Ứng dụng AI và Machine Learning trong ngành công nghiệp sản xuất thực phẩm

Ngày: 04/01/2021

Mục lục
Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo và Học máy đang chiếm lĩnh thế giới ngay bây giờ. Tiềm năng rất ấn tượng đối với hầu hết mọi ngành, và Thực phẩm và Đồ uống không phải là một ngoại lệ. Bài viết này bao gồm tất cả những điều bạn phải biết về AI / ML trong ngành công nghiệp thực phẩm và nhiều hơn nữa. 
 
Ứng dụng AI và Machine Learning trong ngành công nghiệp sản xuất thực phẩm
 

Ứng dụng AI để phân tích thị trường thực phẩm


Biết những mặt hàng nào cần sản xuất với số lượng lớn hoặc những món ăn nào là lựa chọn tốt nhất để đưa vào thực đơn nhà hàng của bạn là chìa khóa để tăng doanh thu. Nhu cầu của khách hàng và thị trường đang thay đổi rất nhanh, vì vậy điều quan trọng hơn là phải đi trước đối thủ một bước. Xác định thị hiếu và sở thích chung nhất là điều có giá trị nhất đối với chủ doanh nghiệp thực phẩm cũng như nhà sản xuất thực phẩm.

Ví dụ: các xu hướng mới nhất trong công nghệ thực phẩm có liên quan đến dòng người theo dõi lối sống lành mạnh. Để phát hiện ra chúng, Học máy sử dụng phương pháp Thu thập và Phân loại Dữ liệu để suy ra giải pháp công nghệ thực phẩm nào sẽ được ưu tiên nhất trong tương lai gần. Castrograph AI cũng đưa ra một giải pháp tương tự – nó dự đoán hương vị và sở thích của khách hàng ở giai đoạn tiền sản xuất.
 

Làm sạch thiết bị không cần tháo rời (CIP)


Cả nhà sản xuất và nhà hàng lớn đều cần những máy móc phức tạp và đắt tiền để làm sạch và chế biến nhiều loại thực phẩm mỗi ngày. Vì vậy, một lượng đáng kể các chất thuộc loại khác đi qua thiết bị làm sạch. Như vậy, cứ như vậy mỗi lần tháo lắp sẽ rất tốn kém, phải có phương pháp tốt hơn. Những thiết bị như vậy đòi hỏi nhiều thời gian và tài nguyên như nước. Các nhà phát triển từ Đại học Nottingham đã phát triển một hệ thống có thể tiết kiệm tài nguyên từ 20% -40%.

Hệ thống này được gọi là SOCIP hoặc Tự Tối ưu hóa-Làm sạch-Tại chỗ. Nó sử dụng cảm biến siêu âm và hình ảnh huỳnh quang quang học để đánh giá thực phẩm còn sót lại và các mảnh vụn vi sinh bên trong thiết bị chế biến thực phẩm. Nhưng có một nhược điểm đối với hệ thống này – nó được vận hành mù mịt; do đó, nó được xây dựng cho trường hợp xấu nhất, có xu hướng dẫn đến việc dọn dẹp quá mức. Tuy nhiên, hệ thống được cho là sẽ tiết kiệm khoảng 100 triệu bảng Anh trong ngành công nghiệp thực phẩm ở Anh.
 

An toàn vệ sinh tốt hơn trong Công nghiệp Thực phẩm và Đồ uống


Mỗi nhà máy sản xuất thực phẩm cần đảm bảo công nhân của họ giữ sạch bàn tay và những thứ khác, vì đây là yếu tố số Một ảnh hưởng đến an toàn thực phẩm. Ngoài ra, điều rất quan trọng là phải theo dõi xem đội nấu ăn có giữ mọi thứ sạch sẽ và trật tự trong bếp nhà hàng hay không. Hệ thống giám sát với khả năng phát hiện và theo dõi mọi người, cũng như chuyển động và trang phục của họ, có thể đối phó với nhiệm vụ này. 

Các giải pháp như KanKan AI có thể được sử dụng bởi các công ty công nghệ thực phẩm trong sản xuất hoặc trong các nhà hàng và quán cà phê. Camera được nhúng theo dõi công nhân bằng cách nhận diện khuôn mặt của họ và phát hiện xem họ có đeo khẩu trang hay đội mũ theo yêu cầu của luật an toàn thực phẩm hay không. Công nghệ này phát hiện các vi phạm và biến chúng thành hình ảnh. KanKan AI có tỷ lệ chính xác ước tính là 95%.
 

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng thực phẩm và đồ uống


Các thuật toán dựa trên Mạng thần kinh nhân tạo có thể giám sát và kiểm tra quá trình phân phối thực phẩm và theo dõi hàng hóa bằng AI ở mọi bước, giúp an toàn hơn và cung cấp tính minh bạch. Ngoài ra, nó còn đưa ra dự báo về giá cả và khoảng không quảng cáo, giúp ngăn ngừa chi phí phụ trội.

Các giải pháp Trí tuệ nhân tạo và Học máy cung cấp nhiều khả năng để tối ưu hóa và tự động hóa các quy trình, tiết kiệm tiền và giảm thiểu lỗi của con người cho nhiều ngành công nghiệp. AI và ML có thể mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp nhà hàng, quán bar và quán cà phê cũng như trong sản xuất thực phẩm. Hai phân khúc này có các trường hợp sử dụng chung mà AI trong ngành thực phẩm có thể được áp dụng.
 

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng – ít lãng phí hơn và minh bạch hơn


Miễn là các nhà sản xuất thực phẩm quan tâm đến các quy định an toàn thực phẩm đã trở nên vững chắc hơn, họ cần tỏ ra minh bạch hơn về đường đi của thực phẩm trong chuỗi cung ứng. Ở đây, AI trong sản xuất thực phẩm giúp giám sát mọi giai đoạn của quá trình này: nó đưa ra dự đoán về giá cả và quản lý hàng tồn kho và theo dõi đường đi của hàng hóa từ nơi chúng được trồng và cuối cùng là đến nơi mà người tiêu dùng nhận được, đảm bảo tính minh bạch . Một giải pháp như Symphony Retail AI cho phép ước tính nhu cầu vận chuyển, định giá và hàng tồn kho để không nhận được quá nhiều hàng hóa có thể biến thành chất thải.
 

Phân loại thực phẩm: giải pháp phân loại bằng thị giác máy tính


Trước đây, một nhà sản xuất phải thuê nhiều người để thực hiện các hành động đơn điệu và thường xuyên liên quan đến việc lựa chọn thực phẩm. Giờ đây, thay vì phân loại thủ công một lượng lớn thực phẩm theo kích thước và hình dạng để có thể đóng hộp hoặc đóng túi, bạn có thể sử dụng các giải pháp dựa trên AI để dễ dàng nhận ra cây nào nên là khoai tây chiên và loại nào tốt hơn để sử dụng cho món khoai tây chiên. Các loại rau có màu sắc không phù hợp cũng sẽ được phân loại theo cùng một hệ thống, giảm khả năng người mua bỏ chúng đi. Máy phân loại và máy bóc vỏ thực phẩm do TORMA phát triển cho thấy khả năng chế biến và tính sẵn có tốt hơn, giúp thực phẩm có chất lượng và an toàn hơn. Điều này đạt được bằng cách sử dụng các công nghệ cảm biến cốt lõi và máy ảnh nhận dạng vật liệu dựa trên màu sắc, đặc điểm sinh học và hình dạng (chiều dài, chiều rộng, đường kính).
 

Bảo trì dự đoán, giám sát từ xa và giám sát tình trạng


Rõ ràng là sản xuất nhiều hàng hóa đòi hỏi những cơ chế lớn, phức tạp và được xây dựng phức tạp. Việc bảo trì những máy móc như vậy có thể khá tốn kém nếu không có bảo trì dự đoán – xác định các chỉ số về thời gian sửa chữa và chi phí sửa chữa thông qua phân loại các vấn đề và đưa ra các cảnh báo dự đoán. Việc sửa chữa kịp thời có thể tiết kiệm đến 50% thời gian bảo trì và giảm chi phí cần thiết cho nó xuống gần 10%. 

Để thực hiện giám sát từ xa trên các cơ chế phức tạp, bạn có thể tạo ra Digital Twin của một chiếc máy sẽ hiển thị cho bạn dữ liệu hiệu suất về các thông số và quy trình sản xuất và tăng cường thông lượng. Machine Learning cũng cho phép xác định các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng và gây ra dòng chảy trong quá trình sản xuất với Phân tích nguyên nhân gốc rễ (loại bỏ vấn đề trong chính nguồn gốc của nó). Với tính năng theo dõi tình trạng, bạn có thể theo dõi tình trạng thiết bị trong thời gian thực để đạt được hiệu quả tổng thể cao của thiết bị (OEE).

Việc sử dụng AI trong sản xuất thực phẩm và đồ uống thuộc phạm vi được mệnh danh là cuộc cách mạng sản xuất lần thứ tư, hay còn gọi là Công nghiệp 4.0.Trên thực tế, AI đã thâm nhập vào nhiều lĩnh vực sản xuất thực phẩm và đồ uống. Từ quản lý chuỗi cung ứng, quản lý chất thải, bảo trì dự đoán và đặt hàng theo lịch trình đến dự đoán thời tiết, tuân thủ an toàn thực phẩm và phát triển sản phẩm mới, học máy đang định hình lại các doanh nghiệp. Ở cấp độ công ty, việc sử dụng rộng rãi hơn AI có thể tạo ra tiết kiệm chi phí, quản lý kinh doanh tốt hơn và do đó nhiều lợi nhuận hơn.

Việc triển khai AI và Machine Learning trong lĩnh vực sản xuất và kinh doanh nhà hàng đã đưa ngành công nghiệp lên một tầm cao mới, cho phép ít lỗi của con người hơn, ít lãng phí sản phẩm dồi dào hơn, tiết kiệm chi phí lưu trữ / giao hàng và vận chuyển cũng như khách hàng vui vẻ hơn, dịch vụ nhanh hơn, giọng nói tìm kiếm và nhiều đơn đặt hàng được cá nhân hóa. Người máy vẫn còn là một thứ khá tinh tế để giới thiệu, ngay cả đối với các nhà máy lớn và các doanh nghiệp nhà hàng, nhưng nó sẽ sớm chiếm lĩnh thị trường ngách của nó, mang lại lợi ích rõ ràng về lâu dài.

Xem thêm: