食品行业中的 AI 和 ML 用例

人工智能和机器学习为每个行业的进步铺平了道路。这些技术的使用帮助他们优化和自动化流程，降低成本和时间要求，减少人为错误的可能性。让我们了解采用基于 AI 和 ML 的技术如何使食品行业受益。

Photo by 阿诺·塞诺纳 on 不飞溅

由农民和各种企业共同提供全球人口所消费的大部分食物的复杂网络被称为食品工业。毋庸置疑，食品工业在一个国家的经济发展中起着至关重要的作用。

在当今时代，尝试各种方法来加强运营、做出更好的决策、提高产品质量和提出创新技术对于保持食品行业的竞争至关重要，与其他行业一样。通过利用 ML 和 AI 功能，制造商可以期望优化和自动化各种操作、降低生产成本、提高食品质量和安全性、改进包装等等。这就是食品行业的许多公司现在转向基于 AI 和 ML 的技术的原因。

以下是食品行业中人工智能和机器学习的一些用例：

1. 智慧农业

传统的耕作方式面临​​着若干挑战。这包括虫害、植物病害、土壤健康恶化和不稳定的天气模式。这将导致作物歉收和严重损失。基于人工智能的解决方案可以帮助克服这些挑战。使用计算机视觉和深度学习算法的技术可用于监测作物健康和土壤健康。机器学习和人工智能被公司使用，例如 示踪基因组学 测量土壤中的细菌和真菌成分，分析土壤 DNA，并为提高作物产量提出建议。与卫星一 机械公司 使用多个摄像头和传感器监控农作物可用于杂草控制、害虫检测和收割。

Robocrop

2. 市场分析与趋势预测

ML 和 AI 可以帮助食品制造商和零售商更好地了解客户的行为和偏好。了解消费者购买更多的产品可以帮助制造商决定哪些产品需要大量生产，零售商决定哪些产品需要储备。数据收集和分类方法可用于预测哪些产品将在市场上取得成功。因此，制造公司正在转向基于人工智能的推荐系统，该系统使用收集的数据来开发满足客户偏好的个性化产品，这反过来又有助于公司增加销售额。

例如，通过使用感官智能观察、评估和预测消费者偏好的人工智能平台， 胃图人工智能 创造了消费者最喜欢的风味特征。推荐是由他们的预测分析系统根据风味概况提出的。这些数据还可以分为人口统计组，以帮助公司创建适合其目标受众偏好的新项目。这使得产品开发过程更短、成本更低，帮助公司更快地将新产品推向市场，减少试错。

3.产品分拣和包装

以前，制造商不得不雇用大量人员来执行与食品选择和包装相关的单调和重复的任务。手动执行这些任务既乏味又耗时。但现在，借助基于人工智能的解决方案，可以根据大小和形状对大量食物进行自动化分类。这方面的一个例子是由 空的 ，一家总部位于挪威的公司。

Hof Trumann & TOMRA Sorting

TOMRA 开发的技术使用摄像头和核心传感器根据产品的颜色、形状和生物特征来识别产品。该分拣机中的摄像头具有非常适合光学食品分拣的自适应光谱。通过优化食品分拣流程，这些人工智能平台可以提高食品质量和安全性。

4.保持个人卫生标准

食品科技公司的员工遵守食品安全法要求的卫生标准是确保食品安全的一个重要因素。摄像头用于监控工人，面部识别软件用于检查食品工人是否按照食品安全法佩戴帽子和口罩。如有任何违反食品安全法的行为，将提取屏幕图像进行审查。食品科技公司可能会采用类似的解决方案 只是人工智能 为此，在生产中以及在餐馆和咖啡馆中。

资源 : KanKan AI architecture for hygiene maintenance

5、设备清洁与保养

食品和大型餐馆的大规模生产行业每天都需要昂贵且复杂的机器来清洁和加工食品。加工设备需要进行适当的清洁和维护，但手动操作非常耗时。在诺丁汉大学研究人员开发的基于人工智能的清洁系统的帮助下，可以将清洁时间和资源减少 20%-40%。使用多传感器 自我优化的就地清洗 [SOCIP] 监测方法，这部署了紫外线、超声波传感器和光学荧光成像来检测食物残渣并测量设备内的微生物碎片。

6.供应链优化

基于人工神经网络的算法可以在每个阶段监控和检查人工智能食品配送和商品监控的过程，使其更安全、更透明。它管理从定价控制到库存管理的所有事情。它还处理预测和跟踪货物从生产地到客户收集地的过程。基于人工智能 交响乐零售 提供预订运输、计费和跟踪库存水平的设施。这有助于估计实际需要的食品或相关产品的数量，并有助于最大限度地减少浪费。

7. 预测性维护

及时维修机器可以节省高达 50% 的维护时间，并减少近 10% 的开支。人工智能系统使用传感器数据和机器先前性能的数据来预测维护计划并减少故障。例如，传感器可用于监控机器振动并在振动水平发生变化时发送警报。预测性维护可降低成本并改进流程。

8. 在线外卖行业

资源

在线食品订购平台，如 Swiggy 和 佐马托 包含有关其用户的订购模式和偏好的大量信息。该数据用于向用户推荐商品和附近的餐馆。 AI 和 ML 还有助于规划更有效的交付路线和物流策略。每个送货代理都可以得到优化，以确保最有效的路线，提供恒定的订单和计划的休息时间。

9. 提升客户体验

由人工智能驱动的虚拟助手极大地有助于为消费者提供更个性化和更好的订购体验。自助点餐亭或平板电脑有助于消除排队并缩短等待时间。一家位于南佛罗里达的连锁餐厅， 汉堡包 ，还将面部识别技术与平板电脑集成，可以回忆客户以前的订单历史记录，并为他们即将购买的商品提供定制建议。在线食品配送服务和餐厅都使用客户服务聊天机器人来响应客户查询。这有助于提高企业和客户的效率。今天，我们也有应用，例如 毛豆 利用自然语言处理技术分解食物食谱的营养细节。公司还提供了允许用户定制他们的食品和饮料订单的服务。事实上，通过跟踪最流行的产品组合，他们能够获得新产品的想法。

资源 : Self serving kiosks

10. 自动化营销和再营销

如今，餐馆和在线食品配送服务正在其数字营销策略中使用人工智能。现在有许多可用的工具使用自动化在适当的时间向正确的受众发送促销电子邮件、社交媒体帖子和有针对性的广告，以最大限度地提高浏览量、点击率等。人工智能营销还可用于重新定位餐厅的近期访客，以吸引他们再次光顾。它可以帮助识别可能有助于向访客追加销售的促销活动。

结论

人工智能和机器学习在食品制造和餐饮行业的应用已经将该行业提升到一个新的水平。它有助于减少人为错误、开发新产品、提高产品安全和质量、减少食品浪费、节省存储、交付和运输成本，以及提高客户服务质量。

参考

[

食品行业的机器学习和人工智能：解决方案和潜力 -

人工智能和机器学习解决方案为优化和自动化流程提供了巨大的可能性……

www.four.co.uk

](https://www.four.co.uk/ml-and-ai-in-the-food-industry-solutions-and-potential/)

[

人工智能和机器学习在食品行业的机遇

人工智能和机器学习在食品行业的机遇：食品加工和处理……

www.hindawi.com

](https://www.hindawi.com/journals/jfq/2021/4535567/)

[

餐厅中的人工智能：人工智能塑造食品行业的 9 种方式

当人们想到餐厅里的人工智能时，他们的思绪似乎总是直接跳到配备机器人的厨房，这些机器人......

get.popmenu.com

](https://get.popmenu.com/post/ai-in-restaurants)

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