Каковы преимущества искусственного интеллекта в пищевой промышленности?

Пратик Джоши, основатель Plutoshift, автор девяти книг по искусственному интеллекту, которые были представлены в таких местах, как Forbes 30 до 30 лет, CNBC, TechCrunch и Silicon Valley Business Journal, – о перспективах использования технологий искусственного интеллекта в пищепроме, которые могут обеспечить выгоды уже в текущем году.

Он полагает, что целостная система сбора данных может открыть новые двери для промышленных операторов в индустрии продуктов питания и напитков. Однако, чтобы построить такую систему, компаниям нужно организовать на своих предприятиях обширную систему онлайн-датчиков, которые могут непрерывно собирать все необходимые данные о производственных процессах, продуктах и т.д. И такая система датчиков должна стать ключевым компонентом для компаний, стремящихся оптимизировать свою деятельность посредством ИИ-технологий.

Безусловно, отмечает Джоши, очень важны аспекты сбора и хранения данных – но явно недостаточно просто получать и аккумулировать данные. Большой задачей – и одновременно большой проблемой – по-прежнему остается интерпретация этих сведений и использование их должным образом в своей деятельности. В ходе недавнего отраслевого опроса профессионалов в области пищевых производств было выявлено, что только 12% респондентов автоматизируют свою работу с информацией.

Для компаний из сферы пищепрома, по мнению эксперта, наиболее актуальны ИИ-приложения, способные обрабатывать и анализировать данные о критически важных ресурсах, таких как вода, химикаты и рабочая сила. Потенциально это может помочь оптимизировать выполняемые операции на каждом уровне производства. И, поскольку отмечается реальный интерес индустрии пищевых продуктов и напитков к технологиям искусственного интеллекта, эта отрасль является достаточно прибыльным для разработчиков. Это, в свою очередь, помогает привлечь к созданию новых ИИ-технологий больше исполнителей, в том числе с большим опытом и квалификацией. В результате повышенный спрос создает условия для ускоренного вывода на рынок новых технологических решений.

Согласно аналитическим отчетам, в 2019 году доходность пищевой промышленности составила 90,1 миллиарда долларов – однако этот рынок остается сложным структурно и зависящим от множества факторов. В частности, для пищевой отрасли характерна стабильно возрастающая конкуренция – на фоне этого те или иные действия по совершенствованию производственных процессов могут стать эффективным механизмом отстройки от конкурентов.

В то же время многие пищевые компании уже успешно перешли от нескольких первых пользователей, оперирующих ИИ-технологиями на предприятии, к регулярно увеличивающемуся числу операций, использующих или стремящихся к использованию в своей повседневной деятельности таких технологий. Главное их преимущество – это возможность сбора большого количества данных практически в любой фазе производственного процесса.

И Пратик Джоши выделяет 3 основных пути, которыми компании, производящие продукты питания и напитки, могут использовать ИИ в своей повседневной деятельности, чтобы оптимизировать производство и улучшить свои финансовые итоги уже в 2020 году, а также в последующие периоды.

Сокращение незапланированных простоев

Ситуация, когда производственные мощности вынуждены незапланированно простаивать, могут нанести существенный ущерб предприятиям как крупного, так и мелкого масштаба. Ежегодно они обходятся компаниям в 50 миллиардов долларов. Использование технологий искусственного интеллекта потенциально позволяет анализировать тысячи входящих данных из всех используемых систем и предупреждать операторов о приближающихся проблемах с оборудованием. Такое упреждающее реагирование не позволит им перерасти в реальные проблемы. Помимо сокращения времени простоев это также может значительно продлить срок службы оборудования.

ИИ-приложения также могут определять основную причину простоя оборудования или инцидентов, связанных с безопасностью. Для этого организуется система централизованного сбора и интерпретации данных, что дает возможность оптимизировать работу компании, снять дополнительные обязанности с работников и улучшить совместную работу всей производственной команды. Наличие такого полного контроля над операциями и понимание их содержания может стать полезным ресурсом для масштабирования деятельности и в частности для расширения производства.

Повышение эффективности деятельности

Почти половина (48%) представителей пищевых компаний в ходе опроса, проведенного командой Пратика Джоши, говорят, что их компании используют электронные таблицы или другие документы, предполагающие ручной ввод данных, для мониторинга рабочих процессов. Однако использование таких инструментов может принести свои проблемы, включая неэффективное использование ресурсов и возможность дорогостоящих ошибок.

Искусственный интеллект потенциально способен автоматизировать многие процессы и задачи, включая и заполнение форм получаемыми от датчиков сведениями. Это помогает выявлять неэффективное использование ресурсов компании, позволяет сотрудникам просматривать бОльшие объемы данных в реальном времени и уменьшает вероятность непреднамеренных ошибок, которые вероятны при ручном вводе данных.

При этом почти половина (49%) специалистов в области пищевого производства также заявили, что они уже используют ИИ для повышения эффективности своих бизнес-процессов – однако их эффективность еще не столь высока из-за ограниченного спектра применений. В то же время компании могут решить проблему неэффективности производственных линий, просто анализируя данные. Кроме того, они могут повысить эффективность рабочих процессов и производительность производственных мощностей, одновременно поддерживая оптимальный контроль качества продукции.

Использование интеллектуальных машин на предприятиях пищепрома для выполнения тех задач, которые ранее требовали человеческого труда, может значительно снизить количество ошибок и несоответствий и повысить общую эффективность работы. Эти технологии также уже используются для измерения размеров и веса продуктов, что позволяет компаниям соблюдать стандарты и правила безопасности пищевых продуктов.

Автоматизация принятия микро-решений для проактивного понимания

Повторяющиеся задания, требующие постоянного контроля, – это одна из тех сфер, которые можно полностью возложить на ИИ. Возможность заставить машину выполнять трудоемкие задачи может значительно уменьшить загруженность работников и позволить им сосредоточиться на более интересных задачах – в частности, на работе с инновационным оборудованием, которое взяло на себя их обязанности. Это не только будет способствовать повышению производительности и качества продукции, но и потенциально может помочь привлекать в пищевые компании молодых людей, избегающих консервативного труда.

Однако проблема остается в том, как внедрить эти формы искусственного интеллекта и автоматизации на предприятиях пищевой промышленности и напитков и в производственном пространстве в целом. 49% респондентов недавно проведенного отраслевого опроса заявили, что автоматизация задач является для них одной из ключевых бизнес-задач.

Таким образом, ИИ-приложения могут сократить разрыв между работниками, которые выполняют более специфические задачи, и помочь пищевой промышленности обеспечиться молодой рабочей силой – а это весомый вклад на перспективу.

Обладая развитой инфраструктурой сбора и анализа данных, искусственный интеллект может автоматически находить способы повышения эффективности работы предприятия. Кроме того, это может сократить ряд статей расходов и информировать операторов о потенциальных проблемах. Однако большинство производителей (84%) недавно заявили, что их информационная инфраструктура не может автоматически и непрерывно воздействовать на собираемые ими данные. И это создает потенциал для внедрения и использования ИИ-технологий.

Многие операторы пищевой промышленности сегодня стремятся найти способы монетизации тех океанов данных о продуктах, которые они уже собирают. Однако приоритетной бизнес-задачей по прежнему остается контроль бюджета и затрат. Поэтому, отмечает Пратик Джоши, необходимо найти способ связать производственный доход, систему датчиков и ИИ-оборудование с финансовыми реалиями. Если же найти максимально эффективный способ сделать это, у производителей появится возможность получать исчерпывающую информацию на каждом этапе производства. Причем не только получать, но также автоматически интерпретировать и использовать в своей деятельности.

Поскольку компании из сферы пищепрома продолжают наращивать объемы производства и продаж, использование электронных таблиц и других ручных процессов становится неудобным и неэффективным. В результате уменьшается потенциал роста компании. И Джоши полагает, что, сместив акцент на более широкое использование современных информационных технологий, пищевая промышленность получит возможность существенно повысить операционную эффективность и стимулировать рост.