Umělá inteligence v potravinářském průmyslu

Jak využít sílu umělé inteligence při výrobě potravin

7 minut

17 Mar, 2025

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

Termín "umělá inteligence" nebo "AI" slýcháme často, zejména ve výrobě – ale jakou roli hraje AI ve výrobě potravin? A je to opravdu AI, nebo je to strojové učení? V tomto článku se dozvíte, jaké jsou rozdíly mezi umělou inteligencí a strojovým učením a jak se již integrují do procesů bezpečnosti potravin a kontroly kvality v potravinářském průmyslu.

Umělá inteligence je již součástí každodenního života, i když si možná neuvědomujeme, jak rozšířenou se stala. Ethan Mollick, docent na Wharton School Pensylvánské univerzity, je předním odborníkem na umělou inteligenci, který široce sdílí své poznatky o tom, jak umělá inteligence ovlivňuje svět práce a vzdělávání. Je autorem knihy "Co-Intelligence: Living and Working with AI" a v této práci uvádí následující:

“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)

Zvládnutí změn a udržení konkurenceschopnosti jsou pro výrobce potravin hlavními prioritami, ale jak mohou využít sílu umělé inteligence a nezůstat pozadu? Umělá inteligence má značný vliv na všechna průmyslová odvětví, včetně potravinářského průmyslu. Jak to ale vypadá – a proč by nás to mělo zajímat?

Nejprve se podívejme na definice. Umělá inteligence (neboli "AI") a strojové učení se často používají zaměnitelně, ale technicky to není totéž.

AI označuje počítače nebo stroje, které mají schopnost napodobovat kognitivní funkce spojené s lidskou inteligencí, jako je schopnost vidět, chápat a reagovat na mluvený nebo psaný jazyk, analyzovat data, dávat doporučení a další. Umělá inteligence využívá algoritmy, statistické modely a počítačové programy k analýze dat, vytváření předpovědí a automatizaci procesů.

Strojové učení je však podmnožinou umělé inteligence, která automaticky umožňuje stroji nebo systému učit se a zlepšovat se na základě zkušeností. Namísto explicitního programování používá strojové učení algoritmy k analýze velkého množství dat, učení se z poznatků a následnému přijímání informovaných rozhodnutí.

Umělá inteligence má tendenci být zastřešujícím pojmem, zatímco strojové učení je specifickou aplikací umělé inteligence. Když tedy slyšíte "AI" aplikovanou v potravinářském průmyslu, je pravděpodobné, že se ve skutečnosti jedná o strojové učení.

Přitažlivost umělé inteligence

Proč je umělá inteligence pro výrobce potravin tak přitažlivá? Jednoduše řečeno, je to rychlost. Ve světě, kde čas jsou peníze a efektivita je klíčová, potřebují výrobci rychlé výsledky. Úkol, který by mohl trvat hodiny, pokud by jej prováděl člověk, je nyní okamžitý díky podmnožině strojového učení umělé inteligence – tato výhoda sama o sobě mění pravidla hry.

Strojové učení má potenciál transformovat mnoho procesů, od kontroly kvality až po distribuci. Lze jej použít například k identifikaci potravinových patogenů a kontaminantů, detekci vad a anomálií ve výrobcích a optimalizaci logistiky dodavatelského řetězce.

Tím to nekončí; Strojové učení lze použít k analýze dat z kontroly výrobků , aby bylo možné předvídat poruchy dříve, než k nim dojde. Informace shromážděné pomocí sofistikovaného softwaru pro správu dat lze analyzovat dříve, než se vyskytnou jakékoli problémy. To umožňuje výrobcům optimalizovat plány údržby, aby se vyhnuli neplánovaným odstávkám způsobeným poruchou zařízení. V odvětví, kde je zásadní zabránit zastavení linky, je neocenitelné vědět, kdy provést preventivní údržbu.

Výhody pro kontrolu výrobků

Automatizací procesů a analýzou dat v reálném čase může strojové učení pomoci společnostem činit informovanější rozhodnutí a zvýšit tak jejich procesy bezpečnosti potravin a kontroly kvality . Například dynamické kontrolní váhy od společnosti METTLER TOLEDO jsou vybaveny řadou softwarových nástrojů, které pomáhají zvyšovat efektivitu, jako jsou například služby Smart Documentation Services.

Pomocí pokročilých algoritmů a technik strojového učení mohou systémy umělé inteligence provádět vysoce přesné předpovědi a rozhodnutí na základě obrovského množství dat. To může být důležité zejména v oblasti bezpečnosti potravin, kde i malé chyby nebo přehlédnutí mohou mít vážné následky. Systém s umělou inteligencí dokáže například rychle detekovat a izolovat kontaminované potravinářské výrobky , aby se zabránilo tomu, že se dostanou ke spotřebitelům.

Potenciální úskalí

Strojové učení a umělá inteligence sice nabízejí výrobcům potravin mnoho výhod, ale existují i některé možné nevýhody, jako jsou obavy z propouštění.

S tím, jak se systémy umělé inteligence a strojového učení stávají pokročilejšími a rozšířenějšími, mohou v některých úkolech, jako je manuální práce nebo zadávání dat, nahradit lidské pracovníky. Přesun pracovních míst však není nevyhnutelný; Tito pracovníci by mohli být přeřazeni jinam v podniku, aby vykonávali úkoly s vyšší přidanou hodnotou.

Systémy umělé inteligence také vyžadují k efektivnímu fungování obrovské množství vysoce kvalitních dat. Pokud jsou data použitá k trénování algoritmů zkreslená, neúplná nebo nereprezentativní pro scénáře reálného světa, může být ohrožen výkon systému umělé inteligence.

Bezpečnost spotřebitelů je v potravinářském průmyslu životně důležitá. Výrobci využívající jakoukoli novou technologii poháněnou umělou inteligencí se musí ujistit, že robustně podporuje dodržování předpisů. Výrobci musí zkontrolovat, zda jsou vyžadovány další validační nebo certifikační procesy, a podle toho jednat.

To nejsou jediné problémy spojené s implementací systémů poháněných umělou inteligencí v prostředí výroby potravin. Je však důležité si uvědomit, že i když technologie umělé inteligence často přidává hodnotu, není to "kouzelné" řešení výrobních problémů.

Jak využít sílu umělé inteligence při výrobě potravin

Technologie využívající umělou inteligenci může teoreticky znít skvěle, ale dokážete ji uvést do praxe? Zde je několik kroků, které by výrobci potravin měli podniknout, pokud chtějí začlenit umělou inteligenci do svého výrobního prostředí:

Provedení posouzení připravenosti

Vyhodnoťte své současné technologické možnosti a identifikujte případné mezery v infrastruktuře.

Začněte v malém

Vyberte si konkrétní oblast ve svém výrobním procesu pro spuštění pilotního projektu umělé inteligence – to vám umožní měřit jeho efektivitu s malými počátečními investicemi.

Investujte do školení

Zvyšte kvalifikaci svých zaměstnanců a připravte je na přizpůsobení se práci s nástroji poháněnými umělou inteligencí.

Spolupracovat

Spolupracujte s poskytovateli technologií umělé inteligence s odbornými znalostmi potravinářského průmyslu, kteří vás provedou implementací řešení umělé inteligence na míru.

Využití analýzy dat

Pokud tak ještě neučiníte, začněte shromažďovat a analyzovat svá výrobní data, protože vysoce kvalitní data jsou pro efektivní modely AI nezbytná.

Myslete na dodržování předpisů

Při implementaci řešení založených na umělé inteligenci upřednostněte dodržování předpisů v oblasti bezpečnosti potravin.

Sledování a vyhodnocování

Po implementaci jakéhokoli řešení umělé inteligence průběžně sledujte jeho výkon a pomocí klíčových ukazatelů výkonnosti posuzujte dopad řešení na efektivitu, snižování nákladů a kvalitu produktu.

Umělá inteligence a strojové učení jsou výkonné technologie, které již nyní mají značný dopad na potravinářský průmysl. Mohou společnostem pomoci ušetřit čas, zdroje a zlepšit kvalitu a konzistenci jejich produktů.

Je zásadní, aby se výrobci potravin vážně zamysleli nad tím, jak nejlépe využít technologie s umělou inteligencí k podpoře svých cílů v oblasti zvyšování kvality a bezpečnosti výrobků.

A konečně, využití síly této technologie není bez problémů. Je to stále větší část našeho světa a nyní je čas ji přijmout.

O autorovi

Ian Scott-Mance, manažer digitální transformace, kontrola výrobků METTLER TOLEDO

Ian Scott-Mance má více než 16 let zkušeností v oblasti marketingu a projektového řízení, které řídí pokrok v oblasti datové konektivity a průmyslových aplikací umělé inteligence. Ian sídlí v Roystonu ve Velké Británii a má prokazatelné zkušenosti s vývojem a realizací inovativních marketingových strategií, které vylepšují nabídku produktů v rychle se vyvíjejícím prostředí průmyslových technologií. Jeho odborné znalosti v oblasti digitální transformace a řešení konektivity mu umožňují překlenout propast mezi složitými technickými koncepty a potřebami trhu.

Návrhy k hledání

Umělá inteligence v potravinářském průmyslu

Jak využít sílu umělé inteligence při výrobě potravin

Umělá inteligence a strojové učení – jaký je mezi nimi rozdíl?

Přitažlivost umělé inteligence

Výhody pro kontrolu výrobků

Potenciální úskalí