机器学习和AI如何影响餐饮业
一般来说,当我们想到食品行业,我们可能会想到客户服务和外卖零工经济服务。最近,COVID-19大流行以及它如何与食品企业的制造或破产联系在一起,成为人们关注的焦点。在讨论食品工业时,可能最后想到的事情之一是现代技术,尤其是人工智能和机器学习。然而,这些技术对食品和饮料行业有着巨大的影响,今天我们就来探讨一下它们是如何影响的。
革新制造过程
无论你是关注食品还是饮料行业,这一过程的每一个方面都受到机器学习或人工智能的影响。卫生是食品工业过程中的一个重要组成部分,特别是在大流行期间尽量减少交叉污染和保持高标准。
在过去,这些任务将是乏味的,时间和资源密集型的,而且如果犯了错误或忽视了一个错误,可能会付出昂贵的代价。在大型制造厂,复杂的机器实际上需要拆卸,然后重新组装起来,以便进行适当的清洁,并将大量的物质泵入其中。
然而,随着现代科技的发展,情况已不再如此。
使用一种被称为SOCIP(即就地自清洁)的技术,机器可以使用强大的超声波传感器和荧光光学成像来跟踪机器上的食物残渣,以及设备的微生物碎屑,这意味着机器只需要在需要时进行清洁,而且只需要清洁需要清洁的部件。虽然这是一项新技术,并解决了目前过度清洁的问题,但它仍将为英国食品业每年节省约1亿英镑。
减少浪费,提高透明度,更好的结果
当然,食品饮料行业的浪费问题也是业内备受争议和诟病的部分。仅英国的餐饮服务行业就在浪费食物上损失了约24亿英镑,因此技术被用来节省这笔钱是理所当然的。
在全世界的供应链中,人工智能被用来跟踪制造和供应链过程的每一个阶段,例如跟踪价格、管理库存水平,甚至是原产国。
已经存在的解决方案,如SymphonyRetailAI,使用这些信息来准确跟踪运输成本、上述所有定价以及库存水平,以估计需要多少食物以及在哪里将产生的废物降至最低。
提高食品安全标准
无论你在世界上的哪个地方,食品安全标准总是很重要的,而且监管似乎也在变得越来越严格。在美国,《食品安全现代化法案》(FoodSafetyModernizationAct)确保了这一点实现,尤其是在COVID-19的情况下,各国都更加意识到食品污染的程度。
幸运的是,使用人工智能和机器学习的机器人能够处理和加工食物,基本上消除了通过触摸而发生污染的可能性。机器人和机器无法以人类可以传播的方式传播疾病等,从而将疾病成为问题的风险降到最低。
即使在食品检测设施,机器人解决方案,如下一代测序,食品数据采集的DNA测试解决方案,以及电子鼻,测试和记录食品气味的机器解决方案,也正在为人类使用,以获得更准确的结果。在撰写本文时,据估计,目前约有30%的食品行业以这种方式使用人工智能和机器学习,尽管这一数字在未来几年将会增长。
更可持续的增长
毫无疑问,食品生产需要大量的水和资源,尤其是在肉类和畜牧业。这对地球来说是极不可持续的,对生产者来说也是非常昂贵的。为了帮助控制成本并变得更可持续,人工智能被用来管理所需的电力和水的消耗,从而使其尽可能精确。
这为食品和饮料行业的所有领域的生产成本和利润率带来了立竿见影的好处。当你开始添加管理光源、植物食物和配料的能力,并基本上引入了一种“智能”的种植粮食的核心方式时,你就真的开始看到更好的食物,更可持续的生产实践,以及食物链每个阶段都有更多的利润和节省。


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