我們經常聽到「人工智慧」或「AI」這個詞，尤其是在製造業中，但人工智慧在食品生產中扮演什麼角色？它真的是 AI，還是機器學習？在本文中，瞭解 AI 和機器學習之間的區別，以及它們如何集成到 食品行業的食品安全流程和品質控制中。
AI 已經成為日常生活的一部分，儘管我們可能沒有意識到它已經變得多麼普遍。賓夕法尼亞大學沃頓商學院副教授 Ethan Mollick 是一位領先的 AI 專家，他廣泛分享了他對 AI 如何影響工作和教育領域的見解。他是《協同智慧：與 AI 一起生活和工作》的作者，並在本書中陳述了以下內容：
許多曾經看起來完全屬於人類的事情將能夠由 AI 完成。因此，通過接受這一原則，您可以將 AI 的局限性視為短暫的，對新的發展保持開放態度將有助於您適應變化......並在快節奏的商業世界中保持競爭力。
Ethan Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI (2024)
管理變革和保持競爭力是食品製造商的首要任務，但他們如何利用 AI 的力量而不落後？ AI 正在對包括食品行業在內的 所有行業產生相當大的影響。但這是什麼樣子 的——我們為什麼要關心呢？
首先，讓我們看一下定義。人工智慧（或“AI”）和機器學習經常互換使用，但從技術上講，它們不是一回事。
AI 是指能夠模仿與人類智慧相關的認知功能的計算機或機器，例如能夠看到、理解和回應口語或書面語言、分析數據、提出建議等。AI 使用演算法、統計模型和計算機程式來分析數據、進行預測和自動化流程。
然而，機器學習是 AI 的一個子集，它自動使機器或系統能夠從經驗中學習和改進。機器學習不是顯式程式設計，而是使用演算法來分析大量數據，從見解中學習，然後做出明智的決策。
AI 往往是一個更籠統的術語，而機器學習是 AI 的特定應用。因此，當您聽到“AI”應用於食品行業時，它很可能實際上是機器學習。
為什麼 AI 對食品製造商如此有吸引力？簡而言之，就是速度。在一個時間就是金錢、效率是關鍵的世界里，製造商需要快速獲得結果。由 AI 的子集機器學習完成時可能需要數小時的任務現在變得即時——僅這一優勢就改變了遊戲規則。
機器學習有可能改變從品質控制到分銷的許多流程。例如，它可用於識別食源性病原體和污染物，檢測產品中的缺陷和異常，並優化供應鏈物流。
雖然機器學習和人工智慧為食品製造商提供了許多優勢，但也存在一些可能的缺點，例如對失業的擔憂。
隨著 AI 和機器學習系統變得更加先進和廣泛，它們可能會在某些任務中取代人類工人，例如體力勞動或數據輸入。然而，工作崗位流失並非不可避免;這些員工可以重新部署到企業的其他地方，以執行更多增值任務。
AI 系統還需要大量高質量的數據才能有效運行。如果用於訓練演算法的數據存在偏差、不完整或不代表真實場景，則 AI 系統的性能可能會受到影響。
消費者安全在食品行業至關重要。使用任何新的 AI 驅動的技術的製造商必須確保它能夠穩健地支援法規合規性。製造商必須檢查是否需要額外的驗證或認證流程，並採取相應的行動。
這些並不是與在食品生產環境中實施 AI 驅動的系統相關的唯一問題。然而，重要的是要注意，雖然 AI 技術通常會增加價值，但它並不是應對生產挑戰的“神奇”解決方案。
AI 支援的技術在理論上聽起來不錯，但您能將其付諸實踐嗎？如果食品製造商希望將 AI 整合到其生產環境中，應採取以下一些步驟：
評估您當前的技術能力並確定基礎設施中的任何差距。
在製造過程中選擇一個特定領域來運行試點 AI 專案 - 這使您能夠以很少的前期投資來衡量其有效性。
提升您的員工技能，讓他們準備好適應與 AI 驅動的工具一起工作。
與具有食品行業專業知識的 AI 技術供應商合作，指導您實施量身定製的 AI 解決方案。
如果您還沒有，請開始收集 和分析您的生產數據，因為高質量的數據對於有效的 AI 模型至關重要。
在實施基於 AI 的解決方案時，優先考慮食品安全合規性。
實施任何 AI 解決方案後，持續監控其性能，並使用 KPI 評估解決方案對效率、成本降低和產品質量的影響。
AI 和機器學習是強大的技術，已經對食品行業產生了相當大的影響。它們可以説明公司節省時間、資源並提高其產品的品質和一致性。
食品製造商必須認真考慮如何最好地部署 AI 支援的技術來支持他們 提高產品品質和安全性的目標，這一點至關重要。
最後，利用這項技術的力量並非沒有挑戰。它是我們世界越來越重要的一部分，現在是擁抱它的時候了。
Ian Scott-Mance， 梅特勒托利多產品檢測數位化轉型經理
Ian Scott-Mance 在行銷和專案管理方面擁有超過 16 年的經驗，推動了數據連接和工業 AI 應用的進步。Ian 常駐英國羅伊斯頓，在制定和執行創新行銷策略方面有著良好的記錄，這些策略可以在快速發展的工業技術環境中增強產品供應。他在數位化轉型和連接解決方案方面的專業知識使他能夠彌合複雜技術概念與市場需求之間的差距。
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