10 martie, 2024

Risipa alimentară, gestionarea ineficientă a stocurilor, prognoza inexactă a cererii și managementul slab al lanțurilor de aprovizionare sunt probleme care pot fi rezolvate folosind inteligența artificială în alimentație.

AI și provocările industriei alimentare

Potrivit Integrio Systems, o companie care oferă servicii de dezvoltare de software AI în SUA, Canada și vestul Europei, tehnologiile AI pot îmbunătăți calitatea produselor, eficiența lanțului de aprovizionare și satisfacția clienților, în vreme ce roboții pot automatiza numeroase procese din fabricile de producție.

După cum se arată într-un articol de pe blogul companiei, la ora actuală întreprinderile se confruntă cu mai multe provocări, ca de exemplu:

controlul inconsecvent al calității;
ineficiența operațională;
costurile în creștere cu forța de muncă;
siguranța alimentară;
necesitatea unei trasabilități îmbunătățite.

Ce beneficii are inteligența artificială în alimentație

Sistemele AI pot fi de un real ajutor companiilor din alimentație deoarece:

pot îmbunătăți eficiența și productivitatea prin automatizare;
pot analiza volume mari de date pentru a optimiza programele de producție;
pot anticipa modele de cerere (prin analiza unor volume mari de date);
roboții automatizează sarcini repetitive și laborioase, cum ar fi sortarea și ambalarea, ceea ce duce, de asemenea, la creșterea productivității și reducerea costurilor.

Cum pot fi folosite tehnologiile AI în industria alimentară

Conform Integrio Systems, tehnologiile AI pot fi utilizate în producția alimentară pentru:

Control îmbunătățit al calității. Sistemele bazate pe AI analizează volume mari de date de la senzori și camere, în timp ce algoritmii de învățare automată detectează defecte, anomalii sau contaminanți. În acest mod companiile pot fabrica produse de calitate înaltă, reducând totodată risipa.

Siguranță alimentară îmbunătățită. Roboții cu sisteme avansate de viziune computerizată pot fi utilizați pentru sortarea și verificarea alimentelor, contribuind la eliminarea erorilor umane, ceea ce duce la producția de alimente mai sigure.

Astfel de roboți pot identifica defectele și pot sorta produsele alimentare în funcție de dimensiune, formă sau culoare, îndepărtând articolele contaminate din linia de producție în timp real. De asemenea, algoritmii AI pot urmări și identifica anumite ingrediente sau materii prime cu probleme, astfel încât produsele finite care le conțin să poată fi retrase mai rapid de la raft.

Inteligența artificială în alimentație – utilizări

Eficiență și productivitate sporite. Inteligența artificială în alimentație optimizează programele de producție, prezice tiparele cererii și eficientizează alocarea resurselor. În același timp, automatizarea reduce munca manuală, accelerează ciclurile de producție și minimizează erorile.

Mentenanță predictivă. Sistemele AI monitorizează parametri precum temperatura și presiunea, detectând anomalii și generând alerte predictive. Acest fapt le permite lucrătorilor umani să programeze mentenanța, evitând defecțiunile neașteptate și optimizând utilizarea echipamentelor.

Optimizarea lanțului de aprovizionare. AI îmbunătățește gestionarea lanțului de aprovizionare prin analiza datelor istorice, dar și a celor în timp real. Acest lucru contribuie la optimizarea inventarelor și a planificării logistice, precum și la realizarea de prognoze cu privire la cerere.

Produse personalizate. Instrumentele pe bază de inteligență artificială ajută companiile să înțeleagă preferințele individuale, restricțiile alimentare și cerințele nutriționale ale clienților. În acest fel, producătorii pot dezvolta produse alimentare personalizate pentru nevoile specifice ale consumatorilor.

Aplicații ale AI în nutriție

Inteligența artificială în alimentație este folosită deja de numeroase aplicații. Iată câteva exemple oferite în ghidul Integrio Systems:

Recunoașterea alimentelor. Astfel de aplicații pot identifica și clasifica produsele alimentare pe baza unor imagini și videoclipuri, și pot oferi informații nutriționale. De exemplu, MyFitnessPal, MealSnap sau Foodvisor le permit utilizatorilor să-și monitorizeze aportul caloric și distribuția macronutrienților.

Optimizarea livrării alimentelor. Rutele și programele de livrare a alimentelor pot fi optimizate cu ajutorul aplicațiilor AI pentru a asigura livrarea la timp. Companii precum Uber Eats sau DoorDash utilizează algoritmi AI pentru a optimiza operațiunile de livrare.

Management inteligent al bucătăriei. Consumatorii pot utiliza aplicații ce ajută la gestionarea ingredientelor și a instrucțiunilor de gătit. De pildă, aplicațiile Innit, Drop Recipes sau Fresco oferă rețete creative și ghiduri detaliate pentru a simplifica experiența culinară.

Inteligența artificială în alimentație – exemple de aplicații

Reducerea risipei alimentare. Aplicațiile AI analizează volume mari de date pentru a minimiza risipa de alimente prin prognoza cererii, optimizarea inventarului și gestionarea datelor de expirare. Aplicații precum Winnow, Wasteless sau WasteNoFood folosesc inteligența artificială pentru a ajuta restaurantele să reducă risipa de alimente prin măsurarea și urmărirea cu precizie a alimentelor aruncate.

Detectarea alergenilor și a ingredientelor. Aplicațiile AI pot detecta alergeni sau ingrediente specifice în produsele alimenare. De exemplu, Nima Sensor testează glutenul din alimente, iar Spoon Guru este gândită special pentru utilizatorii cu restricții alimentare, alergii și intoleranțe.

Monitorizarea siguranței alimentelor. Tehnologiile AI cu senzori și camere de filmat monitorizează și analizează condițiile de siguranță alimentară în timp real. Astfel, ImpactVision și AgShift ajută procesatorii de alimente să detecteze contaminanții și să identifice problemele de calitate, în vreme ce IBM Food trust monitorizează și urmărește produsele de-a lungul lanțului de aprovizionare, sporind siguranța și trasabilitatea lor.

Nutriție personalizată și planificare. Aplicațiile AI pot furniza recomandări nutriționale personalizate și planuri de dietă bazate pe date individuale de sănătate. De exemplu, Nutrino, LifeSum, Rise și Noom folosesc algoritmi de învățare automată pentru a analiza informațiile utilizatorilor, oferind planuri de masă și îndrumuri din partea experților în nutriție.

Foto: Vika_Glitter / geralt / pixabay.com

Dacă acest articol despre inteligența artificială în alimentație vi s-a părut util, v-ar putea interesa și:

Inteligența artificială conversațională. Ce este și ce avantaje are
Platforme de inteligență artificială. 5 exemple și caracteristicile lor
Inteligența artificială generativă. Ce poate face AI – 5 exemple
Inteligența artificială în contabilitate. 5 aplicații și avantajele lor
Inteligența artificială în transport. 5 aplicații și beneficiile lor
Inteligența artificială în școli. 10 aplicații și 3 sfaturi pentru profesori
Inteligența artificială în marketing. Exemple, utilizări, beneficii