Когда мы думаем о еде, мы, возможно, не думаем одновременно о технологиях. Но поскольку время меняется, пищевая промышленность использует технологии для своего производства, продажи и доставки. В настоящее время технология используется в производстве продуктов питания, их упаковке, продаже и даже доставке потребителю. Можно даже увеличить срок годности продуктов.
Давайте посмотрим на применение машинного обучения и искусственного интеллекта в пищевой промышленности и жилых помещениях.
- Гигиена
Безопасность пищевых продуктов и чистота являются максимальным требованием в пищевой компании. Алгоритм машинного обучения можно использовать для компьютерного зрения, чтобы проверить, носят ли сотрудники маски и кепки.
- Аналитическое решение
Аналитика, касающаяся поведения пользователя и заказов, может во многом помочь предсказать будущие заказы. Эти анализы многого стоят, чтобы ресторан узнал о себе. Также клиенты могут быть разделены с помощью анализа различных демографических данных.
- Оптимизация цепочки поставок
Это область пищевой промышленности, которая является наиболее важной. Здесь ИИ помогает контролировать продукты питания на каждом этапе, то есть от фермера до потребителя. Прогнозирование для управления ценами и запасами также выполняется с использованием ИИ.
- Сортировка
В рутинных действиях, таких как выбор еды по форме и размеру, ИИ использует компьютерное зрение для выполнения этой задачи. Выбор хорошего картофеля для приготовления картофеля фри. Камера имеет адаптивный спектр, который хорошо подходит для оптической сортировки продуктов.
- Переосмысление доставки еды
Алгоритмы машинного обучения могут способствовать более эффективному, экономичному и быстрому назначению водителей для доставки еды. Оптимизированные маршруты доставки проходят через гораздо более короткие расстояния, избегая пробок и ненужных задержек. Это означает, что они используют меньше топлива, что приводит к гораздо меньшим выбросам.
ML использует в размещении:
- Анализ данных
ИИ использует анализ данных для обеспечения хорошего обслуживания клиентов. Технология использует большой объем данных для анализа поведения и получения важных выводов о клиентах или потенциальных клиентах.
- Чат-боты
Это как ваш помощник. Они доступны 24/7. Они отзывчивы и много понимают. Чат-боты не только дают ответы на вопросы, но и узнают о клиенте. Быстрые ответы на вопросы потенциальных клиентов помогут вам сохранить этих клиентов и привлечь внимание новых клиентов.
- Автоматизация динамического ценообразования
Машинное обучение может использовать исторические данные и поведенческий анализ для более точного понимания закономерностей. Специалисты по Data Science разрабатывают и внедряют ценовые модели, используя данные об отелях и их конкурентах. Статическое ценообразование также может изменяться путем анализа тенденций и факторов сезонности.
Не только это… есть много других применений машинного обучения в пищевой промышленности и гостиничном бизнесе.
Ссылки: https://spd.group/machine-learning/machine-learning-and-ai-in-food-industry/
