Интересное
Бизнес с интеллектом. 5 направлений оптимизации процессов в пищевой промышленности с помощью ИИ
Искусственный интеллект способен оптимизировать многие производственные процессы, и пищевая промышленность не исключение. Каковы приоритетные направления применения ИИ в отрасли?
Объём российского рынка ИИ, млрд рублей
Прогнозирование загрузки производства
Специально обученная модель на основе технологий искусственного интеллекта способна увеличить объёмы производства. Программа учитывает расположение и мощности нескольких производственных площадок, доступность и объёмы сырья, число заказов и выстраивает оптимальный сценарий распределения загрузки.
Плюсы:
Например, молочный кооператив Arla Foods использует собственный ИИ для того, чтобы наиболее эффективно распределять сырое молоко с ферм членов объединения по производствам. Из 13 млрд килограммов сырого молока около 200 млн килограммов терялось до внедрения ИИ, который прогнозирует надои, помогает рассчитывать оптимальные маршруты молоковозов до заводов с учётом их мощностей.
Прогноз спроса на производимую продукцию
В пищевой промышленности, где часто речь идёт о скоропортящейся продукции, ошибки в планировании спроса чреваты серьёзными потерями.
ИИ-модели прогнозируют спрос с учётом множества факторов, включая многолетнюю статистику в точках продаж, сезонность, ценовую политику конкурентов и т. д.
Такие системы есть у многих крупных производителей и вертикально интегрированных компаний. Например, единую систему прогнозирования спроса (особенно в категориях «фреш» и «ультрафреш») с 2021 года внедряет вертикально интегрированная компания «Магнит». Ритейлер обеспечивает часть поставок овощей и зелени за счёт собственного производства. Задачи ИИ — повысить доступность ассортимента, особенно скоропортящейся продукции, оптимизировать товарный запас. А «Лента» с помощью ИИ-технологий на 30% ускорила расчёт ежедневных прогнозов ассортимента магазинов, что помогает избежать скопления товаров на складах и снизить потери продукции.
Контроль соблюдения санитарных норм на производстве
Контроль за соблюдением санитарных норм сотрудниками на производстве (гигиены рук, температуры тела, ношения средств индивидуальной защиты) может осуществляться через камеры в автоматическом режиме, в том числе ИИ ведёт персональную статистику для каждого сотрудника и немедленно уведомляет о нарушениях.
Такую систему, например, используют на предприятиях крупнейшего в России производителя индейки «Дамате» (бренд «Индилайт»). Система Direktiva использует технологии компьютерного зрения и обеспечивает сплошной контроль 2250 сотрудников завода в режиме 24/7. Камера распознаёт лицо сотрудника, и на экраны выводится инструкция по правильной обработке рук. В зависимости от того, насколько действия работника соответствовали регламенту, выставляется оценка, которую впоследствии он может просмотреть в своём личном кабинете. Преодолеть турникет перед чистой зоной человек может только после сушки и дезинфекции рук и повторной идентификации по лицу.
Сортировка и контроль качества сырья
Если раньше на конвейерах использовался ручной труд для отслеживания некачественного сырья (недозрелых или испорченных плодов, дефектов и инородных предметов и т. д.), то теперь с этим эффективно справляется ИИ и автоматика (компьютерное зрение).
Оптическую автоматизированную сортировку плодов применяют, например, в российской компании Freshberry из Карелии (выпускает замороженную чернику, клюкву, бруснику и морошку). Около 3% сырья — сорные примеси, и оптические сортировщики помогают снизить их количество до 1% и менее при скорости сортировки 2—2,5 тонны ягод в час. Сортировочная установка сканирует поток сырья с помощью специальных камер и многоспектральных сенсоров и с высокой точностью определяет отклонения в цвете, форме и структуре.
Мониторинг труда рабочих на конвейерной линии
ИИ способен выявлять причины снижения выработки персонала конвейерной линии, что сказывается на общем количестве готовой продукции. Компьютерное зрение мониторит производительность сотрудников, выявляет ошибки или возможности для оптимизации труда.
Технологии мониторинга труда в пищевой промышленности могут использоваться на разных этапах. Например, на молочных фермах ИИ отслеживает, не пропустили ли сотрудники некоторых коров при лечении, прививках, осеменении и других процедурах, указывает на регулярные проблемы со здоровьем поголовья в случае невнимательности ветеринаров и т. д., как это было в агрохолдинге «Дороничи» до внедрения ИИ «Простое решение» компании Agrointellect.
Другие мясные холдинги вложились в разработку приложения на основе ИИ для смарт-часов, которое позволит отслеживать движения рук сотрудников для повышения эффективности труда и снижения числа производственных травм. ИИ будет анализировать скорость движений, приложенную силу другие параметры работников конвейера, а также их самочувствие, предупреждая об опасных и неправильных действиях или о накопленной усталости и обезвоживании.
Вижу цель
ИИ находит применение во всех отраслях и может существенно оптимизировать процессы в пищевой промышленности на всех этапах — от полевых работ до доставки готовой продукции. Важно определиться с потребностями компании: в какой сфере вклад ИИ способен высвободить или сэкономить значительные ресурсы, существенно оптимизировать процессы.
