Пищевая промышленность включает в себя сложную сеть видов деятельности, связанных с поставкой, потреблением и обслуживанием пищевых продуктов и услуг. Она играет важную роль в экономическом развитии любой страны. Это один из самых динамично развивающихся секторов экономики в мире.

Проблемы бизнеса

Из-за быстро меняющегося поведения клиентов, технологических усовершенствований и строгих правил бизнес продуктов питания и напитков претерпел несколько изменений за последние десять лет. Из-за этих проблем бизнес по производству продуктов питания и напитков столкнулся с многочисленными проблемами. Динамичное смещение потребительских предпочтений в сторону продуктов питания, которые можно доставить быстро, включая продукты, которые легко доступны и по разумным ценам, является одним из факторов, стимулирующих рост глобального ИИ в индустрии продуктов питания и напитков.

Чем может быть полезен ИИ?

Искусственный интеллект обрабатывает данные из исторических записей с помощью алгоритмов с поддержкой ИИ, чтобы прогнозировать результаты продаж за заданный период времени. ИИ в основном помогает производителям продуктов питания и розничным торговцам, способствуя более глубокому пониманию их клиентуры. Способность предприятий распознавать вкусы и предпочтения клиентов позволит им прогнозировать потенциальные модели продаж своих товаров. Учитывая, что контроль над цепочкой поставок по-прежнему остается серьезной проблемой для многих предприятий общественного питания, искусственный интеллект может способствовать большей прозрачности в работе предприятий.

Почему мы должны внедрить машинное обучение в еде?

Так как

Для анализа продовольственного рынка: секрет увеличения продаж в вашем ресторане заключается в понимании того, какие пункты меню являются лучшим выбором. Быть на шаг впереди конкурентов еще более важно, потому что требования клиентов и рынка меняются очень быстро. Классифицируя пользователей по различным демографическим группам и моделируя предпочтения пользователей или прогнозируя, чего они хотят — еще до того, как они это выразят, — ИИ/машинное обучение применяет методологии сбора и классификации данных, которые охватывают человеческое восприятие вкуса и предпочтений.

Соблюдение требований безопасности пищевых продуктов: В качестве основного элемента, влияющего на безопасность пищевых продуктов, каждая пищевая промышленность должна следить за тем, чтобы ее сотрудники содержали руки и другие предметы в чистоте. Очень важно следить за тем, как кулинарный персонал поддерживает чистоту и порядок в ресторане. Эту обязанность могут выполнять системы наблюдения, которые могут распознавать и отслеживать людей, а также их движения и одежду.

Предприятия пищевой промышленности могут использовать такие решения, как KanKan AI, в кафе и ресторанах, а также на производстве. Встроенная камера следит за сотрудниками, идентифицируя лица и определяя, надевают ли они кепки или маски, как того требует законодательство о безопасности пищевых продуктов. Эта технология распознает нарушения и генерирует их фотографии. Считается, что KanKan AI точен на 95%.

Для оптимизации управления цепочкой поставок: производители продуктов питания должны быть более открытыми в отношении движения продуктов питания по цепочке поставок, пока не соблюдаются правила безопасности пищевых продуктов. Здесь искусственный интеллект (ИИ) в производстве продуктов питания помогает контролировать каждый этап процесса; он прогнозирует цены и уровни запасов и регистрирует движение товаров от места их происхождения до места их потребления, обеспечивая прозрачность. Используя такой инструмент, как Symphony Retail AI, мы можем прогнозировать спрос на запасы, цены и транспортировку, чтобы избежать покупки чрезмерного количества бесполезных вещей.

Чтобы сократить потери: на сокращение отходов могут значительно повлиять методы измерения и мониторинга, основанные на искусственном интеллекте / машинном обучении. Вместо того, чтобы ждать окончания партии или цикла для проверки качества вывода, ИИ, который использует мониторинг в реальном времени, может выявлять аномалии, как только они возникают.

«В Соединенных Штатах пищевые отходы составляют от 30 до 40 процентов продуктов питания. Эта оценка, основанная на оценках Службы экономических исследований Министерства сельского хозяйства США о 31 проценте потерь продуктов питания на розничном и потребительском уровнях, соответствует примерно 133 миллиардам фунтов стерлингов и 161 миллиарду долларов продуктов питания в 2010 году. Такое количество отходов имеет далеко идущие последствия для общества. ” — Министерство сельского хозяйства США.

По оценкам McKinsey, сократив количество пищевых отходов в 2030 году, искусственный интеллект сможет решить эту проблему и создать возможность на 127 миллиардов долларов. Принятие более регенеративных методов рекреационного земледелия может привести к таким поразительным цифрам. Что это предполагает? Следовательно, монокультура, широкое использование синтетических химических удобрений и интенсивное землепользование могут быть заменены «умными» методами, поскольку люди в настоящее время не используют свои ресурсы должным образом. Фермеры могли бы быстрее принимать правильные решения, используя данные, собранные датчиками, дронами, спутниками и другими технологиями.

Заключение

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в пищевой промышленности и ресторанном бизнесе уже поднимает отрасль на новый уровень за счет сокращения человеческих ошибок, сокращения отходов продукции, экономии средств на хранение, доставку и транспортировку, а также создания более довольных клиентов и более быстрого обслуживания. , голосовой поиск и другие индивидуальные заказы. Даже для крупных производственных и ресторанных предприятий внедрение робототехники по-прежнему является очень тонкой концепцией, но она быстро заполнит свою нишу и принесет очевидные долгосрочные преимущества.

Удивительно наблюдать за тем, как люди эволюционировали, чтобы преодолевать трудности. Машинное обучение при правильном использовании может дать поразительные результаты. По мере своего развития машинное обучение будет решать больше проблем, чем мы предсказываем. Пищевая промышленность не исключение!

Вот и конец этого блога. Похлопайте, если вам действительно понравилось.

Приятного чтения...!

использованная литература

• 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/
• Пищевая промышленность: введение (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/