هوش مصنوعی (AI) با خودکار کردن وظایف و کارآمدتر کردن آنها، صنعت غذا را متحول می کند. صنعت غذا یکی از آن زمینه‌هایی است که هوش مصنوعی می‌تواند تأثیر باورنکردنی بر فعالیت‌های روزمره بگذارد و در نهایت کسب‌وکار شما را به شکل عمده‌ای متحول کند! اتوماسیون به ما این امکان را می دهد که به ارائه منوی متنوع ادامه دهیم، اما همچنین یافتن محصولاتی که با سلیقه آنها مطابقت دارد را برای مصرف کنندگان آسان تر می کند. لمس انسان در تمام جنبه های خدمات غذا و همچنین کنترل کیفیت از طریق توصیه های مبتنی بر داده از ماشین های هوشمند مهم است.
مزایا و مزایای استفاده از هوش مصنوعی در صنایع غذایی Benefits and Advantages of using AI in the Food) Industry)
صنعت غذا با حضور و ابتکارات شرکت های هوش مصنوعی در حال رونق است. استفاده از هوش مصنوعی در تجارت مواد غذایی مزایای زیادی دارد، اما مشکلات مهمی نیز وجود دارد که قبل از تبدیل شدن به جریان اصلی باید برطرف شوند.
بهبود فرآیند تولید (Enhance the Production Process)
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با کاهش خطای انسانی، افزایش استانداردهای ایمنی، خودکارسازی وظایف و بهبود کیفیت محصول، فرآیند تولید غذا را متحول کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند به کاهش آلودگی در تولید مواد غذایی کمک کند، که می تواند منجر به یک محصول ایمن تر شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند دقت در پردازش مواد غذایی را بهبود بخشد و منجر به محصول نهایی بهتر شود. هوش مصنوعی یک راه حل عالی برای صنایع غذایی است، زیرا تمام شیوه های عملیاتی، از جمله حمل و نقل مواد غذایی و کیفیت خدمات را بهبود می بخشد.
علاوه بر این، هوش مصنوعی پتانسیل افزایش امنیت غذایی و کاهش اثرات زیست محیطی را دارد. به عنوان مثال، می تواند به بهبود عملکرد و تغذیه محصول کمک کند. با کمک هوش مصنوعی می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که همه به مواد غذایی ایمن، مغذی و مقرون به صرفه دسترسی دارند.
به طور کلی، هوش مصنوعی یک راه حل عالی برای صنایع غذایی است زیرا تمام شیوه های عملیاتی را بهبود می بخشد. این شامل همه چیز از حمل و نقل غذا گرفته تا کیفیت خدمات می شود.
کاهش هزینه برای مشتری و شرکت مانند کسب و کار رستوران Reduced costs for the Customer and Company) such as a Restaurant Business)
هوش مصنوعی می تواند از طرق مختلف به کاهش هزینه ها در صنایع غذایی کمک کند.
هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها در پیش‌بینی روندها و کشف راه‌هایی برای ایجاد محصولات پرفروش کمک کند.
سیستم‌های هوش مصنوعی از حلقه‌های بازخورد مداوم برای بهبود توانایی‌های حل مسئله خود استفاده می‌کنند. این بدان معنی است که آنها می توانند دائماً یاد بگیرند و با موقعیت های جدید سازگار شوند و در طول زمان کارآمدتر شوند.
هوش مصنوعی می‌تواند وظایفی را که معمولاً توسط کارگران انسانی انجام می‌شود، خودکار کند. این شامل وظایفی مانند کنترل کیفیت و بازرسی ایمنی مواد غذایی است.
در نهایت، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به بهبود دقت برچسب‌گذاری و بسته‌بندی مواد غذایی کمک کند. با خودکارسازی این فرآیندها، شرکت ها می توانند در زمان و هزینه صرفه جویی کنند.
بهبود ایمنی و کیفیت محصولات غذایی (Improve the Safety and Quality of Food Products)
هوش مصنوعی توانسته است ایمنی و کیفیت محصولات غذایی را با اطمینان از درست ساختن آنها بهبود بخشد. ماشین‌های هوش مصنوعی می‌توانند هر گونه خطا در محصول را اسکن، بازرسی و نظارت کنند. هوش مصنوعی با کاهش خطاهای انسانی و افزایش استانداردها، کیفیت کلی محصولات غذایی را بهبود می بخشد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند به شناسایی خطرات بالقوه ایمنی مواد غذایی و اصلاح آنها قبل از ایجاد هر گونه آسیب کمک کند. راه حل های پیش بینی تعمیر و نگهداری به سازندگان کمک می کند تا قبل از بروز مشکلات ماشین آلات از آنها جلوگیری کنند. سیستم‌های بازرسی کیفیت بینایی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند کل فرآیند تشخیص نقص کیفیت را خودکار کنند.
در نهایت، هوش مصنوعی می تواند به بهینه سازی فرآیندهای تولید غذا برای کاهش ضایعات و افزایش کارایی کمک کند. پلتفرم‌های هوش مصنوعی می‌توانند غذا را بر اساس رنگ، شکل و ویژگی‌های بیولوژیکی آن شناسایی کنند. این اجازه می دهد تا یک فرآیند مرتب سازی کارآمدتر و مؤثرتر انجام شود که می تواند کیفیت و ایمنی غذا را بهبود بخشد.
ضایعات مواد غذایی را کاهش دهید (Reduce Food Waste)
ضایعات مواد غذایی یک مشکل بزرگ در صنایع غذایی است که سالانه میلیاردها دلار برای شرکت ها هزینه دارد. هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی و حل مشکلات زودهنگام به کاهش ضایعات مواد غذایی کمک کند: با فعال کردن سوپرمارکت‌ها برای اسکن و شناسایی محصولاتی که هنوز خوراکی هستند، ضایعات مواد غذایی را کاهش دهید تا مجبور نباشند آنها را دور بیندازند. هوش مصنوعی همچنین به خرده‌فروشان و رستوران‌هایی که منابع محدودی دارند اجازه می‌دهد کیفیت غذای خود را ارزیابی کنند و تعیین کنند که آیا بیشتر یا کمتر نیاز دارند، که باعث صرفه‌جویی در هزینه‌شان می‌شود.
به عنوان مثال، Symphony RetailAI از هوش مصنوعی برای بهبود کارایی در زنجیره تامین مواد غذایی استفاده می کند. کاهش ضایعات مواد غذایی با قیمت گذاری شفاف محصولات و ارسال آنها به مشتریان به روشی بهینه. این به شرکت ها کمک می کند تا در هزینه های خود صرفه جویی کنند و میزان ضایعات مواد غذایی را کاهش دهند.
بهبود تجربه مشتری (Improve Customer Experience)
هوش مصنوعی می تواند با بهینه سازی خدمات مشتری و مدیریت برنامه های کارمندان، به بهبود تجربه مشتری در صنعت غذا کمک کند. هوش مصنوعی می تواند به درک روندهای مشتری و پیش بینی نیازهای آینده کمک کند و کارمندان را آزاد کند تا روی کارهای مهم تر تمرکز کنند. در نتیجه، مشتریان خدمات بهتری دریافت خواهند کرد و به طور کلی تجربه لذت‌بخش‌تری خواهند داشت.
یکی از راه هایی که فناوری می تواند از تجربه مشتری پشتیبانی کند، شخصی سازی تجربه برای مشتریان مختلف است. دو روش وجود دارد که می توان از هوش مصنوعی در این مورد استفاده کرد، یا از طریق پیش بینی یا تجویزی. هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده از داده‌ها برای پیش‌بینی نحوه واکنش مشتری به تعاملات خاص استفاده می‌کند و سپس تجربه را بر اساس آن شخصی‌سازی می‌کند، در حالی که هوش مصنوعی تجویزی بر اساس آنچه مشتریان در گذشته انجام داده‌اند، توصیه‌هایی ارائه می‌کند.
استفاده از هوش مصنوعی در صنایع غذایی تنها به رستوران ها محدود نمی شود، بلکه به حوزه های دیگری مانند آشپزخانه های هوشمند و فروشگاه های مواد غذایی نیز گسترش می یابد. به عنوان مثال، شرکتی به نام Mealime یک کیت غذایی ایجاد کرده است که از هوش مصنوعی برای کمک به مردم در طبخ غذا در خانه استفاده می کند. این فناوری در قالب یک اپلیکیشن و یک ترازو هوشمند استفاده می‌شود که مواد تشکیل دهنده را هنگام افزودن به دستور غذا اندازه‌گیری می‌کند.
هوش مصنوعی در سیستم های مدیریت زنجیره تامین (AI in Supply Chain Management Systems)
سیستم های مدیریت زنجیره تامین در صنایع غذایی در حال تکامل هستند تا هوش مصنوعی را نیز شامل شوند. این شامل خواربارفروشی ها، کافی شاپ ها و رستوران ها می شود که نرم افزار جدیدی را برای خودکارسازی کنترل موجودی خود پیاده سازی کرده اند. همانطور که دنیای ما بیشتر به هم متصل می شود، زنجیره های عرضه و تقاضا و زنجیره های غذایی تحویل را می توان ساده کرد زیرا داده های تاریخی بین شرکت ها و سازمان های مختلف به اشتراک گذاشته می شود تا همه به منابع محلی دسترسی داشته باشند تا محصولات به سرعت و کارآمد به مقصد برسد.
فرآیند تعمیر و نگهداری تجهیزات (Maintenance of Process Equipment)
تعمیر و نگهداری پیشگو راهی برای استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص زمان و نحوه تعمیر تجهیزات قبل از اینکه خیلی پرهزینه یا وقت گیر شود، است. این کار با نظارت بر عواملی که بر کیفیت فرآیند تولید تأثیر می‌گذارند و با استفاده از تجزیه و تحلیل علل ریشه‌ای برای شناسایی و جلوگیری از مشکلات در منبع آنها انجام می‌شود. نظارت بر وضعیت امکان نظارت در زمان واقعی سلامت تجهیزات را فراهم می کند که می تواند منجر به افزایش اثربخشی کلی تجهیزات (OEE) شود.
اثربخشی کلی تجهیزات شاخصی است که کارایی یک ماشین را در طول عمر آن اندازه گیری می کند. این فرمول عیوب ساخت و هزینه های تعمیر و نگهداری را در نظر می گیرد تا مشخص کند که یک ماشین چقدر در طول عمر خود موثر است.
مرتب سازی محصول، مرتب سازی مواد غذایی و کنترل کیفیت (Product Sorting, Food Sorting, and Quality Control)
فرآیند مرتب‌سازی مواد غذایی یک گام ضروری برای اطمینان از عملکرد صحیح زنجیره تامین مواد غذایی است. با این حال، این فرآیند می تواند زمان بر و یکنواخت باشد، به خصوص اگر به صورت دستی انجام شود. با این حال، با کمک یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی، می توان این فرآیند را خودکار کرد. این نه تنها روند مرتب سازی را تسریع می کند، بلکه هرگونه خطای ناشی از انسان را از بین می برد.
هوش مصنوعی در حصول اطمینان از اینکه غذا با معیارهای خاصی مطابقت دارد مفید است. به عنوان مثال، می تواند به کاهش ضایعات و بهبود راندمان تولید کمک کند. در زمینه دسته بندی مواد غذایی و کنترل کیفیت، از هوش مصنوعی برای تشخیص عیوب محصولات و حذف آنها از خط تولید استفاده می شود. علاوه بر این، فناوری مرتب‌سازی مبتنی بر حسگر برای بهبود کیفیت محصولات استفاده می‌شود. با خودکار کردن کار دسته بندی مواد غذایی و کنترل کیفیت، هوش مصنوعی می تواند در وقت و هزینه کسب و کارها صرفه جویی کند.
حمل و نقل مواد غذایی (Food Transportation)
وقتی صحبت از حمل و نقل غذا می شود، هوش مصنوعی چیزهای زیادی برای ارائه دارد. با کمک هوش مصنوعی، تولیدکنندگان می‌توانند مسیر غذا را از جایی که رشد می‌کنند تا جایی که در نهایت مصرف‌کنندگان آن را دریافت می‌کنند، نظارت کنند. با استفاده از حسگرها، GPS و نرم افزار برای نظارت بر موقعیت محموله و دمای آن به حمل و نقل مواد غذایی کمک می کند. این به شرکت ها اجازه می دهد تا سیستم مدیریت ناوگان خود را بهینه کنند و خطر بیماری های ناشی از غذا را کاهش دهند.
خرید خرد (Retail Shopping)
صنعت خرده فروشی مواد غذایی تحت فشار برای تغییر است. ضایعات مواد غذایی یک مشکل بزرگ در ایالات متحده است و می توان از هوش مصنوعی برای کاهش آن استفاده کرد. از هوش مصنوعی می‌توان برای پیش‌بینی اینکه کدام محصولات خراب می‌شوند و دور ریخته می‌شوند، استفاده کرد و به مشتریان کمک کرد تا مواد غذایی مناسب‌تری سفارش دهند. این کار از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی انجام می شود که قادر به شناسایی الگوها و پیش بینی روندهای جدید قبل از وقوع آنها است.
هوش مصنوعی می تواند تا سال 2030 با معرفی روش های کشاورزی تفریحی احیا کننده، ضایعات مواد غذایی را کاهش دهد. ردیابی غذا به ما کمک می کند تا ضایعات مواد غذایی را کاهش دهیم و مواد غذایی بیشتری را در اختیار مردم قرار دهیم. صنعت خرده فروشی مواد غذایی باید تغییر کند تا این امکان پذیر شود.
پیش بینی روند (Trend Forecasting)
پیش بینی روند، عمل پیش بینی روندهای آینده به منظور تصمیم گیری آگاهانه در مورد رستوران ها یا عملیات خرده فروشی است.
فناوری یادگیری ماشین امروزی پیش‌بینی روند را سریع و آسان می‌کند. شما می توانید بهترین الگوریتم را برای مورد خاص خود پیدا کنید و آن را در هر کجا که می خواهید استقرار دهید. پیش بینی روند برای پیش بینی روندهای آتی در صنایع غذایی استفاده می شود. این می‌تواند به تیم‌های توسعه کمک کند تا با به‌روز نگه داشتن آنها در مورد آنچه ممکن است در مسیر آینده قرار گیرند، راحت‌تر به اهداف خود برسند.
کسب سود با داده های غذا (Making Profits with Food Data)
ارزش داده های مربوط به غذا چیست؟ خیلی زیاد. به خصوص زمانی که از این اطلاعات برای پیش بینی های ملموس با استفاده از هوش مصنوعی استفاده می شود. این پیش‌بینی‌ها چیزی بیش از کمک به صنایع غذایی برای بهینه‌سازی تولید است. گروه های مالی و بیمه فعال در بازار جهانی مواد اولیه و مواد غذایی نیز از آنها بهره مند می شوند.
هدف پروژه EVEREST ایجاد پلتفرمی است که همه این داده ها را در دسترس قرار دهد. مرکز تحقیقات آلمانی برای هوش مصنوعی (DFKI)، مرکز هلمهولتز CISPA و دانشگاه زارلند با هم روی این پروژه کار می کنند.
با هوش مصنوعی حجم عظیمی از داده های مرتبط جمع آوری و تجزیه و تحلیل می شود:
- مواد اولیه ای که برای تولید مواد غذایی مهم هستند،
- زنجیره تامین و مسیرهای حمل و نقل،
- کنترل کیفیت،
- توسعه تقاضا
پیوند دادن این اطلاعات کارایی تامین مواد غذایی را در هر نقطه از زنجیره تولید و تامین بهینه می کند. ناگفته نماند که این داده ها و تجزیه و تحلیل حرفه ای آن به کالایی بسیار پرطرفدار تبدیل خواهد شد.
تغذیه – استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد نسخه‌های سالم‌تر از Junk Food
استفاده از هوش مصنوعی فرصت‌های جدیدی را برای شرکت‌های مواد غذایی فراهم می‌کند تا نسخه‌های سالم‌تری از غذاهای ناسالم ایجاد کنند. یک پلتفرم هوشمند به نام Hoow Foods برای تبدیل غذاهای لذت بخش به گزینه های سالم تر استفاده می شود. این شرکت 3 میلیون دلار SG را در دور قبل از سری A جمع آوری کرده است
این استارت آپ با استفاده از هوش مصنوعی نسخه های سالم تری از Junk Food ایجاد می کند. فناوری Re-Genesys آنها بر اساس بهترین شیوه ها در توسعه محصول در صنعت داروسازی ایجاد شده است. پلتفرم توسعه محصول مدولار ML آنها امکان تجزیه و تحلیل و تغییر محصولات را برای حفظ طعم و در عین حال تغییر پروفایل های تغذیه ای فراهم می کند.استفاده از هوش مصنوعی فرصت‌های جدیدی را برای شرکت‌های مواد غذایی فراهم می‌کند تا نسخه‌های سالم‌تری از غذاهای ناسالم ایجاد کنند. یک پلتفرم هوشمند به نام Hoow Foods برای تبدیل غذاهای لذت بخش به گزینه های سالم تر استفاده می شود. این شرکت 3 میلیون دلار SG را در دور قبل از سری A جمع آوری کرده است
ابزارهای غذایی برای مصرف کننده (Food Tools for the Consumer)
این ممکن است یک موقعیت روزمره باشد: نگاهی به یخچال شما را متعجب می کند
- کدام غذاها هنوز تازه هستند؟
- و چه غذاهای خوشمزه ای را می توانم با آنچه در یخچالم دارم – و بدون نیاز به خرید مواد اولیه جدید بپزم؟
اطلاعات بیشتر و بهتر در مورد هر ماده غذایی به مصرف کنندگان کمک می کند تا ضایعات مواد غذایی را کاهش دهند. پروژه Fresh Analytics دقیقاً روی این مشکل کار می کند. پنج شریک همکاری در حال توسعه راه حل هایی برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های پیچیده مرتبط با مواد غذایی هستند. به عنوان مثال، اینها می توانند به عنوان پایه ای برای برنامه های ساده ای عمل کنند که موارد خوراکی را شناسایی می کنند و بر اساس محتوای فعلی یخچال پیشنهادات منو ایجاد می کنند.
امکان دیگری که از این پایگاه داده دار اختیار شما می گذارد، استفاده از مدل های قیمت پویا است که به خرده فروشان اجازه می دهد تا به صورت انعطاف پذیر و سریع نسبت به تاریخ انقضا واکنش نشان دهند. دسترسی به ماندگاری و سایر داده های مربوط به مواد غذایی ارزش افزوده ای برای خرده فروشان، مصرف کنندگان و محیط زیست ایجاد می کند.
دستور العمل های طراحی شده توسط هوش مصنوعی (Recipes designed by Artificial intelligence)
دستور العمل های طراحی شده توسط هوش مصنوعی کاربر پسند هستند و به سرآشپزها کمک می کنند تا از روال معمول آشپزی خود خارج شوند. دستور العمل ها کمی هستند و می توانند به سرآشپزها کمک کنند تا مانند یک حرفه ای غذا درست کنند. سرآشپز واتسون یک نمونه عالی از هوش مصنوعی در آشپزی است.