食品加工是在美国的主要制造行业之一。按照美国农业部从所有的美国制造工厂出货的值的16％来自食品加工厂。这些工厂雇佣大约150万工人在这个国家。
在大多数情况下，该行业是一个非常高容量，低利润行业。寻找新的方法来获得，即使在效率适度增加可以使一个工厂把利润或亏损之间的差别。这就是为什么一些最大的食品加工企业正在转向人工智能技术在试图改善过程的许多方面。
本文将研究人工智能在食品加工中的五种不同应用，以了解该领域(如可口可乐和家乐氏)的行业参与者(如可口可乐和家乐氏)探索人工智能的多种方式。我们将在本文中探讨的五个人工智能应用类别包括:
- 排序的产品和包装
- 食品安全达标
- 改进的清洁
- 生产发展
- 营销
食品处理往往涉及排序原料和最终产品的仔细检查大量。它经常需要在非常特殊的条件下，不断维护设备，存储和工作空间。
在食品加工中AI的使用
这篇文章将关注人工智能在食品加工和制备方面的应用，但是人工智能还有许多更普遍的用途，它们直接或间接地对这个行业产生影响。例如，农民和运输公司正在使用人工智能改进的天气预报来提高产量，减少影响食品制造商成本的运输成本/浪费。同样，机器人技术的进步正被应用于制造业的所有领域，包括食品加工。
我们将与第一我们五个以下AI应用程序开始：
1 - 改进的排序
在制造工厂，一个挑战是比较独特的食品加工厂是原料往往是不统一。每一个橘子，胡萝卜，番茄，马铃薯，苹果等略有不同。植物可能需要数以百万计基于尺寸，形状和/或颜色特定的蔬菜进行排序。
据TOMRA，食品分拣技术的领导者，在20世纪末回来，90％的食品分拣与手工劳动完成。现在，排序的显著量已实现自动化。这种自动化创造了劳动力成本，速度有较大增长的大量减少，而现在是提高产量。
他们的系统使用相机，近红外（NIR）光谱仪，X射线和激光测量和快速，因为它一起移动分析蔬菜的每一个方面。虽然旧的自动分拣系统都只是集中在从分拣好的坏的，机器学习创造能力进行排序的食物为他们的优化使用。
例如，可以根据哪些土豆切成薯条时产生的废物最少，哪些土豆切成薯条时产生的废物最多，来对土豆进行分类。TOMRA声称他们的分类和剥落解决方案可以恢复5 - 10百分比通过提高利用率，以减少被抛出每个马铃薯的量产生。
同样，丘比株式会社（日本大型食品公司）正在使用谷歌的TensorFlow机器学习自动检测异常在他们的切块的土豆。土豆将在婴幼儿食品中使用，因此受到严格的安全标准。丘比的权利要求在其工厂鸟栖测试发现系统有近乎完美的精确度工作。此前的检查是手动完成的，并在其生产的一大瓶颈。
Kewpie公司称，在成功测试切成小块的土豆后，他们将把人工智能检测的应用扩展到其他配料和其他设施。
2 - 改进食品安全标准
KanKan是康康集团的子公司备注控股上个月,公布与最大的国有企业，在中国的一个七位数的合同，为上海的市政卫生机构面部和物体识别。他们的AI技术目前正以200个餐厅使用，但很快将扩大到2,000设施。
在厨房或食品工厂手表相机，使在需要时通过安全规定确保个人戴口罩或头发的保护。违规行为可以被捕获，并以接近实时校正。
KanKan正在将其人工智能对象识别技术应用于从保护IP隐私到车牌自动识别等诸多领域。
3 - 改进的清洗
在英国诺丁汉大学与Whitwell的公司Martec研究人员正在尝试使用人工智能传感器系统，以提高食品加工设备是如何清洗。他们索赔他们的技术在理论上可以保存一年在英国£百米食品加工厂（$ 133万美元）。这在理论上减少花费的时间清洁设备的数量，其对水，能源和时间的节约了资金。
据该大学，清理占在食品生产设施的能源和水的使用的30％。Whitwell的Martec相信它可以通过减少清洗次数高达50％，使更少的停机时间和更高的生产率。
（对于在制造业的应用更直接的兴趣的读者，请参阅我们的关于制造业中的机器学习的完整文章)。
与传统的非传感器启用设备就很难或不可能时的饮料加工和存储设备的每一个细小的部分已被清除。清洗设备的当前方法常常不具有传感器或看设备内部的能力。其结果是，公司已经设计了清洗过程，只要有必要处理这些最坏的情况下运行。而不能看到是保证它的唯一的方式已经完全清洗设备内部。这可能需要很多不必要的清洗，浪费水和化学清洗剂的。
该公司正在测试他们自我优化的现场清洁系统。它利用超声波传感和光学荧光成像技术，向人工智能程序提供信息，以监测设备中食物和微生物碎片的数量。人工智能将自我优化过程，只运行清洁系统，只要有必要。
虽然我们无法找到一个视频，展示Martec的清洗系统，但该公司确实有以下幻灯片平台，解释了应用程序的基础知识：
这项技术目前正在为期12个月的可行性研究的最后阶段。
4 - 决定什么样的新产品，使
食品加工是在一个被地方部门的公司可以提供一个有效的无穷无尽的各种给所有的香精，香料，和配料存在的选项比较独特。食谱可以在一个途径难以想象的数字进行调整。搞清楚客户想要什么是一个巨大的挑战，而公司正在转向AI，以帮助这一进程。这是该部门使用AI只是一种方式。
人工智能现在通知是世界上最大的食品公司之一，他们应该创造出新的产品。
在众多的餐馆和其他地方，可口可乐已经安装了自助服务的软饮料喷泉，允许个人定制自己的饮料。客户可以使用这些自助服务机通过添加不同口味的饮料基地理论上创造数百个不同的饮料。下面显示了一个正在使用的视频。
这些数千个自由式饮料机，每个每天供应数百种不同的饮料，创造了大量的消费者偏好数据，可口可乐公司正在使用人工智能来分析这些数据。来自这些数据的第一个产品是樱桃雪碧。他们的AI决定人们对自己创建的樱桃味雪碧的显著量，它会做以及自己的独立产品。
在未来的五年中，各大食品加工厂可能能够利用推荐引擎建议新的产品和口味组合给客户。低挂水果为这些应用将可能是大批量，低成本的食物（这使得纯碱的逻辑起点）。
5 - 帮助消费者决定他们想要什么
AI不只是被用来找出什么口味组合的人对自己的同时也帮助人们选择的新口味组合制作。去年凯洛格公司推出熊裸体自定义。它可以让人们作出自己定制的麦片来自50多个成分。
该系统是由IBM的沃森厨师，其中分析了数以千计的可能成分对供电。人工智能使什么成分添加到您的麦片建议，让你知道，如果你的成分有可能口感好一起与否。视频说明IBM沃森厨师是如何工作的。
人工智能不仅仅帮助个人定制小批量的麦片。来自厨师沃森关于味道组合的一般数据，关于人们实际上做了什么选择的信息，以及人们重新排序的组合创建了一个反馈回路，精炼了人们实际上喜欢的味道。这些数据可能会为母公司提供非常有用的信息，帮助其决定在更大的品牌中引入哪些新产品。
在食品开发利用厨师沃森仍处于起步阶段。凡目前正在使用的是互动沃森广告像坎贝尔这样的公司帮助人们选择食谱。
总结思考
对于食品生产商，AI被用来同时改善他们的生产工艺和产品。虽然它可能似乎不是第一眼的情况下，食品加工实际上是由大数据问题为主。对于消费欲望，配料排序，和配方开发的问题 - AI可能成为一种可行的替代方案（或增加），以人的专业知识。
在生产方面，每一个成分进入食品将是独特的，需要进行检查。要知道如果说，一个土豆或一个苹果是可用的，需要它的大小，形状，颜色和标志的评估（机器视觉是如何工作的一个基本的了解，听我们的采访机器视觉专家伊尔凡·萨博士）。
很长一段时间只有人类有能力以合理的速度使这些高度复杂的评估，但其中一些可能会改变。自动系统现在能够在几秒钟内收集单个水果数百条数据，并迅速作出关于它的评估。系统可以收集和处理所有从上百个独立成分的数据，因为他们迅速在传送带上移动。这些系统可以显著拉低劳动力成本和减少浪费。
这是合理的预期，AI将很快被越来越多的使用由食品加工厂，以提高原料分选，找到提高效率，并提高安全性。大公司在这些能力使用AI，并计划扩大其基础上，他们已经看到了效果，请使用AI的。
在产品开发方面，成分不同的成分的电位的组合和比例是无限的。AI是允许企业既分析消费者的选择，找出他们想要的口味和风味预测的组合可能是什么最吸引人的。
食品加工行业的许多主要参与者认为，人工智能将在短期内对该行业产生真正的影响。全球最大食品加工公司之一卡夫亨氏(Kraft Heinz)的首席信息官就是这样一个人积极关注人工智能和机器人技术为了削减成本在其整个操作。卡夫亨氏真正关注这两个投资，以改善运营，但计划到“走得很深。”
这是不是真的，如果AI会看到在食品加工行业更多地使用问题，只是一个问题多少和有多快。
标题图片来源：国际伯纳
