Machine Learning aplica as metodologias de coleta e classificação de dados que compreendem a percepção humana de sabor e preferências.

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Conformidade com a Segurança Alimentar: Como o principal elemento que afeta a segurança alimentar, toda indústria alimentícia precisa garantir que seus funcionários mantenham as mãos e outros itens limpos. É crucial ficar de olho em como a equipe de culinária mantém a limpeza e a ordem no restaurante. Este dever pode ser completado por sistemas de vigilância que podem reconhecer e seguir pessoas, bem como seus movimentos e roupas.

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As empresas de tecnologia de alimentos podem empregar soluções como KanKan AI em cafés e restaurantes, bem como na fabricação. A câmera embutida monitora os funcionários, identificando rostos e determinando se eles estão usando bonés ou máscaras conforme exigido pela legislação de segurança alimentar. Essa tecnologia reconhece violações e gera fotos delas. KanKan AI é pensado para ser 95% preciso.

Para otimizar o gerenciamento da cadeia de suprimentos: os fabricantes de alimentos precisam ser mais abertos sobre a movimentação de alimentos na cadeia de suprimentos, desde que as regras de segurança alimentar sejam um problema. Aqui, a inteligência artificial (IA) na fabricação de alimentos ajuda a monitorar cada etapa do processo; prevê preços e níveis de estoque e registra a movimentação dos itens desde a origem até o ponto de consumo, garantindo transparência. Usando uma ferramenta como o Symphony Retail AI, podemos prever a demanda por estoque, preços e transporte para evitar a compra de quantidades excessivas de coisas inúteis.

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Para reduzir desperdícios: a redução de desperdícios pode ser significativamente impactada por métodos de medição e monitoramento baseados em AI/Machine Learning. Em vez de esperar até o final de um lote ou ciclo para verificar a qualidade da produção, a IA que usa monitoramento em tempo real pode identificar anomalias assim que elas ocorrem.

“Nos Estados Unidos, o desperdício de alimentos é estimado entre 30% e 40% do suprimento de alimentos. Esta estimativa, baseada nas estimativas do Serviço de Pesquisa Econômica do USDA de 31% de perda de alimentos no varejo e no consumidor, correspondeu a aproximadamente 133 bilhões de libras e US$ 161 bilhões em alimentos em 2010. Essa quantidade de desperdício tem impactos de longo alcance na sociedade. ” — Departamento de Agricultura dos Estados Unidos

A McKinsey estima que, ao reduzir o desperdício de alimentos em 2030, a inteligência artificial será capaz de resolver esse problema e criar uma oportunidade de US$ 127 bilhões. A adoção de práticas de agricultura recreativa mais regenerativas pode levar a números tão surpreendentes. O que isso sugere? Portanto, a monocultura, o uso generalizado de fertilizantes químicos sintéticos e o uso intenso da terra podem ser substituídos por técnicas “mais inteligentes”, já que os humanos atualmente não utilizam seus recursos adequadamente. Os agricultores podem tomar melhores decisões mais rapidamente com o uso de dados coletados por sensores, drones, satélites e outras tecnologias.

Conclusão

A aplicação de IA e ML na fabricação de alimentos e negócios de restaurantes já está elevando o setor a um novo nível, reduzindo o erro humano, reduzindo o desperdício de produtos, economizando dinheiro em armazenamento, entrega e transporte, além de criar clientes mais felizes, atendimento mais rápido , pesquisa por voz e pedidos mais individualizados. Mesmo para grandes empresas de manufatura e restaurantes, a robótica ainda é um conceito muito sutil a ser introduzido, mas preencherá rapidamente seu nicho e proporcionará benefícios claros a longo prazo.

É fascinante observar como os humanos evoluíram para superar desafios. O aprendizado de máquina, quando utilizado corretamente, pode fornecer resultados surpreendentes. O aprendizado de máquina resolverá mais problemas do que prevemos à medida que avança. A indústria alimentar não é exceção!