AI στην Κατασκευή Τροφίμων

Η τεχνητή νοημοσύνη στην παραγωγή τροφίμων με προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία κάνει τη βιομηχανία τροφίμων κερδοφόρα με νέους τρόπους

Όπως συμβαίνει σε πολλούς άλλους τομείς, τεχνητή νοημοσύνη (Όλα συμπεριλαμβάνονται) έχει σημαντικό αντίκτυπο στον τομέα των τροφίμων και ποτών. Οι επιχειρήσεις του κλάδου συνειδητοποιούν όλο και περισσότερο πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυξήσει την αποτελεσματικότητα και τα κέρδη, να μειώσει τη σπατάλη και να παρέχει προστασία από διαταραχές της αλυσίδας εφοδιασμού. Όλα αυτά είναι ένα στοιχείο αυτού που είναι γνωστό ως Industry 4.0, το οποίο είναι η ολοένα και πιο διαδεδομένη χρήση έξυπνων τεχνολογιών όπως η τεχνητή νοημοσύνη σε συμβατικές επιχειρήσεις όπως τα τρόφιμα και τα ποτά.

Ακολουθούν πέντε χρήσεις του AI στην παραγωγή τροφίμων βιομηχανία

1. Οι τάσεις των καταναλωτών ως οδηγός για τη δημιουργία νέων συνταγών

Όλοι οι παραγωγοί τροφίμων γνωρίζουν ότι για να παραμείνουν ενημερωμένοι και να ανοίξουν νέες ροές εσόδων, πρέπει να αναζητούν συνεχώς δημιουργικές μεθόδους για να ενημερώνουν τις σειρές προϊόντων τους. Με την τεχνητή νοημοσύνη, οι επιχειρήσεις μπορούν να προβλέψουν τις επιθυμίες των πελατών τους, σε αντίθεση με το να το κάνουν συμβατικά μέσω ερευνών και προσαρμογής στις νέες τάσεις.

Οι κατασκευαστές είναι πλέον σε θέση να προβλέψουν τις μελλοντικές τάσεις και να δημιουργήσουν νέα προϊόντα για να τις αξιοποιήσουν πιο γρήγορα, αξιολογώντας τεράστιες ποσότητες δεδομένων σχετικά με τα μοτίβα πωλήσεων και τις προτιμήσεις γεύσης για κάθε δημογραφική ομάδα. Το AI χρησιμοποιείται επίσης για να παρέχει στους πελάτες περισσότερες επιλογές προσαρμογής για τα πράγματα που αγοράζουν.

2. Καλύτερη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας

Η ικανότητα αποτελεσματικής διαχείρισης δικτύων εφοδιασμού είναι ένας από τους κορυφαίους στόχους για τους κατασκευαστές τροφίμων. Τεχνητό νευρωνικό δίκτυοΟι αλγόριθμοι βασισμένοι χρησιμοποιούνται συχνότερα από τις σύγχρονες εταιρείες για τον εντοπισμό αποστολών σε κάθε στάδιο της αλυσίδας εφοδιασμού, αυξάνοντας τα πρότυπα για την ασφάλεια των τροφίμων και επιτρέποντας πλήρη διαφάνεια.

Μπορούν να παραχθούν ακριβείς προβλέψεις χρησιμοποιώντας AI στον τομέα των τροφίμων για τον έλεγχο των αποθεμάτων και των τιμών. Χρησιμοποιώντας αυτό το είδος προγνωστικής έρευνας, οι εταιρείες τροφίμων μπορούν να παραμείνουν ένα βήμα μπροστά και να εξοικονομήσουν απόβλητα και περιττές δαπάνες. Παρά το γεγονός ότι οι προηγμένες αλυσίδες εφοδιασμού τροφίμων είναι πιο διαδεδομένες και περίπλοκες από ποτέ, η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στους οργανισμούς να αποκτήσουν μια πιο ολοκληρωμένη κατανόηση, βελτιώνοντας έτσι την ικανότητά τους να αυξάνουν τα έσοδα.

3. Αποτελεσματική διαδικασία καθαρισμού

Τα υψηλότερα πρότυπα καθαρισμού πρέπει να τηρούνται κατά το χειρισμό οποιουδήποτε μηχανήματος ή εξοπλισμού που χρησιμοποιείται για την παρασκευή τροφίμων. Αυτό γίνεται για να αποφευχθεί η διασταυρούμενη μόλυνση αλλεργιογόνων καθώς και η μόλυνση των τροφίμων από παθογόνους παράγοντες. Δυστυχώς, υπάρχει ένα κόστος, τόσο σε χρήμα όσο και σε χρόνο.

4. Πιο Υγιεινή Γραμμές Παραγωγής

Η παραβίαση της ασφάλειας των τροφίμων μπορεί να είναι απίστευτα ακριβή για τους παραγωγούς τροφίμων. Όσον αφορά τις οικονομικές κυρώσεις (τα χειρότερα σενάρια μπορεί να επιφέρουν πρόστιμα εκατομμυρίων δολαρίων) καθώς και τη βλάβη της φήμης που προκαλείται από την ανεπαρκή υγεία και ασφάλεια. Με διάφορους τρόπους, AI στην επεξεργασία τροφίμων μειώνει τον κίνδυνο αυτών των παραβιάσεων.

Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εφαρμοστεί για τη βελτίωση της υγιεινής του ανθρώπινου προσωπικού ενός κατασκευαστή. Για την παρακολούθηση της τήρησης των προτύπων υγιεινής, αναπτύσσονται τεχνολογίες ανίχνευσης προσώπου και αντικειμένων. Αυτές οι συσκευές με δυνατότητα AI, για παράδειγμα, θα υποδεικνύουν καταστάσεις όπου παραβλέπονται οι κατάλληλες διαδικασίες παραγωγής ή δεν φοριούνται ΜΑΠ, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να διατηρούν αυστηρότερο έλεγχο της επιτόπιας υγιεινής.

5. Διαλογή τροφίμων

Η γραμμή παραγωγής επιβραδύνεται από τη χρονοβόρα και κουραστική λειτουργία της διαλογής των τροφίμων, η οποία απαιτεί επίσης απασχόληση πολλών μελών του προσωπικού. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα όταν πρόκειται για τη διαλογή προϊόντων φρέσκων προϊόντων, όπου οι ανθρώπινοι διαλογείς είναι υπεύθυνοι για την εξάλειψη όλων των πραγμάτων που δεν πληρούν τα απαραίτητα πρότυπα για την πώληση.

Με τη βοήθεια του AI, τόσο ο χρόνος όσο και ο αριθμός των ανθρώπων που χρειάζονται για την εκτέλεση αυτής της σημαντικής εργασίας μπορούν να μειωθούν δραστικά. Κάθε στοιχείο αξιολογείται ως προς το σχήμα, το χρώμα και τη δομική του σταθερότητα χρησιμοποιώντας κάμερες και λέιζερ, τα οποία στη συνέχεια προσδιορίζουν αυτά που πρέπει να φιλτράρονται αυτόματα. Επιπλέον, όταν τεχνολογία μηχανικής εκμάθησης όταν χρησιμοποιείται, τέτοια συστήματα θα αυξάνουν συνεχώς την ακρίβεια, βοηθώντας στη μείωση της σπατάλης καλών προϊόντων.

Η δημοσίευση AI στην Κατασκευή Τροφίμων εμφανίστηκε πρώτα στο Analytics Insight.