Як штучний інтелект революціонізує бізнес з переробки їжі Сагар Шарма назустріч

Сагар Шарма

15 липня 2019 · 5 хв читання

Штучний інтелект привертає увагу бізнесу в багатьох галузях та галузях, серед яких одна з них - переробка та переробка продуктів харчування (FP&H). Сьогодні галузь FP&H обмежена колосальними 100 мільярдами доларів і буде продовжувати зростати на рівні CAGR 5% принаймні до 2021 року, говорить МакКінсі.

ШІ впливає як на пряму, так і на опосередковану галузь ЗП та З. Наприклад, опосередковано, це допомагає фермерам з прогнозуванням погоди, що допоможе фермерам виробляти високоякісну сировину для харчових підприємств, допомагаючи їм економити гроші на сортуванні продукту. ШІ також допомагає транспортним компаніям у зменшенні вартості доставки, змушуючи харчові компанії платити менше за транспорт. У будь-якому випадку, це допомагає компаніям FP&H економити дохід.

Однак, дивлячись на прямі переваги ШІ, він допомагає сектору ПЗ та ЗП у п’яти важливих додатках,

Сортування пакетів та продуктів
Відповідність безпеці харчових продуктів
Підтримка чистоти
Розробка продуктів
Допомога клієнтам у прийнятті рішень

Переробка їжі - складний бізнес. Він передбачає сортування продуктів харчування чи сировини, що надходять із ферми, обслуговування техніки та декількох видів обладнання тощо. Врешті-решт, коли кінцевий продукт готовий до відвантаження, люди перевіряють якість товару та вирішують, чи готовий він до відвантаження. Однак у багатьох підрозділах харчової промисловості цей процес автоматизований ШІ. Нижче наведено 5 найкращих додатків ШІ, які безпосередньо впливають на харчові компанії та допомагають їм збільшити свій дохід та покращити взаємодію з клієнтами.

1. Сортування пакетів та продуктів

Першим оперативним завданням, з яким стикаються харчові компанії, є сортування сировини. Кожна картопля, помідор, апельсин та яблуко відрізняються, а отже, воно вимагає ретельного сортування, оскільки кожна харчова компанія має підтримувати певну якість, щоб залишатися конкуренцією. Якщо не автоматизувати за допомогою ШІ та інших нових технологій, таких як IoT, цей процес вимагає величезної кількості людської праці.

За даними TOMRA, провідного постачальника рішень для сортування та збору в Норвегії, 90% їжі сортували люди до кінця 20 століття. На відміну від інших машин для сортування їжі, які лише сортують неякісні фрукти та овочі від хороших, TOMRA використовує рентгенівську, NIR (майже інфрачервону) спектроскопію, LASER, камери та унікальний алгоритм машинного навчання для аналізу різних аспектів фрукт або овоч для сортування.

Японська компанія з переробки харчових продуктів Kewpie Corporation створила машину TensorFlow на основі штучного інтелекту для виявлення аномалій, що існують у продуктах харчування, що надходять з ферм. Такі корпорації, як TORMA та Kewpie, допомагають харчовим компаніям не тільки збільшити свої доходи, але й покращити врожайність.

2. Відповідність харчовій безпеці

Безпека є головною проблемою в галузі харчової промисловості. Навіть найменше забруднення може спричинити їжа. Заводи почали впроваджувати камери на основі штучного інтелекту, щоб визначити, чи одягнений працівник у належному костюмі чи ні. Однак це масштабна реалізація того, що Шанхайське муніципальне агентство охорони здоров’я впровадило в ресторанах Шанхаю. У співпраці з Remark Holding агентство впровадило камери з підтримкою ШІ у понад 200 ресторанах і планує розширити свою діяльність до більш ніж 2000 ресторанів.