Искусственный интеллект для пищевой промышленности

Для лидеров пищевой промышленности, стремящихся к успеху, ответ прост: вы не можете упускать возможности, которые дают технологии на основе искусственного интеллекта.

«Исторически производственная отрасль медленно внедряла инновации, – говорит Тайлер Маршалл, руководитель по стратегическому партнерству и развитию бизнеса в Advantive. – Но с ростом внешнего давления, такого как экономическая неопределенность и проблемы с кадрами, производителям теперь приходится быстро модернизироваться, и ИИ играет ключевую роль в этой трансформации».

Это руководство дает лидерам пищевой промышленности конкретные доказательства влияния ИИ, проверенные стратегии внедрения и практические дорожные карты для успешной адаптации. Независимо от того, оцениваете ли вы свой первый пилотный проект с ИИ или масштабируете существующие инициативы, представленные здесь идеи и кейсы помогут вам уверенно ориентироваться в меняющемся технологическом ландшафте.

Ключевые выводы

• Начните с «быстрых побед». Начните внедрение ИИ с проектов по профилактическому обслуживанию и контролю качества. Они дают быструю отдачу и ясную бизнес-ценность, прежде чем переходить к более сложным задачам.

• Создайте фундамент, прежде чем масштабироваться. Инвестируйте в качество данных, инфраструктуру и обучение сотрудников. Успешные проекты ИИ зависят больше от чистых данных и готовности организации, чем от самой технологии.

• Действуйте решительно, чтобы не потерять актуальность. Конкуренция быстро меняется, так как внедрение ИИ в пищевой промышленности ускоряется. Ранние действия необходимы, чтобы не отстать от лидеров отрасли.

Бизнес-обоснование: почему ИИ важен сейчас

Потребительские запросы к качеству, безопасности и устойчивости растут, в то время как прибыль остается под давлением. Дефицит рабочей силы, нестабильность цепочек поставок и требования законодательства еще больше усложняют и без того сложную ситуацию.

На этом фоне 50% компаний пищевой промышленности планируют инвестиции в ИИ в 2025 году, руководствуясь четкими бизнес-целями: повышение эффективности производства (51%), принятие решений на основе данных (47%) и сокращение затрат (45%).

Рыночные возможности значительны. Прогнозируется, что рынок ИИ в пищевой промышленности вырастет с $9,68 млрд в 2024 году до $48,99 млрд к 2029 году.

И производители продуктов питания и напитков подтверждают этот прогноз. Более трети производителей, опрошенных в недавнем отчете о цифровой трансформации, заявили, что ИИ и машинное обучение станут наиболее важной технологией в пищевой промышленности в ближайшие три года. А 23% сказали, что ИИ/машинное обучение принесли самый большой ROI (возврат инвестиций) для их операций за последние 12 месяцев.

Но, пожалуй, наиболее убедительным является требование конкуренции. Как предупреждает один отраслевой эксперт, «если через три или четыре года вы только начнете внедрять ИИ, вы будете настолько далеко позади, что это может нанести ущерб вашему бизнесу. Люди должны хотя бы обратить внимание на то, что это происходит уже сейчас».

Проверенные приложения ИИ: где компании видят реальную отдачу

Профилактическое обслуживание – быстрая победа

Для многих производителей продуктов питания профилактическое обслуживание на основе ИИ является наиболее эффективным и быстро окупаемым решением. Цифры говорят сами за себя:

• Согласно McKinsey & Company, профилактическое обслуживание может сократить время простоя оборудования на 30-50% и увеличить срок службы оборудования на 20-40%, одновременно улучшая стандарты безопасности и общую работоспособность.

• Один производитель продуктов питания и напитков добился 20% улучшения работоспособности оборудования на своей производственной линии благодаря внедрению профилактического обслуживания на основе ИИ, при этом значительно сократив количество аварийных ремонтов и использование запчастей.

• 
  

Создание сквозной ценности с помощью оптимизации цепочки поставок

Приложения ИИ для цепочек поставок приносят одни из самых впечатляющих результатов в пищевой промышленности, особенно если они внедряются как интегрированные системы.

• Unilever разработала модель взаимодействия с клиентами на основе ИИ, которая меняет процессы планирования, прогнозирования и пополнения запасов. Это партнерство уже обеспечило доступность товаров на полках выше 98%, стимулируя сильный рост категории менее чем за год и сокращая запасы. Система внедряется для 30 ключевых клиентов по всему миру.

• Помимо оптимизации запасов, Unilever полагает, что возможность для команд по планированию избегать ручных корректировок прогнозов может сократить человеческие усилия на 30%. Запасы в распределительных центрах и магазинах оптимизированы, а на дорогах стало меньше грузовиков, которые доставляют именно то количество товара, которое необходимо, и в нужное время.

• Компании, которые первыми начали использовать управление цепочками поставок с помощью ИИ, сократили логистические расходы на 15%, улучшили уровень запасов на 35% и повысили уровень обслуживания на 65%.

• Кофейная сеть добилась значительного улучшения операций, включая сокращение уровня запасов на 15%и повышение производительности труда на 5% благодаря прогнозированию спроса на основе ИИ. Это позволило им более гибко адаптироваться к рыночным требованиям, сохраняя при этом более свежий товар и избегая избытка или дефицита.

  
  

Точность в масштабе с контролем качества и инспекцией

Компьютерное зрение и системы инспекции на основе ИИ превращают контроль качества из «бутылочного горлышка» в конкурентное преимущество.

• Производитель автомобильных запчастей в Японии сократил затраты на рабочую силу на 30% и достиг 95% обнаружения дефектов с помощью системы визуального контроля на основе ИИ. Производитель упаковки сообщил о 50% сокращении времени инспекции и 10% сокращении затрат на рабочую силупосле внедрения.

• Один из ведущих производителей отметил 80% снижение затрат на рабочую силу благодаря автоматическому классификатору дефектов, в основном за счет оптимизации рабочих процессов. Это же решение помогло производителю чипов снизить зависимость от рабочих, которые осматривали изображения дефектов. Этот процесс был затратным и медленным, требуя 12 инспекторов, работающих посменно.

• Платформы ИИ могут быть разработаны для понимания огромной изменчивости продуктов питания, что позволяет сортировать и оценивать размер, форму, цвет и качество поверхности продуктов на быстро движущихся производственных линиях. Система может направлять роботов для удаления инородных предметов и поврежденных продуктов, обеспечивая при этом постоянные стандарты качества.

  
  

Идите в ногу с изменениями рынка с помощью генеративного ИИ

Компании начинают изучать генеративный ИИ для разработки рецептов, персонализированного питания и планирования сценариев цепочки поставок. Mars, Nestle и другие крупные бренды уже используют генеративные платформы ИИ для проверки новых идей продуктов и создания отчетов об исследованиях рынка.

Устойчивость и соответствие требованиям: ИИ как инструмент

ИИ не только повышает операционную эффективность, но и поддерживает приоритеты, такие как соблюдение нормативных требований и инициативы по устойчивому развитию.

• «ИИ наиболее ценен, когда он заменяет ручные процессы в цеху, – отмечает Маршалл. – Например, большинство производителей сегодня по-прежнему используют ручку и бумагу, затем переносят информацию в электронные таблицы и вручную обрабатывают ее для улучшения процессов. ИИ начнет играть свою роль, когда компании станут более успешно собирать эту информацию и данные с оборудования, чтобы принимать решения быстрее».

• Системы ИИ могут улучшить соблюдение правил безопасности пищевых продуктов, одновременно снижая нагрузку на ручное ведение документации и мониторинг. Системы на основе ИИ обеспечивают комплексное отслеживание «от фермы до вилки», поддерживая соответствие правилам отслеживания продуктов питания FDA и быстрое реагирование на инциденты. Между тем, автоматизированные системы инспекции и ведения документации обеспечивают постоянное соблюдение стандартов безопасности, сокращая человеческие ошибки.

• Автоматизация также меняет подходы к устойчивому развитию в пищевой промышленности. Сокращая отходы, улучшая эффективность использования ресурсов и обеспечивая «умную» упаковку, она соответствует запросам потребителей на экологичные практики. Системы на основе ИИ могут оптимизировать потребление тепла, охлаждения и энергии, а также обеспечивать профилактическое обслуживание, которое продлевает срок службы оборудования и сокращает частоту его замены. Усовершенствованные системы контроля качества сокращают количество отходов, в то время как оптимизация цепочки поставок сводит к минимуму порчу продуктов и перепроизводство.

Рассмотрим пример процессов очистки. По оценкам Университета Ноттингема, очистка оборудования потребляет почти 30% энергии и воды пищевого производства. Технология датчиков на основе ИИ сокращает время очистки, экономит ресурсы и может привести к годовой экономии примерно в $133 млн.

Уроки внедрения ИИ от лидеров отрасли

Начинайте с малого, масштабируйтесь быстро

Наиболее успешные внедрения ИИ в пищевой промышленности следуют дисциплинированному подходу, который начинается с целенаправленных пилотных проектов и масштабируется на основе проверенных результатов. Отраслевые эксперты рекомендуют начинать с малого: «Вам не нужно запускать многомиллионные, многолетние проекты. Вы можете запустить проект и увидеть результаты через три месяца. Если он не удастся, вы потратили на него всего три месяца, можете извлечь урок, скорректировать свою идею и действовать лучше».

Kellanova демонстрирует такой образ мышления. Благодаря многообещающим результатам пилотных проектов, компания обдумывает, где еще в своей сети она могла бы использовать ИИ, и планирует масштабировать ИИ на аналогичные производственные линии в ближайшие 12 месяцев на основе этих первых уроков.

Качество данных – основа успеха

Любое успешное внедрение ИИ начинается с критической оценки качества и доступности данных. «Хорошие данные – это абсолютный фундамент всего, что вы строите на основе ИИ, – говорит Маркус Герстер, основатель и генеральный директор MontBlancAI. – Если это ИИ, машинное обучение или даже простая статистика или визуализация, плохие данные означают плохие решения».

Многие компании обнаруживают, что, хотя источники данных хороши, технология, которая собирает, очищает и хранит информацию с оборудования, плохо справляется со значительным объемом данных. Это часто требует обновления инфраструктуры, прежде чем внедрение ИИ может быть успешным.

Для более крупных компаний создание прочной основы данных имеет решающее значение, хотя советы директоров все чаще требуют ROI от этих инвестиций. Небольшие компании могут извлечь урок из этого подхода «сначала очисти и организуй данные», будучи более быстрыми в расчете ROI и демонстрации ценности.

Преодоление барьеров внедрения

Понимание и устранение общих барьеров имеют важное значение для успешного внедрения ИИ.

Основные проблемы включают:

• Ограничения по стоимости: Почти 70% компаний пищевой промышленности сталкиваются с барьерами по стоимости при внедрении решений для цифровой трансформации.

• Интеграция с устаревшими системами: Более половины (53%) с трудом интегрируют ИИ в существующие системы.

• Дефицит навыков: Почти треть (31%) сталкиваются с проблемами переподготовки сотрудников.

• Одобрение руководством: Для 28% межведомственное одобрение является проблемой.

Решение?

• Поэтапное внедрение: Начните с пилотных проектов, которые демонстрируют четкую ценность, прежде чем расширяться.

• Стратегия партнерства: Работайте со специализированными поставщиками ИИ и системными интеграторами, которые понимают пищевую промышленность.

• Инвестиции в обучение: Сосредоточьтесь на повышении квалификации существующего персонала, а не на полной замене.

• Управление изменениями: Вовлекайте персонал в процесс внедрения и заранее решайте проблемы.

  
  

Финансовое планирование: понимание ROI и требований к инвестициям

Ожидаемая отдача и сроки

Финансовое обоснование ИИ в пищевой промышленности является убедительным при правильном планировании и реализации:

• После внедрения ИИ в цепочку поставок 61% руководителей производства смогли сократить расходы, а 53% увеличили доходы. Более трети сообщили об общем увеличении доходов более чем на 5%.

• Опрос об инвестициях в ИИ показал, что 74% предприятий соответствовали или превзошли свои ожидания, демонстрируя, что хорошо спланированные инициативы ИИ приносят измеримую ценность.

• В то время как среднее время для развертывания ИИ составляет менее 8 месяцев, компании должны рассчитывать, что пройдет около 13 месяцев, прежде чем они начнут видеть выгоды от инвестиций в ИИ.

  
  

Технологический выбор: выбор правильных партнеров и платформ

Выбор правильного поставщика является критическим фактором успеха в инициативах ИИ. Учитывайте, что вам нужно, чтобы увидеть результаты и масштабироваться, а также какой опыт и поддержку может предложить ваш потенциальный партнер.

Технические требования:

• Специфическая для отрасли функциональность и понимание процессов пищевой промышленности.

• Масштабируемая архитектура, которая может расти вместе с вашими операциями.

• Возможности обработки в реальном времени для производственных сред.

• Возможности интеграции с существующими системами (ERP, MES, SCADA).

Дорожная карта внедрения: практическое руководство

Как и любые инвестиции в технологии, продуманный, стратегический подход к внедрению поможет убедиться, что ваша инициатива по ИИ готова к запуску и начнет выполнять свои обещания.

Фаза 1: Оценка и подготовка

• Оценка готовности к ИИ: Оцените текущее качество данных, доступность и инфраструктуру; оцените организационные возможности и готовность к изменениям; выявите наиболее важные варианты использования, соответствующие бизнес-приоритетам; установите базовые показатели для измерения ROI.

• Создание фундамента: Внедрите системы управления данными и качеством; обновите сеть и вычислительную инфраструктуру по мере необходимости; создайте внутреннюю осведомленность об ИИ; обеспечьте поддержку руководства и межфункциональных команд.

Фаза 2: Пилотное внедрение

• Выбор пилотного проекта: Выберите целенаправленные, измеримые приложения с четкой бизнес-ценностью; начните с профилактического обслуживания или контроля качества для самой быстрой отдачи; обеспечьте адекватную доступность и качество данных для выбранного случая использования; запланируйте обучение как техническое, так и организационное.

• Выполнение: Внедрите пилотные системы с минимальными нарушениями производства; установите системы мониторинга и измерения; обучите операторов и обслуживающий персонал; документируйте извлеченные уроки и лучшие практики.

Фаза 3: Масштабирование и расширение

• Успешное масштабирование пилотного проекта: Повторите успешные пилотные проекты на аналогичных производственных линиях; интегрируйте приложения ИИ с существующими системами; расширьте возможности команды и организационные знания; уточните процессы на основе операционного опыта.

• Дополнительные приложения: Добавьте дополнительные возможности ИИ к успешным фундаментам; интегрируйте несколько систем ИИ для сквозной оптимизации; расширьтесь до цепочек поставок и приложений для клиентов; начните изучать продвинутые приложения, такие как генеративный ИИ.

Фаза 4: Стратегическая интеграция

• Интеграция на уровне предприятия: Создайте полностью связанные операции, поддерживаемые ИИ; внедрите продвинутую аналитику и бизнес-интеллект; создайте конкурентное преимущество с помощью возможностей ИИ; установите процессы постоянного улучшения и инноваций.

Сделайте вашу компанию готовой к будущему с помощью ИИ

Как убедились лидеры отрасли, компании, которые откладывают внедрение ИИ, рискуют так сильно отстать, что восстановиться будет чрезвычайно сложно. Технология зрелая, бизнес-обоснование доказано, а конкурентные преимущества реальны.

Но также важно не торопиться с процессом внедрения – инициативы чаще терпят неудачу без стратегического мышления, тщательного планирования и дисциплинированного выполнения. Начните с тщательной оценки вашего текущего состояния, определите наиболее важные варианты использования и начните с целенаправленных пилотных проектов, которые могут продемонстрировать четкую ценность. Создайте свой фундамент данных, инвестируйте в своих людей и выбирайте технологических партнеров, которые понимают как ИИ, так и пищевую промышленность.

Трансформация пищевой промышленности с помощью ИИ уже началась. Позиция вашей компании в этом новом ландшафте зависит от решений и действий, которые вы предпринимаете сегодня.