В пищевой промышленности искусственный интеллект начал использоваться сравнительно недавно. Десятилетие назад все процессы, связанные с оптимизацией операций и обслуживанием клиентов в фуд-индустрии, являлись задачей служб доставки и сотрудников соответствующих департаментов. В наши дни, помимо технологий AI, в розничной торговле нередко применяют AR (технологии дополненной реальности).

Основные возможности, предоставляемые AR-технологиями, это:

  • интерактивное продвижение (“живая” реклама или “голограммы”, особенно распространен этот вид рекламы в крупных торговых центрах);
  • моментальные покупки (всплывающие предложения моментальной оплаты товара);
  • призыв к выполнению торговых операций по месту работы, проживания или текущего местоположения (ориентация клиента на совершение сделки “здесь и сейчас”, например, заказать пиццу в ближайшей пиццерии и т.д.);
  • определение местоположения (находясь в незнакомом районе, по запросу можно узнать, где располагаются ближайшие торговые центры или рестораны быстрого питания);
  • предоставление максимально полной информации о продукте (виртуальная презентация продукта, например, системы здорового питания, в том числе, доставки обедов в офис и т.д.).

Один из первых примеров применения AR-технологии – это каталог дополненной реальности, выпущенный компанией IKEA в 2013 году. Разработкой приложения занималась компания IBM, она же проводила исследования, подтвердившие, что более 50% клиентов ищут в своих смартфонах информацию о товаре, который намерены купить. Такой каталог ориентировал клиента на совершение покупки и повышал интерес к товару.

Примером непосредственного использования AR-технологий в пищевой промышленности является рекламная кампания Nestle: для привлечения внимания потребителей к сухим завтракам, компания использовала образы персонажей из мультфильма “Рио”. Приобретая сухой завтрак, покупатель автоматически получал возможность сыграть в 3D игру, сочетающую трехмерную анимацию и виртуальную реальность.

А теперь рассмотрим основные сферы применения AI в пищевой индустрии:

Хранение товара, упаковка
Важная задача, с которой сталкивается каждый производитель продуктов питания – это эффективное хранение и фасовка продукции. До сих пор во многих небольших компаниях процесс хранения организуется с помощью ручного труда – размещение продукции на складах осуществляется специальными сотрудниками (грузчиками, кладовщиками). ИИ помогает автоматизировать процесс хранения и фасовки продукции, что в итоге снижает затраты на рабочую силу, повышает скорость отгрузки, оптимизирует размещение товаров на складе. Пока что самым известным практическим примером применения искусственного интеллекта являются склады компании Amazon – 70% работы по хранению и отгрузки товаров автоматизировано, эту работу выполняют роботы.

Японская компания Kewpie Corporation, производящая продукты питания, использует программное обеспечение на основе искусственного интеллекта – TensorFlow, определяющее состав пищевых продуктов и отклонения от нормы. По утверждению руководителей Kewpie, в дальнейшем использовании интеллектуальных систем продолжится, основная цель: поддержание высоких пищевых стандартов производимой и реализуемой продукции.

Безопасность пищевых продуктов
Технологии AI применяются в ресторанах для контроля технологии приготовления блюд. Например, руководство заведения может убедиться, что повары надевают колпаки или специальные шапочки, закрывающие волосы, соблюдают санитарный режим во время приготовления пищи и придерживаются всех необходимых этапов готовки блюд. Общеизвестным является тот факт, что компания Domino’s имеет опыт доставки пиццы с помощью дрона, а один из лидеров индустрии фаст-фуд KFC тестирует технологию распознавания лиц для персонализированного обслуживания клиентов.

Поддержание санитарных норм на производстве
В пищевой промышленности четкое поддержание санитарных норм крайне важно для получения качественного и безопасного продукта. Некоторые представители рынка фуд-индустрии используют системы интеллектуальных датчиков для фиксации уровня чистоты и отслеживания степени загрязнения помещений. Когда возникает необходимости в дезинфекции, система отправляет уведомление. AI сокращает время, необходимое на чистку оборудования, следовательно, уменьшает затраты на воду и электроэнергию. Пример таких систем Clean in Place (CIP) – системы очистки на месте. CIP применяют не только в ресторанах быстрого питания и на производстве продуктов питания, но и в медицинских лабораториях и больницах. Известно, что для автоматизированной очистки оборудования используется ультразвуковое зондирование и оптическая флуоресцентная визуализация.

Разработка новых продуктов
Пищевая промышленность свободна в выборе ингредиентов для создания продуктов и вкусовых сочетаний. Например, компания Coca-Cola, мировой лидер по производству безалкогольных напитков, уже несколько лет использует системы искусственного интеллекта на своих заводах. Такие системы работают в виде машин самообслуживания – в таких машинах на заводе можно самостоятельно создавать напитки, миксуя вкусовые добавки. В ближайшем будущем компания планирует выпуск новых продуктов с добавлением нестандартных вкусовых ароматизаторов.

Выбор оптимального товара
Компания Kellogg, американский производитель сухих завтраков и продуктов быстрого питания, запустила технологию AI на производствах в 2017 году. Разработкой ПО занималась компания IBM. Среди интересных разработок – приложение по созданию микса гранолы (из 50-ти доступных ингредиентов). ИИ определяет, будет ли выбранное сочетание продуктов иметь приятный вкус.
Таким образом, применяя возможности интеллектуальных систем, производители могут легко спрогнозировать, будут ли их новые продукты востребованными.

Несколько приложений на основе AI, используемых для доставки еды:

  1. Halla – приложение, объединяющее услугу доставки еды и информацию о ближайших кафе, ресторанах, закусочных на основании местоположения пользователя и заранее составленного “вкусового профиля”. Таким образом, многократно повышается вероятность того, что заведение понравится клиенту.
  2. Say2Eat – AI-агент, оформляет заказ в течение 30 секунд. Может подключаться к различным платформам – witter, Slack, а также к Google Home и другим персонализированным домашним помощникам.
  3. Foodpanda – интеллектуальная платформа по доставке еды из ресторанов. Работает как напрямую, так и через дочерние сервисы (в разных странах мира они называются по-разному): Pauza, Delivery Club, Donesi.com, Net Princer.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

Как прошел 2018 год в агросекторе: инновации и пищевые тренды

Компания NVIDIA Jetson создала агробота для сбора ягод

Комментарии