ИИ в пищевой промышленности

Как использовать возможности искусственного интеллекта в производстве продуктов питания

6 мин.

15 Apr, 2025

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

Мы часто слышим термин "искусственный интеллект" или "ИИ", особенно в производстве, но какую роль играет ИИ в производстве продуктов питания? И действительно ли это ИИ, или это машинное обучение? В этой статье Вы узнаете о различиях между ИИ и машинным обучением и о том, как они уже интегрируются в процессы обеспечения безопасности пищевых продуктов и контроля качества в пищевой промышленности.

ИИ уже стал частью повседневной жизни, хотя мы, возможно, не осознаем, насколько широкое распространение он получил. Итан Моллик, доцент Уортонской школы Пенсильванского университета, - ведущий эксперт в области ИИ, который широко делится своими соображениями о том, как ИИ влияет на мир работы и образования. Он является автором книги "Коинтеллект: Жизнь и работа с ИИ" и утверждает в этой работе следующее:

«Многие вещи, которые когда-то казались исключительно человеческими, смогут делать с помощью ИИ. Таким образом, приняв этот принцип, вы можете рассматривать ограничения ИИ как временные, и оставаясь открытым для новых разработок, вы сможете адаптироваться к изменениям. и оставаться конкурентоспособными в быстро меняющемся деловом мире».
Ethan Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI (2024)

Управление изменениями и сохранение конкурентоспособности - главные приоритеты для производителей продуктов питания, но как они могут использовать возможности искусственного интеллекта и не остаться позади? Искусственный интеллект оказывает значительное влияние на все отрасли промышленности, в том числе и на пищевую. Но как это выглядит - и почему нас это должно волновать?

Для начала давайте рассмотрим определения. Искусственный интеллект (или "ИИ") и машинное обучение часто используются как взаимозаменяемые понятия, но технически это не одно и то же.

ИИ относится к компьютерам или машинам, которые способны имитировать когнитивные функции, присущие человеческому интеллекту, например, способность видеть, понимать и реагировать на устную или письменную речь, анализировать данные, давать рекомендации и многое другое. ИИ использует алгоритмы, статистические модели и компьютерные программы для анализа данных, составления прогнозов и автоматизации процессов.

Машинное обучение - это подмножество ИИ, которое автоматически позволяет машине или системе обучаться и совершенствоваться на основе накопленного опыта. Вместо явного программирования машинное обучение использует алгоритмы для анализа больших объемов данных, извлечения уроков и принятия обоснованных решений.

ИИ, как правило, является более общим термином, в то время как Машинное обучение - это конкретное применение ИИ. Поэтому, когда Вы слышите, что "ИИ" применяется в пищевой промышленности, скорее всего, речь идет о машинном обучении.

Привлекательность искусственного интеллекта

Почему ИИ так привлекателен для производителей продуктов питания? Проще говоря, это скорость. В мире, где время - деньги, а эффективность - ключ к успеху, производителям нужны быстрые результаты. Задача, которая при выполнении человеком может занять несколько часов, теперь решается мгновенно с помощью подмножества ИИ - машинного обучения, и уже одно это преимущество меняет игру.

Машинное обучение способно изменить многие процессы, от контроля качества до дистрибуции. Например, его можно использовать для выявления патогенных микроорганизмов и загрязняющих веществ, обнаружения дефектов и аномалий в продуктах, а также для оптимизации логистики цепочки поставок.

Этим дело не ограничивается: машинное обучение можно использовать для анализа данных о проверке изделий, чтобы предсказывать сбои до того, как они произойдут. Информация, собранная с помощью сложного программного обеспечения для управления данными, может быть проанализирована заранее, до того, как возникнут какие-либо проблемы. Это позволяет производителям оптимизировать график технического обслуживания, чтобы избежать незапланированных простоев, вызванных поломкой оборудования. В отрасли, где предотвращение остановок линий крайне важно, знание того, когда следует проводить профилактическое обслуживание, имеет неоценимое значение.

Преимущества для контроля продукции

Автоматизируя процессы и анализируя данные в режиме реального времени, машинное обучение может помочь компаниям принимать более обоснованные решения, чтобы повысить безопасность продуктов питания и улучшить процессы контроля качества. Динамические контрольные весы от МЕТТЛЕР ТОЛЕДО, например, оснащены рядом программных инструментов для повышения эффективности, таких как Smart Documentation Services.

Используя передовые алгоритмы и методы машинного обучения, системы искусственного интеллекта могут делать высокоточные прогнозы и принимать решения на основе огромного количества данных. Это может быть особенно важно в сфере безопасности пищевых продуктов, где даже небольшие ошибки или недосмотр могут привести к серьезным последствиям. Например, система с поддержкой ИИ может быстро обнаружить и изолировать зараженные продукты питания, чтобы они не попали к потребителям.

Потенциальные проблемы

Несмотря на то, что машинное обучение и искусственный интеллект дают производителям продуктов питания множество преимуществ, есть и некоторые возможные недостатки, например, опасения по поводу вытеснения рабочих мест.

По мере того, как системы искусственного интеллекта и машинного обучения становятся все более совершенными и распространенными, они могут заменить людей на некоторых работах, таких как ручной труд или ввод данных. Однако вытеснение рабочих мест не является неизбежным; эти работники могут быть переведены в другие подразделения компании для выполнения задач с большей добавленной стоимостью.

Для эффективной работы систем ИИ также требуется огромное количество высококачественных данных. Если данные, используемые для обучения алгоритмов, необъективны, неполны или не соответствуют реальным сценариям, производительность системы искусственного интеллекта может быть поставлена под угрозу.

Безопасность потребителей жизненно важна в пищевой промышленности. Производители, использующие любую новую технологию, работающую на основе ИИ, должны убедиться, что она надежно поддерживает соответствие нормативным требованиям. Производители должны проверить, требуются ли дополнительные процессы валидации или сертификации, и действовать соответственно.

Это не единственные проблемы, связанные с внедрением систем на основе искусственного интеллекта в пищевую промышленность. Однако важно отметить, что хотя технология искусственного интеллекта часто приносит дополнительную пользу, она не является "волшебным" решением производственных проблем.

Как использовать возможности искусственного интеллекта в производстве продуктов питания

Технология с использованием ИИ может звучать прекрасно в теории, но сможете ли Вы применить ее на практике? Вот несколько шагов, которые должны предпринять производители продуктов питания, если они хотят внедрить ИИ в свою производственную среду:

Проведите оценку готовности

Оцените Ваши текущие технологические возможности и выявите любые пробелы в инфраструктуре.

Начните с малого

Выберите конкретную область в Вашем производственном процессе для запуска пилотного проекта ИИ - это позволит Вам оценить его эффективность с небольшими предварительными инвестициями.

Инвестируйте в обучение

Повысьте квалификацию своих сотрудников и подготовьте их к работе с инструментами, работающими на основе искусственного интеллекта.

Сотрудничайте

Работайте с поставщиками технологий ИИ, обладающими специальными знаниями в области пищевой промышленности, которые помогут Вам внедрить индивидуальные решения в области ИИ.

Используйте аналитику данных

Если Вы еще этого не сделали, начните собирать и анализировать производственные данные, поскольку высококачественные данные необходимы для создания эффективных моделей искусственного интеллекта.

Думайте о соответствии

Приоритет при внедрении решений на основе ИИ отдавайте соблюдению требований безопасности пищевых продуктов.

Контролируйте и оценивайте

После внедрения любого AI-решения постоянно контролируйте его работу и используйте KPI для оценки влияния решения на эффективность, снижение затрат и качество продукции.

ИИ и машинное обучение - это мощные технологии, которые уже оказывают значительное влияние на пищевую промышленность. Они могут помочь компаниям сэкономить время и ресурсы, а также повысить качество и стабильность их продукции.

Очень важно, чтобы производители продуктов питания серьезно задумались о том, как лучше всего использовать технологии, основанные на ИИ, для достижения своих целей по повышению качества и безопасности продукции.

Наконец, использование возможностей этой технологии не лишено трудностей. Она становится все более неотъемлемой частью нашего мира, и сейчас самое время принять ее.

Об авторе

Ян Скотт-Мэнс, менеджер по цифровым преобразованиям, МЕТТЛЕР ТОЛЕДО Контроль продукции

Ян Скотт-Мэнс имеет более чем 16-летний опыт работы в области маркетинга и управления проектами, направленными на развитие возможностей подключения данных и промышленных приложений искусственного интеллекта. Расположенный в Ройстоне, Великобритания, Ян имеет богатый опыт разработки и реализации инновационных маркетинговых стратегий, которые расширяют ассортимент продукции в быстро меняющемся ландшафте промышленных технологий. Его опыт в области цифровых преобразований и решений по подключению позволяет ему преодолевать разрыв между сложными техническими концепциями и потребностями рынка.

МЕТТЛЕР ТОЛЕДО рекомендует

ИИ в пищевой промышленности

Как использовать возможности искусственного интеллекта в производстве продуктов питания

ИИ и машинное обучение - в чем разница?

Привлекательность искусственного интеллекта

Преимущества для контроля продукции

Потенциальные проблемы