yapay zeka (AI)-makine öğrenimi (ML) Uygulamaları Gıda İşleme ve Yönetiminde

Yapay zeka (AI)-makine öğrenimi (ML) Geçmişteki birçok teknoloji, üretim ve yönetimi yeni bir seviyeye getirerek tüm endüstrileri yeniden tanımladı.

 Yapay zeka (AI)-makine öğrenimi (ML) çözümleri mevcut üretim uygulamalarıyla entegre olduğundan, endüstriyel uygulamalar sözde dördüncü sanayi devriminden geçiyor.

Verimliliği artırmak, güvenliği artırmak, riskleri azaltmak vb. için yapay zeka, makine öğrenimi ve diğer gelişmiş teknolojileri tanıttığı için gıda endüstrisi de değişiyor. Dijital dönüşüm, yeni iş fırsatları getirerek ve mevcut sistemleri optimize ederek yiyecek ve içecek endüstrisine ulaştı. AI ve ML’nin gıda endüstrisini nasıl daha iyi hale getirdiğini görelim.

Gıda İşleme ve Yönetiminde yapay zeka (AI)-makine öğrenimi (ML) Uygulamaları

Gıda işleme, en karmaşık endüstrilerden biridir. Yiyecek üretmek çok zaman ve çaba gerektirir. Gıda üreticileri birçok faktörü ve malzemeyi takip etmek, her türlü makinenin bakımını yapmak, paketleme ile uğraşmak ve çok daha fazlasını yapmak zorundadır. İşleme tamamlandığında ve tüm yiyecekler paketlenip gönderilmeye hazır olduğunda bile, yine de kapsamlı kalite testlerinden geçmesi gerekir.

Tahmin edebileceğiniz gibi, tüm bu süreçler çok fazla zaman, emek ve yetenekli çalışanlar gerektirir. Yapay zeka, işleri mevcut diğer tüm teknolojilerden daha fazla basitleştirebilir. Gıda işleme sürelerini azaltabilir, geliri artırabilir ve müşteri deneyimini artırabilir. AI uygulamalarının gıda endüstrisinde nasıl devrim yarattığını görelim.

1. Yiyecekleri Ayırma için yapay zeka (AI)-makine öğrenimi (ML)

Gıda tasnif işlemi geleneksel olarak yüzlerce işçinin sırada beklemesini ve iyi gıdayı kötü gıdadan elle ayırmasını gerektirir. Bu monoton bir süreçtir ve iş gücü ne kadar yetenekli olursa olsun, bazı düşük kaliteli gıdalar gözden kaçacak ve tüketicilere ulaşacaktır.

AI ve ML hata yapmaz, bu yüzden yiyecekleri sıralamak için bunları kullanmak mantıklıdır. Örneğin, yapay zeka tabanlı bir çözüm, patatesleri boyutlarına ve ağırlıklarına göre doğru bir şekilde sıralayabilir. Cips pişirmek için ideal patatesleri ve patates kızartması yapmak için daha iyi olanları kolayca seçebilir. Ayrıca AI, gıda israfını azaltmak için sebzeleri renge göre sıralayabilir. Belirli kalite gerekliliklerini sağladığınız sürece yapay zeka, işlenmiş tüm gıdaların bunları karşılamasını sağlayacaktır.

En iyi yanı, yapay zekanın işin çoğunu otomatik olarak yapacak olmasıdır. Otomasyon, şirketlerin el emeğini azaltarak paradan tasarruf etmelerini sağlar. Yapay zeka destekli gıda makinelerinde, gıda kalitesini analiz etmek ve talimatlarınıza göre sıralamak için hepsi birlikte çalışan gelişmiş röntgen tarayıcıları, lazerler, kameralar ve robotlar bulunur.

2. Tedarik Zinciri Yönetiminde yapay zeka (AI)-makine öğrenimi (ML)

Tedarik zinciri yönetiminde şeffaflığı artırmak için sürekli olarak yeni gıda güvenliği düzenlemeleri getirilmektedir. AI algoritmaları, tedarik zincirinin tüm aşamalarında gıda sevkiyatlarını izlemek için yapay sinir ağlarını kullanır. Bu, yiyeceğin tüm güvenlik standartlarını karşılamasını sağlar.

AI’nın gıda endüstrisindeki rolü, büyük ölçüde envanter yönetimi ve fiyatlandırma için doğru tahminler oluşturmaya odaklanır. Bu şekilde, işletmeler mevcut trendlerin bir adım önünde olacak ve sevkiyatlarını önceden planlamalarına olanak tanıyacak. Bu yaklaşım daha az atık ve daha düşük nakliye maliyetleri sağlar. Çoğu gıda endüstrisi işletmesi, ürünleri dünyanın her yerine gönderiyor ve bu da gönderileri takip etmeyi giderek zorlaştırıyor. Ancak yapay zeka, tüm operasyona ilişkin daha iyi bir genel bakış sunarak işletmelerin her gönderiden en iyi şekilde yararlanmasını sağlar.

3. Gıda Güvenliği Uyumluluğu

Güvenlik, tüm gıda işleme işletmeleri için en önemli önceliktir. Gıda ile doğrudan temas eden tüm çalışanlar ve işçiler uygun kostüm giymek ve güvenlik standartlarına uymak zorundadır. Ancak yüzlerce çalışanı takip etmek ve herkesin kurallara uyduğundan emin olmak, söylemesi yapmaktan daha kolay.

AI özellikli kameralar, tüm çalışanları izleyebilir ve bir kuralın çiğnenmesi durumunda yöneticileri bilgilendirebilir. AI, uygun gıda koruma teçhizatı giymemek veya kurallara uymamak gibi güvenlik sorunlarını hızlı bir şekilde belirleyebilir. Yapay zeka, üretimi gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve doğrudan çalışanlara veya yöneticilerine uyarılar gönderebilir.

4. Ürün Geliştirme

Gıda üreticileri, mevcut ürünleri iyileştirmek ve yeni tarifler bulmak için kullanılan yeni tarifler ve malzemeler aramak zorundadır. Geleneksel olarak, gıda endüstrisi temsilcileri trendleri belirlemek ve yeni fırsatlar bulmak için anketler yaptı ve yüzlerce tüketiciyle röportaj yaptı.

Elbette makine öğrenimi ve yapay zeka , verileri analiz etmede çok daha iyidir ve aynı anda birden çok veri ardışık düzenini işleyebilirler. Ayrıca, farklı demografik gruplardan, satış modellerinden, lezzet tercihlerinden vb. verileri analiz edebilirsiniz. Başka bir deyişle, AI, müşterinin kişisel tercihlerine göre ürün kişiselleştirmeyi artırmaya yardımcı olabilir.

Bu, gıda endüstrisi işletmelerinin en popüler tat kombinasyonlarını bulmak ve bulduklarına göre ürünlerini geliştirmek için yapay zekayı kullanabileceği anlamına gelir. Ayrıca, tüm ürün geliştirme süreci çok daha hızlı, daha uygun fiyatlı ve daha az riskli hale geliyor.

5. Temizleme İşlemi Ekipmanı ile yapay zeka (AI)-makine öğrenimi (ML)

Tüm gıda işleme ekipmanlarının temiz olduğundan emin olmak, diğer bir endişe kaynağıdır.

tüm gıda üreticileri Tüm makine ve ekipman parçaları gıda ile temas etmeden önce dezenfekte edilmeli ve %100 temizlenmelidir. Tüm işlemler yapay zeka kontrollü robotlar ve makineler tarafından yapıldığından, insanları denklemden çıkarmak, üreticilerin daha yüksek bir temizlik düzeyine ulaşmasına yardımcı olabilir.

Ancak otomasyon, nihai ürünün temiz ve tüketim için güvenli olduğu anlamına gelmez. Ancak yapay zeka tabanlı sensör teknolojisi, temizlik ekipmanı için enerji ve su tüketimini azaltırken gıda güvenliğini artırmaya yardımcı olabilir.

Kendi kendini optimize eden bir temizleme sistemi, optik flüoresan görüntüleme, ultrasonik sensörler ve diğer gelişmiş teknolojileri kullanarak en küçük gıda parçacıklarını sistemden çıkarabilir. AI, gıda kalitesine zarar verebilecek mikroplar, mikroplar ve gıda parçacıkları için sistemin tamamını izler.

6. Daha İyi Gıda Yetiştirmek

Çiftçiler ayrıca, yetiştirme koşullarını optimize ederek verimlerini artırmak için yapay zekayı kullanır. Halihazırda yapay zeka destekli insansız hava araçları ve sıcaklığı, tuzluluğu, UV ışıklarının etkilerini vb. takip eden gelişmiş izleme sistemlerini kullanıyorlar.

AI, hangi faktörlerin gıda kalitesini etkilediğini anladığında, her bitkinin mükemmel kalitede gıdalar yetiştirmek için neye ihtiyacı olduğunu hesaplar. Ayrıca AI, bitki hastalıklarını, zararlıları, toprak sağlığını ve gıda kalitesini etkileyen diğer birçok faktörü de tespit edebilir.

Çözüm:

AI ve ML’nin insan hatalarını azaltarak ve güvenlik standartlarını yükselterek tüm gıda endüstrisinde devrim yarattığını söyleyebiliriz. AI ayrıca gıda işleme doğruluğunu artırır, israfı azaltır ve daha iyi ürün kalitesine yol açar.

AI, gıda taşımacılığı ve hizmet kalitesi dahil olmak üzere tüm operasyonel uygulamaları iyileştirdiği için gıda endüstrisi için mükemmel bir çözümdür. Bu hem müşteri hem de sektör için bir kazan-kazan durumu ve yapay zekanın gelecekte gıda işini daha da geliştirmeye devam etmesini bekliyoruz.

NanoPro ile farklı ölçeklerde üretim yapan endüstriyel gıda işletmelerine gıda işleme danışmanlığı hizmeti vermekteyiz. İhtiyaçlarınıza en uygun çözümleri üretiyor ve projelerinize uygulamanıza destek oluyoruz. Gıda sektöründe farklı alanlarda bilgi ve tecrübeye sahibiz.