Интересное
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
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.
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 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.
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.
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.
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.