2020年7月15日---人工智能(AI)解決方案的應用可以顯著提高新型和季節(jié)性食品和飲料產品的成功率-并預計其持續(xù)的主流適用性。演講者在食品技術學院(IFT)虛擬博覽會SHIFT20上發(fā)表演講，展示了如何使用AI分析這些數據點，從而為產品發(fā)布的NPD和上市策略提供指導。演示者概述，跟蹤和預測購買行為和客戶情緒可以幫助品牌識別成功產品與失敗產品的共同特征。

“例如，許多食品公司已經在使用AI進行食品分類，食品安全監(jiān)控，預測和預測設備服務和維護的需求。但是，具有遠見卓識的公司仍有大量機會。人工智能技術是工業(yè)4.0愿景和旅程的組成部分，” SHIFT20參展商Infor的行業(yè)和解決方案戰(zhàn)略總監(jiān)Mikael Bengtsson告訴FoodIngredientsFirst。

在SHIFT20上，Infor的代表強調了餐飲制造的復雜性，涵蓋了從產品的概念到其商業(yè)化的整個過程。正如他們所強調的那樣，這些“運動部件”傳統(tǒng)上是手動過程。這方面的一個例子是使用Excel表或紙和鉛筆來計算食物或飲料的營養(yǎng)成分。

克魯姆斯追蹤流程發(fā)展的時間表，發(fā)現餐飲配方設計師越來越多地放棄其傳統(tǒng)方法用于AI支持的虛擬儀表板和增強的虛擬工具箱。

“這取決于公式，原材料中包含的數據以及它們如何反饋到監(jiān)管領域。如果您沒有合適的系統(tǒng)，那么一路上會有很多問題。您可能會給產品貼錯標簽并遇到麻煩，” Infor流程制造PLM解決方案顧問Eric Krums說。

克魯姆斯追蹤流程發(fā)展的時間表，發(fā)現餐飲配方設計師越來越多地放棄其傳統(tǒng)方法用于AI支持的虛擬儀表板和增強的虛擬工具箱。他概述了這一點，在跟蹤公式時非常有用。“使用強大的工具集，使人們可以查看所有可用信息，這是下一步。如果我使用的是紙質系統(tǒng)或excel，則無法看到所有內容。我們減少了發(fā)生某種錯誤的機會，因為我們錯誤地輸入了信息。”他解釋說。

“最終，我們可以將這些數據放到儀表板中，供研發(fā)經理或組織的高層使用，以查看所有這些信息的確切狀態(tài)。但是，如果不改變流程的前端，就無法邁出這一步。”

節(jié)省制造成本

作為虛擬研討會中被引用的案例研究，Infor與供應商Flint Hills合作，幫助其整合了數據流程。這家總部位于美國的生物燃料和原料公司要求對資產維護模式有更好的了解，并統(tǒng)一孤立的機器學習項目。另外，該公司在以站點為中心的數據庫中標記了不一致的數據，并且“沒有辦法統(tǒng)一這些數據”。

“在監(jiān)控資產等方面，他們需要對制造技術有更好的了解。我們看到的是，他們采用了分層的方法，在這種方法中，他們開始將其資產與基于商品的硬件連接起來，該硬件非常便宜且易于獲得，并且可以監(jiān)控設備。之后，在他們開始收集數據并將其推入我們的數據湖之后，他們開始采用不同的機器學習流程并將其捆綁到一個平臺中。” Infor人工智能和機器學習解決方案產品經理Heath Branum說道。

減少庫存的潛在節(jié)省額為1000萬美元，另外還有5,000萬美元將用于改造其維護業(yè)務。“現在，他們能夠實時查看來自制造現場和制造過程的數據。有時，他們可以在這些機器上部署機器學習模型，以主動告訴他們何時需要執(zhí)行維護，或者資產需要多少時間才能停止運行。”

Bengtsson展望未來，“最令人振奮的領域之一將是如何通過優(yōu)化耕種條件來提高產量。人工智能將在分析改變農業(yè)中不同參數的影響方面發(fā)揮重要作用。此外，根據對外部數據的訪問，甚至可以利用競爭和新興市場情報來幫助獲得市場領導地位。”

SHIFT20上的AI驅動

乳品制造商Edlong也在SHIFT20上展出，展示了AI的使用如何幫助預測消費者對NPD特殊感官特性的反應方式。利用這一科學技術，該公司擴大了其以乳制品為基礎的天然調味劑的種類，以各種“正宗口味，高強度”奶酪和用于調味料，調味料和蘸醬的培養(yǎng)型面進行營銷。