У харчовій промисловості штучний інтелект почав використовуватися порівняно недавно. Десятиліття тому всі процеси, пов’язані з оптимізацією операцій і обслуговуванням клієнтів в фуд-індустрії, були завданням служб доставки і співробітників відповідних департаментів. У наші дні, крім технологій AI, в роздрібній торгівлі нерідко застосовують AR (технології доповненої реальності).

Основні можливості, що надаються AR-технологіями, це:

  • інтерактивне просування ( “жива” реклама або “голограми”, особливо поширений цей вид реклами у великих торгових центрах);
  • моментальні покупки (спливаючі пропозиції моментальної оплати товару);
  • заклик до виконання торгових операцій за місцем роботи, проживання чи місцезнаходження (орієнтація клієнта на здійснення угоди “тут і зараз”, наприклад, замовити піцу у найближчій піцерії і т.д.);
  • визначення місця розташування (перебуваючи у незнайомому районі, за запитом можна дізнатися, де розташовуються найближчі торгові центри або ресторани швидкого харчування);
  • надання максимально повної інформації про продукт (віртуальна презентація продукту, наприклад, системи здорового харчування, у тому числі, доставки обідів в офіс і т.д.).

Один з перших прикладів застосування AR-технології – це каталог доповненої реальності, випущений компанією IKEA у 2013 році. Розробкою програми займалася компанія IBM, вона ж проводила дослідження, які підтвердили, що більше 50% клієнтів шукають у своїх смартфонах інформацію про товар, який мають намір купити. Такий каталог орієнтував клієнта на здійснення покупки і підвищував інтерес до товару.

Прикладом безпосереднього використання AR-технологій у харчовій промисловості є рекламна кампанія Nestle: для залучення уваги споживачів до сухих сніданків компанія використовувала образи персонажів з мультфільму “Ріо”. Купуючи сухий сніданок, покупець автоматично отримував можливість зіграти у 3D гру, яка поєднувала тривимірну анімацію та віртуальну реальність.

А тепер розглянемо основні сфери застосування AI в харчовій індустрії:

Зберігання товару, пакування
Важливе завдання, з яким стикається кожен виробник продуктів харчування – це ефективне зберігання і фасування продукції. До сих пір у багатьох невеликих компаніях процес зберігання організовується за допомогою ручної праці – розміщення продукції на складах здійснюється спеціальними співробітниками (вантажниками, комірниками). ШІ допомагає автоматизувати процес зберігання та фасування продукції, що в результаті знижує витрати на робочу силу, підвищує швидкість відвантаження, оптимізує розміщення товарів на складі. Поки що найвідомішим практичним прикладом застосування штучного інтелекту є склади компанії Amazon – 70% роботи по зберіганню та відвантаженню товарів автоматизовано, цю роботу виконують роботи.

Японська компанія Kewpie Corporation, яка виробляє продукти харчування, використовує програмне забезпечення на основі штучного інтелекту – TensorFlow, яке визначає склад харчових продуктів і відхилення від норми. За твердженням керівників Kewpie, надалі використанні інтелектуальних систем продовжиться, основна мета: підтримка високих харчових стандартів виробленої та реалізованої продукції.

Безпека харчових продуктів
Технології AI застосовуються у ресторанах для контролю технології приготування страв. Наприклад, керівництво закладу може переконатися, що кухарі надягають ковпаки або спеціальні капелюшки, які закривають волосся; дотримуються санітарного режиму під час приготування їжі та всіх необхідних етапів готування страв. Загальновідомим є той факт, що компанія Domino’s має досвід доставки піци за допомогою дрона, а один з лідерів індустрії фаст-фуд компанія KFC тестує технологію розпізнавання осіб для персоналізованого обслуговування клієнтів.

Підтримка санітарних норм на виробництві
У харчовій промисловості чітка витримка санітарних норм вкрай важлива для отримання якісного і безпечного продукту. Деякі представники ринку фуд-індустрії використовують системи інтелектуальних датчиків для фіксації рівня чистоти і відстеження ступеня забруднення приміщень. Коли виникає необхідність у дезінфекції, система відправляє повідомлення. AI скорочує час, необхідний на чистку обладнання, отже, зменшує витрати на воду та електроенергію. Приклад таких систем – Clean in Place (CIP) – системи очищення на місці. CIP застосовують не тільки в ресторанах швидкого харчування та на виробництві продуктів, а й у медичних лабораторіях і лікарнях. Відомо, що для автоматизованого очищення обладнання використовується ультразвукове зондування і оптична флуоресцентна візуалізація.

Розробка нових продуктів
Харчова промисловість вільна у виборі інгредієнтів для створення продуктів і смакових поєднань. Наприклад, компанія Coca-Cola, світовий лідер з виробництва безалкогольних напоїв, вже кілька років використовує системи штучного інтелекту на своїх заводах. Такі системи працюють у вигляді машин самообслуговування – в таких машинах на заводі можна самостійно створювати напої, міксуючи смакові добавки. У найближчому майбутньому компанія планує випуск нових продуктів з додаванням нестандартних смакових ароматизаторів.

Вибір оптимального товару
Компанія Kellogg, американський виробник сухих сніданків і продуктів швидкого харчування, запустила технологію AI на виробництвах в 2017 році. Розробкою ПЗ займалася компанія IBM. Серед цікавих розробок – додаток по створенню міксу граноли (з 50-ти доступних інгредієнтів). ШІ визначає, чи буде обране поєднання продуктів мати приємний смак.
Таким чином, застосовуючи можливості інтелектуальних систем, виробники можуть легко спрогнозувати, чи будуть їхні нові продукти затребуваними.

Кілька додатків на основі AI, що використовуються для доставки їжі:

  1. Halla – додаток, що об’єднує послугу доставки їжі та інформацію про найближчі кафе, ресторани, закусочні на підставі місця розташування користувача і заздалегідь складеного “смакового профілю”. Так у багато разів підвищується ймовірність того, що заклад сподобається клієнту.
  2. Say2Eat – AI-агент, оформляє замовлення протягом 30 секунд. Може підключатися до різних платформ – Twitter, Slack, а також до Google Home та інших персоналізованих домашніх помічників.
  3. Foodpanda – інтелектуальна платформа доставки їжі з ресторанів. Працює як безпосередньо, так і через дочірні сервіси (у різних країнах світу вони називаються по-різному): Pauza, Delivery Club, Donesi.com, Net Princer.

Автор: Олена Семенчук


Читайте також:

Як пройшов 2018 рік у агросекторі: інновації та харчові тренди

Компанія NVIDIA Jetson створила агробота для збору ягід

Коментарi