Sagar Sharma

15 iul.2019 · 5 min de citire

Inteligența artificială atrage atenția companiilor din multe discipline și sectoare, procesarea și manipularea alimentelor (FP&H) fiind unul dintre ele. Astăzi, industria FP&H este plafonată la 100 miliarde de dolari și va continua să crească la un CAGR de 5% cel puțin până în 2021, spune McKinsey.

artificială

AI are impact asupra industriei FP&H atât direct, cât și indirect. De exemplu, indirect, ajută fermierii cu predicții meteorologice, ceea ce îi va ajuta pe fermieri să producă materii prime de înaltă calitate pentru companiile de prelucrare a alimentelor, ajutându-i să economisească dolari la sortarea unui produs. AI ajută, de asemenea, companiile de transport să reducă costurile de expediere, făcând companiile de prelucrare a alimentelor să plătească mai puțin pentru transport. Oricum, ajută companiile FP&H să economisească venituri.

Cu toate acestea, privind beneficiile directe ale AI, ajută sectorul FP&H în cinci aplicații semnificative care sunt,

  1. Sortarea pachetelor și a produselor
  2. Conformitatea siguranței alimentare
  3. Menținerea curățeniei
  4. Dezvoltarea Produselor
  5. Ajutarea clienților la luarea deciziilor

Prelucrarea alimentelor este o afacere complicată. Aceasta implică sortarea alimentelor sau materiilor prime provenite de la fermă, întreținerea utilajelor și a mai multor tipuri de echipamente și multe altele. La sfârșit, când produsul final este gata de livrare, oamenii verifică calitatea unui produs și decid dacă este sau nu gata de livrare. Cu toate acestea, în multe unități de procesare a alimentelor, acest proces este automatizat de AI. Mai jos sunt primele 5 aplicații ale IA care au un impact direct asupra companiilor de prelucrare a alimentelor și le ajută să își mărească veniturile și să sporească experiența clienților.

1. Sortarea pachetelor și a produselor

Prima provocare operațională cu care se confruntă companiile de prelucrare a alimentelor este sortarea materiilor prime. Fiecare cartof, roșie, portocală și măr este diferit și, prin urmare, necesită o sortare riguroasă, deoarece fiecare companie de prelucrare a alimentelor trebuie să mențină o anumită calitate pentru a rămâne în concurență. Dacă nu este automatizat prin AI și alte tehnologii emergente, cum ar fi IoT, acest proces necesită o cantitate enormă de muncă umană.

Potrivit TOMRA, un furnizor principal de soluții de sortare și colectare din Norvegia, 90% din alimente erau sortate de oameni până la sfârșitul secolului al XX-lea. Spre deosebire de alte mașini de sortare a alimentelor care sortează doar fructele și legumele de slabă calitate din cele bune, TOMRA utilizează spectroscopie cu raze X, NIR (Near Infra-Red), LASER, camere și un algoritm unic de învățare automată pentru a analiza diferite aspecte ale unui fructe sau legume pentru sortare.

Kewpie Corporation, o companie japoneză de prelucrare a alimentelor, a creat o mașină TensorFlow bazată pe AI pentru a identifica anomaliile prezente în alimentele provenite de la ferme. Corporații precum TORMA și Kewpie ajută companiile de prelucrare a alimentelor nu numai să își mărească veniturile, ci și să își îmbunătățească randamentul.

2. Conformitatea privind siguranța alimentelor

Siguranța este o preocupare masivă în industria prelucrării alimentelor. Chiar și cea mai mică contaminare este alimentația. Fabricile au început să implementeze camere bazate pe AI pentru a detecta dacă un angajat poartă sau nu un costum adecvat. Cu toate acestea, este o implementare la scară largă a ceea ce agenția municipală de sănătate din Shanghai a implementat în restaurantele din Shanghai. În colaborare cu Remark Holding, agenția a implementat camere compatibile cu AI la peste 200 de restaurante și intenționează să se extindă la peste 2000 de restaurante.

Camerele compatibile cu AI au ajutat managerii de restaurante să urmărească lucrătorii restaurantului dacă poartă sau nu echipamente adecvate de protecție a alimentelor, conform reglementărilor privind siguranța alimentelor. Îi ajută să detecteze orice indisciplină în timp real.

3. Menținerea curățeniei

Menținerea curățeniei este o preocupare masivă în fabricile de alimente. Multe companii susțin că sunt la fel de curate ca gheața, deoarece fiecare proces este automatizat și neatins de mâinile omului. Ce se întâmplă dacă mașinile și echipamentele sunt contaminate? De asemenea, clienții au devenit inteligenți și știu că automatizarea fiecărui proces nu înseamnă că produsul va fi sigur de mâncat. Au nevoie de mai multe dovezi.

Potrivit Universității din Nottingham, curățarea echipamentelor reprezintă aproape 30% din aprovizionarea cu energie și apă a unei fabrici de procesare a alimentelor. Ei susțin că tehnologia lor de senzori bazată pe AI este capabilă să economisească aproape 133 de milioane de dolari pe an și, de asemenea, economisește timp (cu 50%), energie și apă pentru curățarea echipamentelor.

Sistemele tradiționale de curățare nu includeau senzori care să ducă la reziduuri de particule alimentare în vasele echipamentelor. Sistemul nu a putut curăța particulele mici de alimente pe care noul sistem de curățare auto-optimizant le-ar putea. Folosește tehnologii de fluorescență optică și tehnologii de detectare cu ultrasunete pentru a furniza date algoritmului Machine Learning, care va ajuta la monitorizarea resturilor microbiene și a particulelor alimentare din echipament.

4. Dezvoltarea produselor

Industria de prelucrare a alimentelor este unică în felul său, deoarece există atât de multe produse pe care o singură companie le poate oferi. De exemplu, gigantul băuturilor Coca-Cola a cumpărat peste 500 de mărci și oferă mai mult de 3500 de tipuri de băuturi clienților săi. Dar, se pune întrebarea: cum decide compania ce aromă să creeze în continuare? Înainte de AI, marca a realizat sondaje și campanii pentru a identifica ceea ce își doresc clienții lor.

În prezent, Coca-Cola a păstrat mai multe fântâni de sifon auto-servite care permit clienților să își creeze băutura personalizată amestecând o varietate de băuturi pe care Coca-Cola le oferă. Mii de astfel de fântâni au fost așezate în întreaga SUA. Sute de clienți au folosit fiecare dintre aceste fântâni pentru a-și crea băuturile personalizate. Folosind AI, au analizat și identificat că majoritatea clienților au amestecat sifon cu aromă de cireșe și sprite. Aceste date au ajutat Coca-Cola să vină cu noul lor produs, Cherry Sprite.

5. Asistarea clienților cu luarea deciziilor

Similar cu companiile de prelucrare a alimentelor, AI își ajută și clienții să ia o decizie mai bună de cumpărare. Gigantul producător de alimente Kellogg’s a lansat Bear Naked Custom, care le-a permis clienților să își creeze granola personalizată cu ajutorul a peste 50 de ingrediente. Sistemul a folosit Chef Watson de la IBM pentru a stoca mii de rețete posibile și a le alimenta către un algoritm AI care a ajutat clienții să identifice dacă ingredientele vor avea sau nu un gust bun împreună.

Acest sistem nu numai că a ajutat clienții să își creeze micile lor loturi personalizate de granola, ci a ajutat și compania să identifice care ar trebui să fie următoarea lor linie de produse, similar cu Coca-Cola.

În ciuda faptului că se află în stadiul inițial, AI reorganizează activitatea de prelucrare și manipulare a alimentelor. În următorii ani, va revoluționa sectorul FP&H pentru totdeauna. AI va ajuta aceste companii să își mărească veniturile prin accelerarea procesului de producție, reducerea timpului de întreținere și, prin urmare, timpul de nefuncționare a producției, scăderea șanselor de eșec prin automatizarea aproape a fiecărui proces și, în cele din urmă, oferirea unei experiențe excelente a clienților prin prezicerea aprecierilor, a antipatiilor și dorinte.

Clopotul a sunat pentru furnizorii de servicii de dezvoltare a aplicațiilor mobile, întrucât în ​​viitorul apropiat vor exista multe companii FP&H care caută furnizori de soluții AI, care să-i ajute să nu rămână doar în concurență, ci și să conducă industria.