Gıda endüstrisi, gıda ürünleri ve hizmetlerinin tedariki, tüketimi ve ikramıyla ilgili karmaşık bir faaliyetler ağını içerir. Herhangi bir ulusun ekonomik kalkınmasında önemli bir rol oynar. Dünyanın en dinamik ekonomik sektörlerinden biridir.

İş Zorlukları

Hızlı değişen müşteri davranışları, teknolojik gelişmeler ve katı düzenlemeler nedeniyle, yiyecek ve içecek işi son on yılda birçok değişikliğe uğradı. Yiyecek ve içecek işletmesi, bu sorunların bir sonucu olarak çok sayıda zorlukla karşı karşıya kaldı. Müşteri tercihlerinde, kolayca bulunabilen ve makul fiyatlarda bulunan yiyecekler de dahil olmak üzere hızlı bir şekilde tedarik edilebilen yiyeceklere yönelik dinamik değişim, yiyecek ve içecek endüstrisinde küresel yapay zekanın büyümesini sağlayan unsurlardan biridir.

AI nasıl faydalı olabilir?

Yapay zeka, belirli bir süre için satış sonuçlarını tahmin etmek için yapay zeka özellikli algoritmalar kullanarak geçmiş kayıtlardan verileri işler. AI, müşterilerinin daha derinden anlaşılmasını kolaylaştırarak çoğunlukla gıda üreticilerine ve perakendecilere yardımcı olur. İşletmelerin müşteri zevklerini ve tercihlerini tanıma yeteneği, malları için potansiyel satış modellerini tahmin etmelerini sağlayacaktır. Tedarik zincirini kontrol etmenin birçok F&B işletmesi için önemli bir zorluk olmaya devam ettiği göz önüne alındığında, yapay zeka işletmelerin işleyişinde daha fazla şeffaflığa katkıda bulunabilir.

Makine öğrenimini neden gıdaya uygulamalıyız?

Çünkü

Gıda Pazarını Analiz Etmek İçin: Restoranınızda satışları artırmanın sırrı, hangi menü öğelerinin en iyi seçenekler olduğunu anlamaktır. Müşteri ve pazar talepleri çok hızlı değiştiği için rekabette bir adım önde olmak daha da önemlidir. Yapay Zeka/Makine Öğrenimi, kullanıcıları çeşitli demografik gruplara ayırarak ve kullanıcıların tercih davranışlarını modelleyerek veya ne istediklerini - daha onlar ifade etmeden önce - tahmin ederek, insanın lezzet ve tercih algısını kavrayan Veri Toplama ve Sınıflandırma metodolojilerini uygular.

Gıda Güvenliğine Uyum Sağlamak: Gıda güvenliğini etkileyen birincil unsur olarak her gıda endüstrisi, çalışanlarının ellerini ve diğer eşyalarını temiz tutmasını sağlamak zorundadır. Mutfak personelinin restoranda temizlik ve düzeni ne kadar iyi koruduğuna dikkat etmek çok önemlidir. Bu görev, kişileri, hareketlerini ve kıyafetlerini tanıyabilen ve takip edebilen gözetim sistemleri ile tamamlanabilmektedir.

Gıda teknolojisi işletmeleri, üretimin yanı sıra kafe ve restoranlarda KanKan AI gibi çözümler kullanabilir. Gömülü kamera, gıda güvenliği mevzuatı gereği çalışanların yüzlerini tanımlayarak ve şapka ya da maske takıp takmadıklarını belirleyerek gözetliyor. Bu teknoloji ihlalleri tanır ve bunların fotoğraflarını oluşturur. KanKan AI'nın %95 doğru olduğu düşünülüyor.

Tedarik Zinciri Yönetimini Optimize Etmek İçin: Gıda güvenliği kuralları bir sorun olduğu sürece, gıda üreticilerinin gıdanın tedarik zinciri boyunca hareketi konusunda daha açık olması gerekir. Burada, gıda üretimindeki yapay zeka (AI), sürecin her adımını izlemeye yardımcı olur; fiyatları ve envanter seviyelerini tahmin eder ve ürünlerin menşe noktalarından tüketim noktalarına kadar olan hareketlerini kaydederek şeffaflığı sağlar. Symphony Retail AI gibi bir araç kullanarak, aşırı miktarda işe yaramaz şey satın almaktan kaçınmak için envanter, fiyatlandırma ve nakliye talebini tahmin edebiliriz.

İsrafları Azaltmak İçin: Atık azaltma, AI/Makine Öğrenimine dayalı ölçüm ve izleme yöntemlerinden önemli ölçüde etkilenebilir. Gerçek zamanlı izleme kullanan yapay zeka, çıktı kalitesini kontrol etmek için bir partinin veya döngünün sonuna kadar beklemek yerine, anormallikleri ortaya çıkar çıkmaz tespit edebilir.

“Amerika Birleşik Devletleri'nde, gıda israfının gıda arzının yüzde 30-40'ı arasında olduğu tahmin ediliyor. USDA'nın Ekonomik Araştırma Servisi'nin perakende ve tüketici seviyelerinde yüzde 31'lik gıda kaybı tahminlerine dayanan bu tahmin, 2010 yılında yaklaşık 133 milyar pound ve 161 milyar $ değerinde gıdaya karşılık geldi. Bu atık miktarının toplum üzerinde geniş kapsamlı etkileri var. ” — Amerika Birleşik Devletleri Tarım Bakanlığı

McKinsey, yapay zekanın 2030'da gıda israfını azaltarak bu sorunu çözebileceğini ve 127 milyar dolarlık bir fırsat yaratabileceğini tahmin ediyor. Daha yenileyici eğlence amaçlı tarım uygulamalarının benimsenmesi, bu tür şaşırtıcı sayılara yol açabilir. Bu ne anlama geliyor? Bu nedenle, monokültür, sentetik kimyasal gübrelerin yaygın kullanımı ve yoğun arazi kullanımı, şu anda insanlar kaynaklarını doğru kullanamadığı için “daha ​​​​akıllı” tekniklerle değiştirilebilir. Çiftçiler, sensörler, dronlar, uydular ve diğer teknolojiler tarafından toplanan verilerin kullanımıyla daha hızlı daha iyi kararlar alabilirler.

Çözüm

AI ve ML'nin gıda üretimi ve restoran işinde uygulanması, insan hatasını azaltarak, ürün israfını azaltarak, depolama, teslimat ve nakliyede tasarruf sağlamanın yanı sıra daha mutlu müşteriler ve daha hızlı hizmet yaratarak sektörü şimdiden yeni bir düzeye yükseltiyor. , sesli arama ve daha kişiselleştirilmiş siparişler. Büyük üretim ve restoran işletmeleri için bile, robotik hala tanıtılması çok incelikli bir kavramdır, ancak nişini hızla dolduracak ve açık olan uzun vadeli faydalar sağlayacaktır.

İnsanların zorlukların üstesinden gelmek için nasıl geliştiğini izlemek büyüleyici. Makine öğrenimi, doğru kullanıldığında şaşırtıcı sonuçlar verebilir. Makine öğrenimi, ilerledikçe tahmin ettiğimizden daha fazla sorunu çözecek. Gıda endüstrisi bir istisna değildir!

Bu blogun sonu bu. Gerçekten keyif aldıysan alkışla.

İyi Okumalar...!

Referanslar

• 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/
• Gıda Endüstrisi: Giriş (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/