Teknologi Kecerdasan Buatan Dalam Produksi Pangan – Produksi pangan mengalami tahun yang sulit pada tahun 2022 karena dinamika pasar yang kemungkinan akan berlanjut pada tahun ini. Produsen makanan dan minuman berada di bawah tekanan akibat perubahan preferensi konsumen yang cepat, persyaratan peraturan yang lebih ketat, dan kenaikan harga bahan mentah. Banyak perusahaan perlu meningkatkan peralatan dan teknologi mereka untuk memenuhi permintaan konsumen yang terus meningkat.
Teknologi Kecerdasan Buatan Dalam Produksi Pangan
Mengapa produsen makanan dan minuman perlu meningkatkan teknologi mereka?
meggettsc – Teknologi pangan merevolusi industri makanan dengan menggunakan teknologi terbaru untuk mengelola produksi. pemasaran dan konsumsi ketika perusahaan beralih ke teknologi untuk melawan inflasi dan meningkatkan efisiensi. Menurut Departemen Pertanian AS, industri makanan menyumbang lebih dari satu triliun dolar PDB AS. Industri sebesar ini mempunyai beberapa kesulitan, misalnya dalam hal ketahanan pangan.
Teknologi pangan mengubah industri pangan di seluruh dunia. Dengan maraknya big data, kecerdasan buatan, dan Internet of Things (IoT) dalam beberapa tahun terakhir, teknologi pangan telah memantapkan dirinya sebagai sebuah industri tersendiri. Teknologi dalam industri makanan harus membantu industri meningkatkan visibilitas, mengoptimalkan operasi, meningkatkan kualitas dan kinerja, meningkatkan kelincahan, memenuhi peraturan, dan mempercepat waktu pemasaran. Industri makanan menggunakan teknologi di semua tahap produksi.
Penerapan kecerdasan buatan dan teknologi dalam produksi pangan
Saat ini, banyak produsen makanan yang menggunakan kecerdasan buatan dan menggabungkannya dengan teknologi yang sudah ada atau teknologi lain dalam proses penyiapan makanan. . Berikut beberapa cara inovatif untuk menerapkan AI pada produksi pangan:
Studi konsep
Kecerdasan buatan dapat digunakan untuk studi konsep dalam produksi pangan, menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola dan tren preferensi konsumen, tren pasar dan proses produksi. AI dapat dilatih untuk menggunakan kumpulan data besar dari ulasan produk, laporan industri, data penjualan, dan masukan konsumen untuk mengidentifikasi makanan baru dan konsep produk baru.
Pengembangan formulasi
Kecerdasan buatan dapat digunakan untuk mengembangkan dosis. formulir dalam makanan produksi dengan menganalisis kumpulan data besar untuk mengidentifikasi kombinasi bahan, rasa, dan aditif yang optimal untuk menciptakan produk baru dan inovatif. Algoritme AI dapat menganalisis sifat kimia berbagai bahan dan memprediksi interaksinya, sehingga memungkinkan pengembangan formulasi yang lebih akurat dan efektif.
Baca Juga : Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Industri Makanan
Penambangan Data Klinis
Kecerdasan buatan dapat menganalisis data klinis berukuran besar untuk mengidentifikasi pola. dan tren nutrisi dan kesehatan. Hal ini dapat membantu produsen makanan mengembangkan produk baru yang memenuhi kebutuhan nutrisi spesifik dari berbagai populasi, seperti atlet, anak-anak, dan orang lanjut usia. Dengan menggunakan data klinis dan kecerdasan buatan, produsen makanan dapat mengembangkan produk yang bergizi dan aman, merespons perubahan kebutuhan dan preferensi konsumen.
Kualitas bahan mentah
Untuk memastikan kualitas bahan baku makanan selama produksi, bahan buatan intelijen dapat digunakan untuk menganalisis data dari berbagai sumber, seperti kinerja pemasok, kualitas bahan, dan faktor lingkungan, untuk mencegah potensi masalah kualitas dan memastikan konsistensi bahan baku. AI juga dapat digunakan untuk memantau dan melacak kualitas bahan mentah di seluruh rantai pasokan mulai dari pengadaan hingga pemrosesan untuk memastikan produk memenuhi standar peraturan dan kualitas.
Kontrol proses yang lebih baik
AI dapat digunakan untuk mengoptimalkan produksi. proses dengan menganalisis data tentang faktor-faktor seperti suhu, tekanan dan laju aliran. mulai dari sensor dan jalur produksi hingga optimalisasi dan otomatisasi proses produksi. AI dapat mengidentifikasi pola dalam data dan memprediksi kapan suatu proses tidak aktif, sehingga memungkinkan tindakan cepat untuk mencegah cacat produk atau masalah kualitas.
Deteksi masalah dini
AI dapat digunakan untuk menganalisis data dari berbagai sumber dan membuat prediksi. . ketika masalah mungkin muncul. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, AI dapat belajar dari data historis untuk mengidentifikasi tanda-tanda peringatan dini dari masalah seperti kegagalan peralatan, penyimpangan dalam parameter proses, atau masalah kualitas. Deteksi dini masalah menggunakan kecerdasan buatan dapat membantu produsen makanan mengambil tindakan perbaikan sebelum masalah muncul, meminimalkan cacat produk, mengurangi limbah, dan menghindari produksi.
Baca Juga : Bagaimana Kemajuan Teknologi Mempengaruhi Dinamika Keluarga
Cara produsen makanan memanfaatkan teknologi
Berikut adalah contohnya, baik dalam produksi maupun dalam produksi. penelitian tentang cara produsen makanan menggunakan teknologi:
Nestle
“Rata-rata durasi proyek kami adalah 33 bulan 12 bulan, yang merupakan rata-rata untuk kategori tersebut. Dalam bidang makanan dan minuman, proyek terkadang memakan waktu enam hingga sembilan bulan. , jadi kami lebih cepat dibandingkan banyak startup lainnya,” kata Stefan Palzer, chief technology officer
Sejak tahun 2016, perusahaan tersebut mengklaim bahwa Nestle SA telah meningkatkan kecepatan pengembangan produknya. dengan 60 persen. Proses penelitian dan pengembangannya telah ditata ulang untuk mempercepat akses pasar. Penelitian konsep, pengembangan formulasi, pemuliaan tanaman, penambangan data klinis, jaminan kualitas bahan mentah, pengendalian proses tingkat lanjut, dan deteksi masalah dini hanyalah beberapa cara AI diterapkan pada bisnis. Untuk mengatasi kompleksitas proses produksi produk, yang mengharuskan produk memiliki rasa yang enak, sehat, berkelanjutan, dan terjangkau, Mr. Palzer menekankan bahwa kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin kini menjadi alat penting dalam pengembangan produk.
Tidak hanya dalam penelitian , namun Nestle juga menerapkan otomatisasi pemeliharaan prediktif di pabriknya menggunakan sensor mesin yang memberikan peringatan jika terjadi kesalahan. Rantai produksi akan terhenti jika penyelesaian masalah tidak dipantau, sehingga mereka juga menggunakan model prediktif untuk menyederhanakan penyelesaian masalah. Dengan menggunakan chatbots yang mengotomatiskan layanan pelanggan kelas satu, Nestle dapat menghemat biaya. Mereka juga menggunakan chatbots untuk membantu mitra rantai pasokan mereka menemukan sumber daya internal dan informasi yang mereka butuhkan. AI tidak hanya mempercepat proses pengambilan keputusan, namun juga mengungkap wawasan yang sebelumnya tersembunyi tentang Nestle.
PepsiCo
Salah satu perusahaan makanan dan minuman terbesar di dunia, Pepsi terus berinvestasi pada teknologi AI untuk menyempurnakannya. operasinya. hampir setiap aspek operasinya. Shameer Mirza, Insinyur Penelitian dan Pengembangan di PepsiCo, menyadari bagaimana kecerdasan buatan dapat diterapkan dalam banyak cara untuk meningkatkan manajemen proses produksi. Mirza mengembangkan metode pembelajaran mesin yang dapat digunakan dengan sistem vision untuk menghitung jumlah kentang yang diproses. Perusahaan dapat menghemat sejumlah besar uang dengan tidak lagi harus membeli alat ukur yang berharga $300.000 per baris (PepsiCo memiliki 35 alat ukur di Amerika Serikat). Satu-satunya alat yang digunakan Mirza dalam responsnya adalah kamera, model visi komputer, dan titik sampel lain yang dikumpulkan secara bebas.
Divisi produksi Frito-Lay, anak perusahaan PepsiCo, mendapat manfaat dari pembelajaran mesin. Salah satu prototipe menyerang chip dengan laser dan kemudian mendeteksi teksturnya.
