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数据驱动的成功:人工智能和机器学习如何改变食品和饮料运营
来源: 食品饮料工程作者: 食品饮料工程时间:2023-11-08 11:41:41点击:631

随着人工智能(AI)和机器学习(ML)的出现,食品和饮料(F&B)行业正在经历一场显着的变革。Crayon 亚太区 CoE 数据与 AI 总监 Armin Haller 阐明了这些技术的影响,他说“AI 正在彻底改变农业实践并重塑食品和饮料制造业。  

在我们最近的采访中,Haller分享了他对这些技术如何彻底改变行业的见解。我们的对话涵盖了一系列主题,从人工智能对农业和制造业的影响到使用这些技术的道德考虑。

农业和制造业中的人工智能

Haller指出了人工智能在食品和饮料行业应用的两个主要趋势:一个是食品种植,另一个是食品和饮料制造。

在农业领域,人工智能已被整合到农民使用的机器中。Haller强调了人工智能在农业中的重要性,他说:农民现在可以使用尖端的人工智能集成机械,如配备传感器甚至激光的自动拖拉机。这些进步使农民能够优化资源利用,监测作物生长,并根据实时数据做出明智的决策。

然而,Haller指出了一个重要问题:这些机器收集的数据通常会返回给制造商,迫使农民回购数据以深入了解他们的农场。这引起了农民的强烈反对。而这正是 Crayon 想要解决的问题——通过使用遥感技术和无人机将控制权交还给他们。

我们有几个蜡笔项目,实际上是使用这组图像为农民进行大规模的产量分析,了解他们在某些地区需要使用的水量。

在粮食生产方面,农民通过使用卫星图像和人工智能模型重新获得控制权。在高分辨率图像上训练模型并利用免费的低分辨率卫星图像,使单个农民、企业集团甚至整个国家都可以进行大规模分析。

这些信息对于购买香蕉、猕猴桃、菠萝或椰子等特定产品的公司很有价值,因为他们可以评估他们采购的农民的产量。此外,加拿大、巴厘岛或印度尼西亚等国家可以利用卫星图像来确定甘蔗等各种作物的生产数量和范围。

在制造业中,人工智能已被用于产品的视觉质量检测。计算机视觉和相机根据产品的质量对产品进行分析和分类。该技术可以识别产品的不规则性,例如尺寸和形状,确保只有最优质的产品才能到达消费者手中。

在产品识别和质量分析方面,人工智能在两个主要领域表现突出。一种方法使用传感器读取产品上的唯一标识符(例如条形码),而另一种方法则利用计算机视觉来直观地分析和评估产品质量。这些方法使公司能够使用人工智能技术精确地识别产品并分析其质量。

除了这些具体的应用外,人工智能在各个行业都有更广泛的应用,包括生成人工智能模型和处理文档。这包括处理发票、采购订单和报价请求等任务。光学字符识别 OCR 和生成式 AI 的结合允许从这些文档中提取相关数据,简化和自动化文档处理任务。

知识和技能差距

当被问及最大的挑战时,哈勒解释说这是更根深蒂固的。公司可能拥有资源和获得技术的机会。但主要问题是里面的人。

与许多其他行业一样,在食品和饮料行业实施人工智能是获得熟练人才的机会有限。为特定制造商或食品定制 AI 模型需要针对每种情况的独特专业知识。例如,遥感需要根据香蕉或椰子等特定产品量身定制的产品。可能需要不同的标签和 AI 模型,并且实现需要数据科学家和机器学习工程师。

获得这些专业人才是各行各业的共同斗争,而来自科技公司的竞争使情况进一步复杂化。幸运的是,像 Crayon 这样的公司拥有专门的数据和 AI 团队,吸引了这些熟练的专业人士。将食品和饮料行业的主题专业知识与数据和人工智能方面的专业知识相结合成为一个关键因素。

这种专业知识和知识的交集是使餐饮公司能够最大限度地发挥人工智能和机器学习优势的关键。 

寻找弥合这一人才缺口的创新方法是寻求利用人工智能技术促进其增长和成功的行业的首要任务。

道德考量

虽然人工智能和机器学习提供了许多好处,但它们也引发了道德方面的考虑。Haller强调了在工作场所使用面部识别等技术时同意的重要性。他还强调需要遵循负责任的人工智能准则,以确保该技术不会被用来惩罚员工或侵犯他们的隐私。

Haller提到,计算机视觉或摄像头可以到位,以检查车间工人是否遵守卫生规程。但是,公司必须首先小心您存储的内容以及如何进行检查。相反,这些员工当然是该公司的员工,他们需要签署一份协议,表明他们正在接受卫生合规流程的检查,但他们在车间没有被观察到。

创新与未来趋势 

事实证明,人工智能在帮助人类开发食品和饮料产品方面很有价值。通过分析成分和风味的历史数据,人工智能模型可以预测和指导设计师更有效地创造新的组合。虽然人工智能在指导产品设计师方面发挥着重要作用,但重要的是要注意人类的参与仍然至关重要。特别是风味,需要人类的评估和判断,因为味道不能仅仅由化学性质决定。

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人类的定性反馈对于评估产品的口味质量是必要的。AI 模型可以协助评估过程,包括使用生成式 AI 模型来填补数据空白。 

然而,这些模型的有效性依赖于以前产品的高质量数据的可用性,包括有关成分、风味和消费者反馈的信息。

标记数据对于获得最佳结果至关重要,包括有关成分-风味组合的精确信息以及相关的质量反馈。虽然开发自动生成完美口味食品的人工智能模型仍在进行中,但当有大量相关数据时,人工智能可以显着加快产品开发过程。

人工智能在食品和饮料行业的整合有望简化产品开发。尽管如此,重要的是要认识到在确保口味质量方面对人类专业知识和判断力的持续需求。

通过将人工智能模型的优势与人类设计师的知识和经验相结合,公司可以有效地加快新食品的创造,前提是有一个强大的数据集可以从中汲取见解。 

展望未来,Haller设想了卫星图像分辨率将取得重大进步的未来。随着这些改进的展开,在农业中进行更精确的产量预测和质量评估的潜力变得越来越可行。有了更好的分辨率,企业将配备增强的工具来监控和分析农作物,从而实现更有效的供应链管理并减少浪费。

预计这些先进技术的可及性将随着时间的推移而增加,从而在可用性和成本方面更容易为更广泛的企业所用。随着卫星图像变得更加精细和负担得起,它将为小型农场和个体农民提供机会,利用人工智能模型的力量进行自己的运营。

这意味着不仅大型农场和企业集团,而且中小型企业都可以利用这些技术来优化其生产流程,做出明智的决策,并最大限度地提高产量。

此外,高分辨率卫星图像与人工智能模型相结合的可访问性得到改善,也将使食品和饮料行业依赖特定产品信息的公司受益。例如,购买香蕉、猕猴桃、菠萝或椰子等产品的企业可以获得有关他们采购的农民的产量和产量的准确数据。这些信息使他们能够做出明智的采购决策,确保稳定的供应链并促进有效的库存管理。

随着技术的进步和更容易获得,预计个别企业和整个国家都可以将其用于农业目的。政府和农业机构可以利用卫星图像和人工智能模型来深入了解其领土内的特定作物产量和面积。这些数据可以为政策制定、资源分配提供信息,甚至可以支持促进可持续农业和粮食安全的举措。

给公司的建议

Haller对考虑使用人工智能和机器学习的食品和饮料行业的公司的建议很明确:拥抱这些技术,否则就有可能被抛在后面。他强调,这些技术可以提高产量,降低风险,提高客户满意度,甚至加快新产品的开发过程。然而,他也告诫公司要注意道德考虑,并确保他们拥有必要的人才来有效实施这些技术。

人工智能和机器学习正在以多种方式改变食品和饮料行业。从改进耕作方式和制造工艺到推动创新和可持续发展,这些技术将在行业的未来发挥越来越重要的作用。


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