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人工智能改变食品加工,泰森食品、百事、达能最新揭秘!

2024.09.27

 

人工智能(AI)正在改变各个行业,食品加工行业也不例外。在原材料转化为可食用的成品或半成品食品和调料的过程中,人工智能凭借其能够快速准确地分析大量数据的能力,正在颠覆设备维护、质量控制、生产排期和资源分配等各个环节。这一技术进步不仅提高了效率,也有助于行业的可持续发展。下面我们将深入探讨人工智能如何重塑食品加工的未来。

 

 

1

设备维护

 

食品生产厂使用高质量设备,优化实用性、降低耗能、提高生产效率是保持行业竞争力的关键。

 

现有数字化解决方案包括预测性质量分析预测性维护,已应用于检测纠偏,降低消费者收到不合格产品的风险。

 

其中有效的方法是利用工业物联网(IIoT)设备及其数字孪生——对实体物件、系统或过程进行数字化呈现。结合人工智能,此类解决方案具有显著优势。

 

2

生产排期与资源分配

 

人工智能也可用于优化生产排期、预测需求变化、简化资源分配。同时,自动化减少人工,加快生产周期,并最大限度降低错误发生的可能性。企业可以提高运营效率,降低成本,减少生产中的浪费。

 

例如,泰森食品(Tyson Foods)于2020年2月宣布计划引入计算机视觉技术,以跟踪鸡肉在工厂流水线的加工情况。这是泰森公司加大自动化和人工智能投资的策略之一,旨在降低成本和减少浪费。

 

泰森公司与亚马逊的云服务部门AWS合作,结合了摄像头、机器学习算法和边缘计算技术(数据在不发送到数据中心的情况下进行几乎实时的处理和分析),每周记录的包装鸡肉多达数十万磅。该系统使用计算机视觉识别产品类型(如鸡腿)、库存单位(SKU)、批次号,并使用自动称重机记录单批次鸡肉的重量。

 

3

质量控制

 

人工智能在自动化质量控制流程中发挥关键作用,确保产品质量的一致性。机器学习算法可以分析不同来源的数据,包括视觉检查、感官评估和实验室测试,识别规律并检测与质量标准的偏差。通过实时监控和即时纠偏,降低消费者收到不合格产品的风险。

 

例如,百事(PepsiCo)公司在菲多利(Frito-Lay)工厂的一个项目中,利用激光照射薯片并根据薯片发出的声音来判断其口感。相关算法已经成功研发,用以菲多利薯片加工系统的质检自动化。此外,百事还开发了一种机器学习模型,与视觉系统配套使用能够预测放置在传送带上的土豆重量。基于视觉的称重系统为公司节省了大量成本,省去了原本每条生产线30万美元(仅在美国就有35条生产线)的称重元件。

 

这个基于视觉的称重系统仅需一个摄像头及一个机器学习模型,在不创造额外费用的情况下收集数据点。正在开发的最后一个项目是测算土豆去皮后的“去皮百分比”。了解该数据可以帮助菲多利团队优化马铃薯去皮系统。待“去皮百分比”系统在美国全面应用后,预计每年至少可以为百事公司节省一百万美元。

 

 

4

可持续发展

 

人工智能系统和物联网可以分析整条供应链的数据,识别效率低下和产生浪费的环节。例如,人工智能算法可以优化库存管理,减少食物浪费,最大限度地减少生产过剩对环境的影响。基于人工智能的计算机视觉和模式识别技术,结合使用传感器的参数测量,还可以识别差异,在不浪费整批产品的情况下去除污染物,同时还能根据工艺要求不断调整水资源和能源的使用量。

 

达能(Danone)根据其数字制造加速(DMA)计划,在波兰奥波莱(Opole)建立了一家工厂。目标是在新数字技术扩展到全球其他制造基地之前进行落地测试。这些测试技术包括在工厂的滚筒干燥机中使用人工智能,该干燥机用于谷物类婴儿断奶食品的原料生产。借助机器学习,设备可以根据实时数据优化设置,提高工艺稳定性,减少浪费,降低能耗达40%。截至目前,该计划已为达能旗下39家工厂引入了20多种数字解决方案。在奥波莱工厂,达能的制造成本降低了19%(2019-2021),效率提高了12%。此外,温室气体排放量减少了50%,能源消耗减少了23%。

 

 

5

结语

 

人工智能正在深刻改变食品加工行业的设备维护、质量控制、生产排期和资源分配。利用好相关技术,企业可以提升效率,提高产品质量,优化资源利用率,并为可持续发展做出贡献。人工智能的技术进步将扩大在食品加工行业中的应用,为行业带来更高效、更加可持续的未来。

 
 
 
 
 
 
 

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