Неудивительно, что пищевой сектор является одним из самых значимых в мире. Клиенты хотят инновационной, чистой, здоровой пищи, в то время как поставщикам продуктов питания нужны успешные результаты производства продуктов питания, доступность продуктов питания, проблемы клиентов, предпочтения клиентов, управление цепочкой поставок и так далее. А с этим нет. Наука о данных и большие данные развиваются в самых разных областях из-за их многочисленных применений. В результате несколько секторов FoodTech используют машинное обучение и искусственный интеллект для преодоления трудностей.
Из-за наличия свежих продуктов и вариантов доставки еды пищевая промышленность в современный период быстро расширяется. Кроме того, производители продуктов питания получают знания о предпочтениях потребителей, создают стандарты качества и удовлетворяют потребности и ожидания клиентов с помощью алгоритмов анализа больших данных и машинного обучения.
Мониторинг гигиены сотрудников с помощью ИИ
Личная гигиена необходима в пищевом бизнесе, таком как кухня, для обеспечения продовольственной безопасности — и атмосфера постоянна. KanKan, технологический стартап, в прошлом году подписал важное партнерское соглашение, чтобы предоставить сложное решение на основе искусственного интеллекта для улучшения личной гигиены среди работников ресторанов в Китае. Система, которую можно использовать в ресторанах и мастерских, контролирует персонал с помощью камер и использует программное обеспечение для распознавания лиц и визуализации, чтобы гарантировать, что персонал носит кепки или маски в соответствии с требованиями правил безопасности пищевых продуктов. При обнаружении нарушения скриншоты предоставляются для проверки. Согласно корпоративному пресс-релизу, точность этой технологии составляет 96%.
Прогнозирование клиентов и необходимого инвентаря с помощью машинного обучения
Несколько приложений в сфере общественного питания могут помочь в прогнозировании трафика клиентов, заказов продуктов питания и потребности в запасах, чтобы спрогнозировать количество заказов, необходимых в определенный день или время. Эти инструменты и приложения собирают исторические данные для изучения моделей и интересов клиентов, чтобы привлечь больше клиентов, что приводит к повторным сделкам и покупкам. Это программы, которые позволяют делать предварительный заказ и предварительный заказ столика, а также решения для управления рестораном, упрощающие процедуру оплаты.
Контроль цепочки поставок с помощью машинного обучения
Управление цепочками поставок является серьезной обязанностью для всех пищевых компаний из-за новых правил безопасности пищевых продуктов и растущей потребности в прозрачности. ИИ также может использоваться в пищевой промышленности для улучшения цепочек поставок:
- На каждом этапе цепочки поставок продукты проверяются и проверяются на безопасность пищевых продуктов.
- более точное прогнозирование для контроля затрат и запасов
- Прозрачность обеспечивается за счет отслеживания предметов с фермы
