一般来说，当我们想到食品行业时，我们可能会想到客户服务和外卖零工经济服务。最近，COVID-19大流行以及它如何与食品企业的生产或破产相关联成为人们关注的焦点。在讨论食品行业时，可能会想到的最后一件事是现代技术，尤其是人工智能和机器学习。然而，这些技术对食品和饮料行业产生了巨大影响，今天我们将探讨它们的影响方式。革新制造流程无论您关注的是食品还是饮料行业，流程的方方面面都受到机器学习或人工智能的影响。卫生是食品行业流程的重要组成部分，尤其是在大流行期间，以最大程度地减少交叉污染并保持高标准。在过去，这些任务将是乏味的、耗费时间和资源的，而且如果犯了错误或忽略了错误，可能代价高昂。在大型制造工厂中，复杂的机械实际上需要拆卸然后重新组装，以便进行适当的清洁并将大量材料泵入其中。然而，随着现代技术的发展，情况已不再如此。使用称为SOCIP或就地自清洁的技术，机器可以使用强大的超声波传感器和荧光光学成像来跟踪机器上的食物残渣以及设备上的微生物碎片，这意味着机器只需要在以下情况下进行清洁需要的，并且只清洁需要清洁的部分。虽然这是一项新技术并解决了当前过度清洁的问题，但它仍将为英国食品行业每年节省约1亿英镑。更少的浪费，更多的透明度，更好的结果当然，餐饮行业的浪费问题也是业内颇受争议和诟病的部分。仅英国食品服务业就因浪费食物而损失约24亿英镑，因此理所当然地，技术被用来节省这笔钱。在世界各地的供应链中，人工智能被用于跟踪制造和供应链流程的每个阶段，例如跟踪价格、管理库存水平，甚至是原产国。已经存在的解决方案，例如SymphonyRetailAI，使用此信息来准确跟踪运输成本、所有上述定价以及库存水平，以估计需要多少食物以及在何处最大程度地减少浪费。提高食品安全标准无论您身在世界何处，食品安全标准始终很重要，法规似乎也越来越严格。在美国，《食品安全现代化法案》（食品安全现代化法案）确保了这一点，尤其是考虑到COVID-19，因为各国越来越意识到食品污染的程度。幸运的是，使用人工智能和机器学习的机器人能够处理和加工食物，从根本上消除了触摸污染的可能性。机器人和机器不能像人类那样传播疾病等，从而最大限度地降低疾病成为问题的风险。即使在食品检测设施中，机器人解决方案，例如下一代测序、用于食品数据收集的DNA检测解决方案，以及电子鼻、用于检测和记录食品气味的机器解决方案，也正在被人类用来获得更准确的结果。在撰写本文时，据估计，目前约有30%的食品行业以这种方式使用人工智能和机器学习，尽管这一数字在未来几年还会增长。更可持续的增长毫无疑问，粮食生产需要大量的水和资源，尤其是在肉类和畜牧业。这对地球来说是极不可持续的，对生产者来说也是非常昂贵的。为了帮助控制成本并变得更具可持续性，人工智能被用来管理所需的电力和水的消耗，使其尽可能精确。这为食品和饮料行业所有领域的生产成本和利润率带来了立竿见影的好处。当您开始增加管理光源、种植食物和配料的能力，并基本上引入一种“智能”的核心食物种植方式时，您就会真正开始看到更好的食物、更可持续的生产实践，以及更多的利润和节省食物链的阶段。
