В последние пару лет можно с уверенностью сказать, что в пищевой промышленности произошли революционные изменения. Такие компании, как swiggy и zomato, выросли как никто другой, и это было бы невозможно без помощи Data Science. Пищевая промышленность нуждается в быстрых изменениях с изменением поведения клиентов, и именно тогда на сцену выходит наука о данных. С помощью науки о данных пищевые компании могут анализировать поведение клиентов и определять их критерии и предпочтения, и на основе этого они прогнозируют доход для разные продукты.

наука о данных также может быть полезна в цепочке поставок, она помогает обеспечить прозрачность работающего предприятия и тем самым становится эффективным управление цепочкой поставок.

Недавно zomato объявил о 10-минутной доставке, Dominos делает доставку пиццы без водителя, и все это стало возможным с помощью науки о данных. Наука о данных также может быть полезна для оптимизации производства, сокращения отходов, гигиены, анализа рынка и т. д.

Для поддержания лучшей гигиены

Надлежащая гигиена является главным приоритетом на любом пищевом предприятии, чтобы убедиться, что продукты безопасны, а предприятие соответствует требованиям. С помощью ML можно улучшить личную гигиену работников. На всех пищевых предприятиях используется камера, и с помощью программного обеспечения для распознавания лиц можно определить, носят ли рабочие маски, головные уборы или нарушают ли они какой-либо закон о безопасности пищевых продуктов. Система выявит таких сотрудников из тысяч рабочих и сообщит об этом. управление примерно такое же

Сокращение отходов

Пищевые отходы — это серьезная проблема в пищевой промышленности. Пищевые отходы возникают на всех этапах системы обработки пищевых продуктов, поэтому подходы к измерению и мониторингу, основанные на машинном обучении, могут оказать огромное влияние на сокращение отходов.

С помощью машинного обучения можно разработать оцифрованную систему контроля качества и аналитики, которая будет определять продукты, которые скоро сгниют. Наука о данных также может быть полезна для создания рынка для сопоставления продуктов различного уровня качества с покупателями, которые могут использовать это конкретное качество, пользователи могут проверять уровень качества и выбирать в соответствии со своими требованиями.

Анализ рынка

Поскольку мы знаем, что спрос клиентов постоянно меняется, и для пищевой промышленности очень важно отслеживать изменения спроса, чтобы увеличить их доход. С помощью алгоритмов машинного обучения можно анализировать человеческие тесты и предпочтения. Тесты пищевых продуктов на человека меняются в зависимости от сезона, праздников и случаев.

Алгоритм машинного обучения может предсказать, какой именно продукт питания будет востребован в определенное время года и на конкретном фестивале. ML также может быть полезен в сегментации клиентов, и благодаря этому отрасль может определить и нацелить набор клиентов для своей маркетинговой кампании.

Разработка нового продукта

Для любой отрасли было бы очень полезно, если бы они каким-то образом могли узнать, как их продукт будет работать на любом рынке, до его запуска, чтобы они могли планировать свои маркетинговые стратегии.

Машинное обучение помогает пищевой промышленности определять вкусовые предпочтения потребителей и предсказывать, насколько хорошо они отреагируют на новые вкусы. На основе этого анализа данные о клиентах можно разделить на демографические группы, чтобы помочь компаниям разрабатывать новые продукты, соответствующие предпочтениям их целевой аудитории.

Управление цепочками поставок

Алгоритмы машинного обучения обладают возможностями, помогающими предприятиям создавать более эффективные и устойчивые цепочки поставок при соблюдении местных норм и международных стандартов. Различные алгоритмы ИИ можно использовать для мониторинга и проверки процесса отслеживания доставки, обеспечивая безопасность и прозрачность. Мало того, что это может помочь сделать прогноз ценообразования и запасов, что приведет к экономии средств.

С помощью машинного обучения отрасль может отслеживать продукт от фермы до потребителя, чтобы обеспечить прозрачность. Такие компании, как zomato и swiggy, используют ML, чтобы обеспечить своевременную доставку еды своим клиентам, это помогает водителю найти лучший маршрут, а также сократить время ожидания клиента.

Оптимизация процессов и производства

Машинное обучение обладает огромным потенциалом для оптимизации производства и выявления оптимальных рабочих точек производственных предприятий для достижения ключевых показателей эффективности бизнеса. Алгоритм оптимизации на основе машинного обучения может работать с потоковой передачей данных в реальном времени с производственного объекта, предоставляя операторам рекомендации при выявлении потенциала для улучшения производства.

Самостоятельный заказ

С помощью машинного обучения можно разработать систему самостоятельного заказа, чтобы помочь клиентам в процессе заказа, предоставляя им подробную информацию об используемых ароматизаторах или специях, их предпочтениях и даже новых добавленных товарах. Рестораны Mancy внедряют эту систему для решения таких проблем, как нехватка персонала, взаимодействие с клиентами и неточные заказы.

Система обратной связи с клиентами

В настоящее время пищевая промышленность собирает различную информацию от клиентов, такую ​​как их предпочтения в еде, привычки, жалобы и т. д. Результат сбора и анализа информации помогает приложениям на основе общественного питания получать больше заказов на еду от старых, а также новых клиентов, таким образом обеспечение лояльности потребителей. это также помогает устранить лазейки и жалобы, которые делают эти приложения более отказоустойчивыми и надежными.

Заключение

В текущем сценарии пищевая промышленность использует базовый уровень искусственного интеллекта. С каждым днем ​​роль ИИ становится жизненно важной благодаря его способности улучшать гигиену, защиту пищевых продуктов и систему управления отходами, но наука о данных обладает большим потенциалом для обеспечения разумной и более здоровой производительности для потребителей и компаний. Наука о данных позволяет снизить затраты на упаковку и транспортировку, повысить удобство для клиентов, быстрое обслуживание, голосовой поиск и более персонализированные заказы.