ИИ в производстве продуктов питания с прогнозной аналитикой делает пищевую промышленность прибыльной по-новому
Как и во многих других отраслях, искусственный интеллект (ИИ) оказывает значительное влияние на сектор продуктов питания и напитков. Предприятия в этом секторе все больше и больше осознают, как ИИ может повысить эффективность и прибыль, сократить количество отходов и обеспечить защиту от сбоев в цепочке поставок. Все это является компонентом так называемой Индустрии 4.0, которая представляет собой все более широкое использование интеллектуальных технологий, таких как ИИ, в обычных предприятиях, таких как продукты питания и напитки.
Вот пять вариантов использования ИИ в пищевой промышленности промышленность
1. Потребительские тренды как руководство для создания новых рецептов
Все производители продуктов питания осознают, что для того, чтобы идти в ногу со временем и открывать новые источники доходов, им необходимо постоянно искать творческие методы для обновления ассортимента своей продукции. С помощью ИИ предприятия могут предугадывать желания своих клиентов, а не делать это традиционно, проводя опросы и приспосабливаясь к новым тенденциям.
Производители теперь могут предсказывать будущие тенденции и создавать новые продукты, чтобы быстрее извлекать из них выгоду, оценивая огромные объемы данных о моделях продаж и вкусовых предпочтениях для каждой демографической группы. ИИ также используется для предоставления клиентам дополнительных возможностей настройки вещей, которые они покупают.
2. Лучшее управление цепочками поставок
Возможность эффективно управлять сетями поставок является одной из главных целей производителей продуктов питания. Искусственная нейронная сетьАлгоритмы на основе алгоритмов все чаще используются современными компаниями для отслеживания поставок на каждом этапе цепочки поставок, повышая стандарты безопасности пищевых продуктов и обеспечивая полную прозрачность.
Точные прогнозы можно получить, используя ИИ в пищевой промышленности контролировать запасы и ценообразование. Используя этот тип прогнозных исследований, пищевые компании могут быть на шаг впереди и экономить отходы и ненужные расходы. Несмотря на то, что передовые цепочки поставок продуктов питания распространены и сложны как никогда, ИИ позволяет организациям получить более полное представление, тем самым повышая их способность увеличивать доходы.
3. Эффективный процесс очистки
При работе с любыми машинами или оборудованием, используемым в производстве продуктов питания, необходимо соблюдать самые высокие стандарты очистки. Это делается для предотвращения перекрестного заражения аллергенами, а также заражения пищевых продуктов патогенами. К сожалению, это требует затрат, как с точки зрения денег, так и времени.
4. Более гигиеничные производственные линии
Нарушение безопасности пищевых продуктов может дорого обойтись производителям продуктов питания. С точки зрения финансовых санкций (наихудшие сценарии могут привести к штрафам в миллионы долларов), а также репутационного ущерба, вызванного неадекватным здоровьем и безопасностью. Разными способами, ИИ в пищевой промышленности снижает опасность этих нарушений.
Кроме того, ИИ можно применять для улучшения гигиены человеческого персонала производителя. Для контроля за соблюдением гигиенических норм внедряются технологии распознавания лиц и объектов. Эти устройства с поддержкой ИИ, например, будут указывать на ситуации, когда не соблюдаются надлежащие производственные процедуры или не используются средства индивидуальной защиты, что позволяет предприятиям более жестко контролировать гигиену на месте.
5. Сортировка продуктов питания
Производственная линия замедляется из-за трудоемкой и утомительной операции по сортировке продуктов питания, которая также требует найма большого количества персонала. Это особенно верно, когда речь идет о сортировке свежих продуктов, когда сортировщики отвечают за устранение любых вещей, которые не соответствуют стандартам, необходимым для продажи.
С помощью ИИ можно резко сократить как время, так и количество людей, необходимых для выполнения этой важной задачи. Каждый элемент оценивается по форме, цвету и структурной прочности с помощью камер и лазеров, которые затем определяют те, которые должны быть отфильтрованы автоматически. Кроме того, когда технология машинного обучения используются, такие системы будут постоянно повышать точность, помогая сократить отходы хороших продуктов.
Сообщение об искусственном интеллекте в производстве продуктов питания впервые появилось в Analytics Insight.
