AI in de voedingsindustrie

Hoe u de kracht van AI in de voedselproductie kunt benutten

7 min.

25 Mar, 2025

Ian Scott-Mance, Digital Transformation Manager, METTLER TOLEDO Product Inspection

We horen de term ''Kunstmatige intelligentie" of 'AI' veel, vooral in de productie - maar welke rol speelt AI in de voedselproductie? En is het echt AI, of is het Machine Learning? In dit artikel leert u de verschillen tussen AI en Machine Learning en hoe ze zijn geïntegreerd in voedselveiligheidsprocessen en kwaliteitscontrole in de voedingsindustrie.

AI is een onmisbaar onderdeel van ons dagelijks leven, ook al realiseren we ons misschien niet hoe wijdverbreid het inmiddels is. Ethan Mollick, universitair hoofddocent aan de Wharton School van de University of Pennsylvania, is een vooraanstaand expert op het gebied van AI die zijn inzichten over de impact van deze technologie op werk en onderwijs op grote schaal deelt. Hij is de auteur van "Co-Intelligence: Living and Working with AI" en stelt in dit werk het volgende:

“Many things that once seemed exclusively human will be able to be done by AI. So, by embracing this principle, you can view AI’s limitations as transient, and remaining open to new developments will help you to adapt to change… and remain competitive in a fast-paced business world.”
Ethan Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI (2024)

Het managen van verandering en het concurrerend blijven zijn topprioriteiten voor voedselproducenten. Maar hoe kunnen zij de kracht van AI benutten om niet achter te blijven? AI heeft een aanzienlijk effect op alle industrieën, inclusief de voedingsindustrie. Hoe ziet dat er precies uit, en waarom zou het ons iets kunnen schelen?

Laten we eerst naar de definities kijken. Kunstmatige intelligentie (of "AI") en machine learning worden vaak door elkaar gebruikt, maar technisch gezien zijn ze niet hetzelfde.

AI verwijst naar computers of machines die in staat zijn cognitieve functies na te bootsen die verband houden met menselijke intelligentie, zoals het waarnemen, begrijpen en reageren op gesproken of geschreven taal, het analyseren van gegevens, het doen van aanbevelingen en meer. AI maakt gebruik van algoritmen, statistische modellen en computerprogramma's om gegevens te analyseren, voorspellingen te doen en processen te automatiseren.

Machine Learning is echter een subset van AI die een machine of systeem automatisch in staat stelt om te leren en te verbeteren door ervaring. In plaats van expliciet te programmeren, maakt Machine Learning gebruik van algoritmen om grote hoeveelheden gegevens te analyseren, van inzichten te leren en vervolgens weloverwogen beslissingen te nemen.

AI is dorgaans een meer overkoepelende term, terwijl Machine Learning een specifieke toepassing van AI is. Dus als je "AI" hoort in de voedingsindustrie, is het waarschijnlijk dat het in werkelijkheid om Machine Learning gaat.

De aantrekkingskracht van AI

Waarom is AI zo aantrekkelijk voor voedselproducenten? Simpel gezegd, het is de snelheid. In een wereld waar tijd geld is en efficiëntie essentieel is, hebben fabrikanten snel resultaten nodig. Een taak die uren kan duren wanneer deze door een mens wordt uitgevoerd, kan nu onmiddellijk worden afgehandeld met de hulp van AI's subset Machine Learning. Dit voordeel alleen al is een echte gamechanger.

Machine Learning heeft de potentie om veel processen te transformeren, van kwaliteitscontrole tot distributie. Het kan bijvoorbeeld worden gebruikt om door voedsel overgedragen ziekteverwekkers en contaminanten te identificeren, defecten en anomalieën in producten op te sporen en de logistiek van de toeleveringsketen te optimaliseren.

Daar blijft het niet bij; Machine Learning kan worden gebruikt om productinspectiegegevens te analyseren om storingen te voorspellen voordat ze zich voordoen. Bovendien kan informatie die is verzameld met behulp van geavanceerde software voor gegevensbeheer worden geanalyseerd voordat er zich problemen voordoen. Hierdoor kunnen fabrikanten onderhoudsschema's optimaliseren om ongeplande downtime als gevolg van defecte apparatuur te voorkomen. In een omgeving waar het voorkomen van lijnstilstand essentieel is, is het van onschatbare waarde om te weten wanneer preventief onderhoud moet worden uitgevoerd.

Voordelen voor productinspectie

Door processen te automatiseren en gegevens in realtime te analyseren, kan Machine Learning bedrijven helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen om hun voedselveiligheids- en kwaliteitscontroleprocessen te verbeteren. De dynamische checkweighers van METTLER TOLEDO zijn bijvoorbeeld uitgerust met een aantal softwaretools om de efficiëntie te verbeteren, zoals Smart Documentation Services.

Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen en machine learning-technieken kunnen AI-systemen zeer nauwkeurige voorspellingen en beslissingen nemen op basis van enorme hoeveelheden gegevens. Dit kan met name van belang zijn in de voedselveiligheid, waar zelfs kleine fouten of vergissingen ernstige gevolgen kunnen hebben. Een AI-systeem kan bijvoorbeeld besmette voedingsproducten snel detecteren en isoleren om te voorkomen dat ze de consument bereiken.

Mogelijke uitdagingen

Hoewel machine learning en AI veel voordelen bieden voor voedselproducenten, zijn er ook enkele mogelijke nadelen, zoals zorgen over het verdwijnen van banen.

Naarmate AI- en machine learning-systemen geavanceerder en wijdverspreider worden, kunnen ze menselijke werknemers bij bepaalde taken, zoals handenarbeid of gegevensinvoer, vervangen. De verplaatsing van banen is echter niet onvermijdelijk; deze werknemers kunnen elders in het bedrijf worden ingezet om taken met een hogere toegevoegde waarde uit te voeren.

AI-systemen hebben ook enorme hoeveelheden gegevens van hoge kwaliteit nodig om effectief te kunnen functioneren. Als de gegevens die worden gebruikt om de algoritmen te trainen bevooroordeeld, onvolledig of niet-representatief zijn voor real-world scenario's, kunnen de prestaties van het AI-systeem in het gedrang komen.

De veiligheid van de consument is van vitaal belang in de voedingsindustrie. Fabrikanten die nieuwe AI-technologieën toepassen, moeten ervoor zorgen dat deze de naleving van de regelgeving effectief ondersteunt. Het is essentieel dat fabrikanten nagaan of er aanvullende validatie- of certificeringsprocessen nodig zijn en hierop adequaat reageren.

Dit zijn niet de enige uitdagingen die verband houden met het implementeren van AI-aangedreven systemen in een voedselproductieomgeving. Het is echter belangrijk op te merken dat hoewel AI-technologie vaak waarde toevoegt, het niet de 'magische' oplossing is voor productie-uitdagingen.

Hoe u de kracht van AI kunt benutten in de voedselproductie

AI-technologie klinkt in theorie misschien geweldig, maar hoe breng je het in de praktijk? Hier zijn enkele stappen die voedselproducenten moeten nemen om AI in hun productieomgevingen te integreren:

Voer een gereedheidsbeoordeling uit

Evalueer uw huidige technologische capaciteiten en identificeer eventuele hiaten in de infrastructuur.

Begin klein

Kies een specifiek gebied binnen uw productieproces om een proefproject voor AI uit te voeren - dit stelt u in staat om de effectiviteit ervan te meten met weinig investeringen vooraf.

Investeer in training

Train uw personeel en bereid ze voor om zich aan te passen aan het werken met AI-tools.

Samenwerken

Werk samen met leveranciers van AI-technologie die specialistische kennis hebben van de voedingsindustrie, om u te begeleiden bij het implementeren van op maat gemaakte AI-oplossingen.

Maak gebruik van data-analyse

Als u dat nog niet doet, begin dan met het verzamelen en analyseren van uw productiegegevens, aangezien gegevens van hoge kwaliteit essentieel zijn voor effectieve AI-modellen.

Denk aan compliance

Geef prioriteit aan naleving van voedselveiligheid bij het implementeren van op AI gebaseerde oplossingen.

Monitoren en evalueren

Na het implementeren van een AI-oplossing, is het essentieel om de prestaties continu te bewaken en om KPI's te gebruiken om de impact van de oplossing op efficiëntie, kostenreductie en productkwaliteit te beoordelen.

AI en Machine Learning zijn krachtige technologieën die nu al een aanzienlijke impact hebben op de voedingsindustrie. Ze kunnen bedrijven helpen om tijd en middelen te besparen en de kwaliteit en consistentie van hun producten te verbeteren.

Het is van cruciaal belang dat voedselproducenten serieus nadenken over hoe AI-technologieën het beste kunnen worden ingezet ter ondersteuning van hun doelstellingen om de productkwaliteit en -veiligheid te verbeteren.

Ten slotte is het benutten van de kracht van deze technologie niet zonder uitdagingen. Het is een toenemend deel van onze wereld, en het is tijd om het te omarmen.

Over de auteur

Ian Scott-Mance, Digital Transformation Manager, METTLER TOLEDO Productinspectie

Ian Scott-Mance heeft meer dan 16 jaar ervaring in marketing en projectmanagement op het gebied van dataconnectiviteit en industriële AI-toepassingen. Ian is gevestigd in Royston, Verenigd Koninkrijk, en heeft een bewezen staat van dienst in het ontwikkelen en impementeren van innovatieve marketingstrategieën die het productaanbod verbeteren in het snel evoluerende landschap van industriële technologie. Zijn expertise op het gebied van digitale transformatie en connectiviteitsoplossingen stelt hem in staat om de kloof te overbruggen tussen complexe technische concepten en marktbehoeften.

Voorgestelde zoekopdrachten

AI in de voedingsindustrie

Hoe u de kracht van AI in de voedselproductie kunt benutten

AI en machine learning - wat is het verschil?

De aantrekkingskracht van AI

Voordelen voor productinspectie

Mogelijke uitdagingen