Развитие ИИ в производстве закусок
Искусственный интеллект производит революцию в пищевой промышленности, привнося эффективность и точность в производство закусок. От предиктивного обслуживания до оптимизации использования сырья, решения на основе ИИ позволяют производителям повышать качество и сокращать отходы. Благодаря последним достижениям в области моделей ИИ и хранения данных даже мелкие и средние производители закусок теперь могут использовать ИИ без необходимости иметь собственную команду специалистов по данным.
Как ИИ трансформирует производство закусок
По словам Имонна Каллена, глобального менеджера по категориям в Insort GmbH – Insort Inc., ИИ стал более доступным, чем когда-либо прежде. «Сегодня производителям закусок стало проще использовать ИИ в тех областях, где они не могли этого делать 12 месяцев назад», – отметил Каллен. Рост облачных решений для хранения данных от таких компаний, как AWS, GoogleCloud и Microsoft Azure, позволил производителям закусок безопасно хранить огромные объемы данных, используя предварительно обученные модели ИИ, которые могут оптимизировать их процессы.
Вместо того, чтобы создавать модели ИИ с нуля, производители продуктов питания теперь могут интегрировать существующие базовые модели в свои операции. Эти модели анализируют входящее сырье, прогнозируют качество продукции и корректируют производственные процессы в режиме реального времени. Это позволяет более разумно управлять запасами, сокращать пищевые отходы и повышать эффективность производства.
ИИ в действии: повышение эффективности производства
Одним из ключевых применений ИИ в производстве закусок является предиктивное обслуживание. Анализируя данные оборудования, системы ИИ могут прогнозировать потенциальные сбои до того, как они произойдут, минимизируя время простоя и оптимизируя графики обслуживания. Это обеспечивает непрерывное производство с минимальными перебоями.
Помимо обслуживания оборудования, ИИ помогает производителям согласовывать производство с требованиями рынка. Каллен приводит пример с производителем закусок под собственной торговой маркой. Традиционно переработчики полагались на ограниченные данные для прогнозирования потребностей в продукции. Теперь с помощью ИИ они могут интегрировать рыночные тенденции, исторические данные о продажах и покупательское поведение клиентов, чтобы принимать решения на основе данных об объеме производства, источниках ингредиентов и упаковке.
Адаптация к меняющимся потребительским предпочтениям
ИИ также играет важную роль в реагировании на изменения потребительского спроса. Недавним примером является решение Европейского союза отозвать одобрение на часто используемые ароматизаторы дыма из-за проблем безопасности. Анализ рынка на основе ИИ может помочь производителям скорректировать свои производственные стратегии, предсказав, какие альтернативные ароматизаторы понравятся их клиентам.
Например, производитель закусок в Великобритании может решить сократить производство коктейлей со вкусом креветок, увеличив при этом производство закусок с сыром и луком на основе информации, полученной с помощью ИИ. Аналогичным образом ИИ может предсказывать всплески спроса, связанные с внешними факторами, такими как крупные спортивные мероприятия, гарантируя, что производители будут готовы с правильным ассортиментом продукции.
Роль ИИ в контроле качества
Технология сортировки на основе ИИ преобразует контроль качества в производстве закусок. Руководитель отдела исследований и разработок в Insort GmbH Джудит Ламмер объясняет, как ИИ обеспечивает более точное обнаружение дефектов. Традиционные методы контроля качества основаны на визуальном осмотре человека, который ограничен обнаружением очевидных дефектов. Однако системы сортировки на основе ИИ могут анализировать до 240 цветов в инфракрасном диапазоне, обнаруживая химические составы, указывающие на горечь, прогорклость или повреждение насекомыми за миллисекунды.
Интегрируя ИИ в процессы сортировки, производители могут минимизировать отходы и максимизировать использование сырья. Этот подход, основанный на данных, позволяет переработчикам динамически корректировать стратегии закупок, выплачивая поставщикам на основе оценок качества в реальном времени, а не на основе заранее определенных контрактов.
ИИ — это инструмент для человеческого опыта, а не его замена
Хотя некоторые опасаются, что ИИ может заменить человеческие рабочие места, отраслевые эксперты подчеркивают, что ИИ предназначен для дополнения человеческого опыта, а не для его замены. «Эксперты по процессам не должны бояться, что их рабочие места исчезнут», — говорит Каллен. «Теперь, когда у нас больше данных и предиктивных моделей ИИ, нужно принимать больше решений».
ИИ предоставляет инженерам-технологам и группам контроля качества информацию, которую ранее было невозможно получить, что позволяет им принимать более обоснованные решения, повышающие эффективность, сокращающие отходы и улучшающие качество продукции.
Интеграция ИИ в производство закусок — это не отдаленное будущее, это происходит уже сейчас. От предиктивного обслуживания и рыночного планирования производства до расширенного контроля качества и сортировки — ИИ производит революцию в производстве закусок. Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, производители, которые используют эти инновации, получат конкурентное преимущество, оптимизируя свои операции и поставляя потребителям высококачественную продукцию.
