📝خلاصه مقاله:
هوش مصنوعی در صنعت غذا از یک ابزار جانبی به یک فناوری تحولآفرین تبدیل شده است و چهار نقش اصلی آینده آن را برجسته میکند:
-
تسریع توسعه محصول: کاهش چرخه طولانی عرضه محصول جدید به بازار (TTM) با تحلیل دادهها، غربالگری ایدهها و تسهیل انطباق با قوانین.
-
شناسایی روندهای واقعی: تمایز بین «هیاهو» و «روند واقعی» با تحلیل دادههای گسترده برای پیشبینی بهتر فرصتهای نوآوری.
-
افزایش ارتباط با مصرفکننده: کمک به طراحی محصولاتی که واقعاً برای مشتریان قابل درک، مرتبط و جذاب باشند و شانس موفقیت و ماندگاری در بازار را بالا ببرند.
-
کاهش ضایعات غذایی: پیشبینی دقیق تقاضا و بهینهسازی تولید برای جلوگیری از تولید مازاد، کاهش هزینهها و حمایت از پایداری.
🔑 نتیجه: هوش مصنوعی به شرکتهای غذایی کمک میکند سریعتر، دقیقتر و پایدارتر عمل کنند و همزمان نوآوری و ارتباط با مصرفکنندگان را بهبود دهند.
📚اصل مقاله :
نقش هوش مصنوعی (AI) در صنعت غذا در دهه گذشته رو به افزایش بوده است و عمدتاً تمرکز عملی آن بر بهبود راحتی و افزایش سرعت، به ویژه برای شرکتهای بزرگ چندملیتی مواد غذایی و آشامیدنی بوده است.
اما با بالغ شدن الگوریتمها و گسترش منابع داده، همه به دنبال هوش مصنوعی هستند تا علاوه بر دسترسی بیشتر نه تنها برای شرکتهای بزرگ غذایی، بلکه برای مشاغل کوچک و متوسط نیز بسیار قابل دسترستر شود. در اینجا چهار مورد از مهمترین کاربردهای صنعت غذا که هوش مصنوعی به سمت آنها حرکت میکند تا تأثیر قابل توجهی داشته باشد – و حضور خود را در این بخش برجستهتر کند – آورده شده است:
1)- کوتاه کردن چرخههای توسعه محصول
ایده کلی ادغام هوش مصنوعی در عملیات شرکتها، افزایش بهرهوری است، اما علاوه بر کمک به مواردی مانند تحقیقات قبل از جلسه یا برنامهریزی بهتر جلسات، کارشناسان معتقدند که هوش مصنوعی نقش بسیار بزرگتری در بهبود مستقیم زمان عرضه به بازار یا Time to Market (TTM) برای توسعه محصولات جدید دارد.
رجیب روی، مدیرعامل شرکت Royex Technologies مستقر در دبی، در نمایشگاه اخیر Fi Asia 2025 در بانکوک، تایلند، گفت: «شرکتهای مختلف مواد غذایی و آشامیدنی، پیچیدگیهای سبد محصولات متفاوتی دارند که سطح ابزارهای هوش مصنوعی مورد نیاز را تعیین میکند و اغلب این منجر به استفاده سطحی از آنها در برنامهریزی جلسات یا ترجمه مکالمات میشود – اما چیزهای بسیار بسیار بیشتری برای کشف در اینجا وجود دارد.»
یکی از واضحترین زمینههایی که هوش مصنوعی پتانسیل بالایی برای عملکرد در آن دارد، توسعه محصول است و این فراتر از الگوریتمها برای اجرای ماشینها یا افزایش تولید است، بلکه توانایی سرعت بخشیدن به جمعآوری اطلاعات، تجزیه و تحلیل و نوآوری کلی است.» .اگرچه این موضوع ممکن است در ظاهر ساده به نظر برسد، اما TTM یکی از حوزههایی است که بسیاری از شرکتهای مواد غذایی و آشامیدنی با بیشترین چالشها مواجه هستند و هوش مصنوعی فرصتهای زیادی برای درخشش در آن دارد.
فونتاکورن وونگچاروئن، معاون مرکز نوآوری غذایی بتاگرو، افزود: «توسعه محصول میتواند مراحل زیادی را طی کند و واقعیت این است که تکمیل هر مرحله زمان بسیار زیادی میبرد، بنابراین توسعه کلی میتواند ماهها تا سالها طول بکشد که در بازار پرسرعتی مانند غذا ایدهآل نیست.»
«هوش مصنوعی میتواند با غربالگری تمام ایدههایی که داریم و فهرست کردن مفاهیمی با بهترین نتایج بالقوه، این زمان را کوتاه کند؛ و همچنین نقش تضمین برآورده شدن الزامات مهم از جمله الزامات نظارتی توسط نمونه اولیه محصول نهایی را ایفا کند.»
بتاگرو یکی از شرکتهای پیشرو در زمینه پروتئین در تایلند است که صدها محصول پروتئینی و سایر محصولات مرتبط با کشاورزی-غذایی را تولید میکند که به صورت جهانی صادر میشوند. او افزود: «روش سنتی تکیه بر تحلیلهای کاغذی برای علم یا جزئیات نظارتی، روشی طولانی و پر زحمت است و میتواند منجر به این شود که یک محصول واحد 10 تا 15 سال طول بکشد تا به بازار برسد.»
«البته، باید توجه داشته باشیم که هوش مصنوعی 100٪ دقیق نخواهد بود و خود هنوز با استفاده از دادههایی که به آن میدهیم در حال یادگیری است، اما راههای زیادی برای استفاده از آن برای افزایش سرعت توسعه محصول وجود دارد.»
حوزههای کلیدی که هوش مصنوعی میتواند در آنها کمک کند، سرعت و دقت است و با توجه به اینکه TTM امروزه برای حفظ رقابت در صنعت مواد غذایی به طور فزایندهای اهمیت پیدا میکند، این جایی است که میتواند برجسته شود.
«زمانی بود که میتوانستیم بگوییم «آهسته و پیوسته برنده مسابقه است»، اما امروزه در نوآوری مواد غذایی دیگر اینطور نیست – سرعت و دقت برندگان واقعی خواهند بود.»
۲) تمایز قائل شدن بین آنچه که فقط «هیاهو » است و آنچه که واقعاً یک «روند »است.
اما در این عصر رسانههای اجتماعی، تقریباً هر رویداد یا ایده جدیدی به عنوان یک «روند» تبلیغ میشود، حتی اگر اینطور نباشد، بنابراین تولیدکنندگان مواد غذایی چگونه میتوانند مطمئن باشند که واقعاً روندهای صحیح را در نوآوری خود دنبال میکنند؟ هوش مصنوعی ممکن است پاسخ این سوال را نیز داشته باشد.
سامسوبرا گانچودوری، مدیرعامل شرکت هوش مصنوعی AI Palette، گفت: «چالش اصلی در مورد نوآوری بر اساس روندها این است که شرکتها معمولاً تنها پس از تبدیل شدن یک روند به یک روند، از آن مطلع میشوند – سپس همه چیز به یک بازی برای جبران تبدیل میشود.»
«امروزه، یک چالش دیگر نیز وجود دارد به این معنا که چیزی که «هیاهو» است، از نظر اینکه فقط در همه جا در رسانههای اجتماعی به مخاطبان تحمیل میشود، لزوماً یک روند واقعی نیست و شرکتهای غذایی باید بتوانند تفاوت را بدانند تا زمان و هزینه خود را در نوآوری هدر ندهند.». اینجاست که هوش مصنوعی میتواند تأثیر واقعی بگذارد، زیرا قادر است از منابع داده متعدد و میلیاردها نقطه داده برای حذف سوگیریهایی که انسانها قادر به تشخیص آنها نیستند استفاده کند و به شناسایی اینکه آیا یک «روند» واقعاً یک روند است یا خیر، کمک کند. او گفت: «این امر بینش دقیقتر و آیندهنگرانهتری از روندها ارائه میدهد – همه روندها از نظر بلوغ از یک منحنی زنگولهای پیروی میکنند و هوش مصنوعی همچنین میتواند تشخیص دهد که یک روند در چه مرحله بلوغی قرار دارد، بنابراین شرکتها بهتر میدانند چه اقداماتی را در مورد آن انجام دهند.»
«این یک دیدگاه آیندهنگر از آنچه در آینده رخ میدهد است و میتواند در تصمیمگیری برای سرمایهگذاری زمان و منابع، بر اساس آنچه در آن نقطه برای شرکت مواد غذایی بهتر است، بسیار کمک کند.»
۳) اطمینان از اینکه محصولات برای مصرفکنندگان قابل فهم هستند.
متأسفانه، اغلب اتفاق میافتد که محصولات جدید به بازار عرضه میشوند، اما به دلایل مختلف در نظر مصرفکنندگان شکست میخورند و سپس مجبور به خروج غمانگیز میشوند. به گفته روی، یکی از بزرگترین مشکلات چنین محصولاتی، عدم ارتباط با مصرفکنندگان و عدم ارتباط با آنها از همان ابتدا است. او تأکید کرد: “هنگام جستجوی محصولی برای ورود به بازار، مهمترین چیز این است که بینشهایی در مورد آن بازار داشته باشید که هم کاربردی و هم دقیق باشند – این همان چیزی است که هوش مصنوعی میتواند ارائه دهد.”
“این همان چیزی است که کیفیت تعامل با مصرفکنندگان را افزایش میدهد، زیرا تضمین میکند که محصول برای آنها مرتبط میشود و ترکیب آن با یک داستان یا روایت قدرتمند در جبهه بازاریابی بسیار سودآور خواهد بود.”
برقراری اولین تماس یا فروش نیز به هیچ وجه برای تضمین بقای یک محصول در بازار کافی نیست، بنابراین این مرتبط بودن حتی اهمیت بیشتری پیدا میکند. او گفت: «مرتبط بودن تضمین میکند که یک محصول نه تنها برای مصرفکننده جذاب باشد تا یک بار آن را امتحان کند، بلکه برای آنها منطقی نیز باشد.»
«این امر تفاوت زیادی ایجاد خواهد کرد زیرا به برند اجازه میدهد تا مکالمات بهتری با مخاطبان هدف خود داشته باشد، که به نوبه خود به افزایش نرخ بازگشت کالا و خریدهایی که محصول را در قفسهها نگه میدارد، کمک میکند.»
۴) کاهش ضایعات مواد غذایی از بالا
ابتکارات پایدار برای بسیاری از شرکتهای غذایی به موضوع مهمی تبدیل شده است، اما در عین حال بسیاری از این شرکتها با چالشهای بزرگی در زمینه مسائل مرتبط مانند ضایعات مواد غذایی و از دست دادن مواد غذایی نیز روبرو هستند. به همین منظور، گانچودوری معتقد است که هوش مصنوعی پاسخی برای کاهش این مسائل از بالا به پایین دارد.
او گفت: “هوش مصنوعی میتواند تقاضای مصرفکننده برای یک محصول را در زمان واقعی و همچنین خواستهها و تفاوتهای خاص در هر بازار درک کند.”. این بدان معناست که شرکتها درک بهتری از میزان تولید مورد نیاز دارند که باعث صرفهجویی در [همه چیز از برق گرفته تا مواد تشکیلدهنده] میشود و از تولید بیش از حد ضایعات مواد غذایی جلوگیری میکند.”
چنین بینشهایی را میتوان در حوزه سرمایهگذاری و بازاریابی نیز به کار برد، جایی که او یک برند ماست گیاهی را توصیف کرد که بر اساس بینشهای هوش مصنوعی، برنامههای سرمایهگذاری بزرگی را برای بازار آسیا به تعویق انداخت و با انجام این کار هزاران دلار سرمایهگذاری را پسانداز کرد.
او گفت: «این فناوری هوش مصنوعی بود که نشان داد این محصول در اینجا به موفقیت پایدار نخواهد رسید و این موضوع درست ثابت شده است، زیرا صنعت گیاهان دارویی هنوز در آسیا جا نیفتاده است.». «برعکس، این فناوری همچنین میتواند بهترین قالبها، طعمها، مواد تشکیلدهنده و غیره را که در هر بازار عملکرد خوبی خواهد داشت، شناسایی کند، مانند تمرکز بر برچسب تمیز در تایلند یا بستهبندی بهتر در چین برای جذب مخاطبان بیشتر.»
منبع : https://www.foodnavigator-asia.com
