Автор: Самрендра Сингх
Искусственный интеллект (ИИ) — это собирательный термин, используемый для нескольких различных технологий, которые позволяют машинам учиться на больших наборах данных, находя шаблоны и взаимосвязи, которые не очевидны для людей, без какого-либо явного программирования. Некоторыми популярными примерами этих технологий являются глубокое обучение и обработка естественного языка (NLP) в области распознавания объектов, самостоятельного вождения, анализа настроений и чат-ботов. В последнее время прикладной ИИ стал применяться практически во всех отраслях, включая здравоохранение, электронную коммерцию, навигацию, финансы, страхование, робототехнику и индустрию потребительских товаров (CPG), и это лишь некоторые из них.
С постоянно растущим спросом на производство продуктов питания роль ИИ имеет решающее значение для достижения сегодняшних целей и определения темпов развития пищевой промышленности в будущем. Эффективное и инновационное внедрение ИИ дает много преимуществ в таких областях, как оптимизация цепочки поставок, повышение безопасности пищевых продуктов, оптическая сортировка, профилактическое обслуживание с использованием цифрового двойника, взаимодействие с потребителем с помощью чат-бота и запуск новых продуктов питания. В высококонкурентной индустрии потребительских товаров активное использование таких технологий необходимо, чтобы оставаться впереди конкурентов. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ изменил или может изменить индустрию потребительских товаров.
Запуск новых пищевых продуктов/вкусов:
В пищевой промышленности существует постоянное стремление создавать новые вкусы и продукты, которые были бы полезными и вкусными. Традиционно компании полагаются на опросы потребителей, чтобы понять, чего хотят их клиенты. Модели ИИ могут быть разработаны для определения ключевых компонентов успешных продуктов и их доли на рынке. Эта информация может быть передана в другую модель ИИ, которая может создать несколько новых гипотетических продуктов питания на основе сочетания вкусов, высоко оцененных потребителями. Основываясь на рекомендациях, предоставленных моделью, бизнес может выбирать физические продукты и добиваться их осуществимости. Этот пайплайн может значительно сократить время, традиционно связанное с циклом разработки нового продукта.
Оптимизация цепочки поставок:
В такие моменты, когда глобальная отрасль страдает от ограничений цепочки поставок, невозможно переоценить необходимость оптимизации цепочки поставок. Понимание узких мест позволяет команде более эффективно планировать закупки, производство и маркетинг. Закупка сырья, транспортировка, хранение, распределение производственных линий, распределение продуктов, замена продуктов и рекламные акции могут осуществляться более стратегически с помощью ИИ.
Модели машинного обучения способны обнаруживать скрытые закономерности в данных, которые иногда выходят за рамки возможностей системы, основанной на типичном хранении данных в электронных таблицах. Используя проверенную предсказательную силу новейших моделей машинного обучения, планировщики могут предвидеть любой внезапный скачок или падение спроса/предложения в будущем. Благоприятные или неблагоприятные последствия политического или связанного с погодой климата могут быть автоматически интегрированы с помощью НЛП для разумной перестройки и изменения приоритетов бизнес-планов. Реагирование разумно и раньше, чем конкуренты, является ключом к успеху в индустрии потребительских товаров. Оптимизированный процесс, управляемый ИИ, применительно к закупке, хранению и транспортировке скоропортящихся товаров может способствовать значительному сокращению потерь. Он начинается с анализа огромных объемов данных и выявления источников, способствующих потерям. Точная прогностическая модель может уменьшить буферы безопасности, необходимые на этапах закупок, а также на этапах распределения, снижая эксплуатационные расходы и потери.
Соблюдение безопасности пищевых продуктов:
Соблюдение требований безопасности пищевых продуктов абсолютно необходимо для любой пищевой промышленности и имеет наивысший приоритет. Даже малейшее загрязнение имеет далеко идущие последствия, которые легко могут привести к отзыву продукции. Отзыв имеет серьезные негативные аспекты с точки зрения финансового бремени, лояльности к бренду и доверия потребителей. Несмотря на то, что отрасль прошла долгий путь с точки зрения руководящих принципов и технологий, касающихся безопасности пищевых продуктов, глобальные отзывы не являются чем-то необычным. В условиях постоянно ужесточающихся правил отрасль сталкивается с новыми проблемами, связанными с выполнением новых требований.
ИИ может сыграть важную роль в поддержании и улучшении показателей безопасности компании. Камеры с искусственным интеллектом могут следить за санитарными условиями на заводе и гигиеническими привычками рабочих. Температурные и влажностные условия во время хранения и транспортировки могут постоянно контролироваться и анализироваться искусственным интеллектом, чтобы отмечать любые пробелы в безопасности. О любых нарушениях техники безопасности или несоблюдении требований можно автоматически сообщить соответствующему персоналу, пока не стало слишком поздно. Благодаря эффективному внедрению ИИ отрасль может сократить количество отзывов, связанных с безопасностью пищевых продуктов.
Сортировка продуктов питания: решения для оптической сортировки
Модели глубокого обучения, такие как сверточная нейронная сеть (CNN) и другие ее производные в приложении для распознавания объектов, говорят YOLO (You Only Look Once), набирают обороты в пищевой промышленности. Показано, что эти модели глубокого обучения превосходят человеческое восприятие. В качестве примера можно привести сортировку продуктов на конвейерной ленте. Сообщается, что сортировка на основе ИИ обеспечивает более высокую точность по сравнению с людьми, работающими на той же линейке продуктов, не говоря уже о том, что модели ИИ могут использоваться долгие/нечетные часы без утомления. с человеческими ресурсами, сохраняя при этом превосходную производительность. Используемые датчики обычно основаны на спектре видимого света, тогда как рентгеновская, лазерная и ближняя инфракрасная спектроскопия (БИК) используются в более сложных приложениях.
Цифровой двойник
Цифровой двойник, как следует из названия, представляет собой цифровую версию физической машины, которая работает в режиме реального времени со своим аналогом. Цифровой двойник обычно создается с использованием моделей машинного обучения, обученных либо на данных датчиков, собранных с машины, либо на данных вычислительного моделирования (например, CFD, FEA). Для каждой машины может быть создан цифровой двойник, который будет работать параллельно. Цифровой двойник имитирует рабочее состояние своего аналогового аналога. Несмотря на то, что с помощью датчиков сложно наблюдать каждую мелкую деталь физической машины в режиме реального времени, цифровой двойник оборудования обеспечивает глубокий анализ условий эксплуатации в режиме реального времени. Его можно использовать для прогнозирования регулярного износа деталей и заблаговременного обнаружения любых неисправностей до того, как повреждение распространится на другие критические части оборудования. Преимущества цифровых двойников были успешно доказаны в нескольких областях, где доступность не позволяет проводить регулярное техническое обслуживание, например, ветряные турбины, морские нефтяные вышки.
Связь со вкусом потребителей с помощью чат-бота:
Предыстория:
Традиционный чат-бот — это цифровой представитель, управляемый API в фоновом режиме, предназначенный для более простых, но повторяющихся и утомительных задач взаимодействия с клиентами. Благодаря постоянно развивающимся алгоритмам НЛП чат-боты сегодня могут выполнять все более изощренные разговоры или решать проблемы, чем когда-либо прежде.
Приложения:
(i) В индустрии потребительских товаров успешно развернуты чат-боты, которые рекомендуют продукты/рецепты потребителям в зависимости от размера их семьи, наличия времени, бюджета и т. д.
(ii) Он также может связать потребителя с нужными продуктами в зависимости от его профиля. Потребители, в свою очередь, предоставляют бесценную обратную связь, которая является ключом к раннему пониманию реакции рынка.
Преимущества:
(i) Чат-бот может быстро отслеживать отзывы потребителей о недавно выпущенном продукте питания. Ранняя обратная связь может иметь неоценимое значение для запуска следующего продукта.
(ii) Взаимодействие с потребителем выражается в лояльности к бренду и уверенности в своих продуктах.
Заключение:
Мы только поверхностно раскрываем истинный потенциал моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, когда дело доходит до раскрытия/высвобождения их истинной силы в пищевой промышленности. С таким активным текущим исследованием в этой области каждый пресловутый день добавляются новые, гораздо более эффективные алгоритмы. Недалек тот день, когда термин «неэффективные операции» появится в нашем зеркале заднего вида с помощью ИИ.
