Применение современных технологий искусственного интеллекта в автоматизации предприятий пищевой промышленности: проблемы и перспективы

Стоимость технического внедрения

Хотя исследования, связанные с искусственным интеллектом, нашли широкое применение в таких областях, как компьютерное зрение и НЛП, широкое применение этой технологии в пищевой промышленности все еще находится на стадии разработки.

Поскольку технология искусственного интеллекта включает в себя множество уровней технологических затрат, таких как базовые датчики, робототехника, сложные алгоритмы, большие объемы данных и эффективные вычислительные мощности, очевидно, что это требует значительных первоначальных капиталовложений в оборудование для автоматизации, программные системы и инфраструктуру.

Во-вторых, по-прежнему существует потребность в постоянном инвестировании средств в повседневную производственную деятельность, техническое обслуживание и модернизацию, чтобы оставаться достаточно конкурентоспособными. Для многих малых и средних предприятий, испытывающих нехватку средств, это часто мешает им разумно строить и модернизировать свои заводы.

Кроме того, внедрение технологии автоматизации с использованием искусственного интеллекта должно сопровождаться внедрением или обучением технических специалистов, обладающих соответствующими знаниями и навыками, чтобы обеспечить наличие соответствующих технических специалистов, способных эксплуатировать и обслуживать новое оборудование и технологии, что увеличивает дополнительные затраты на персонал для организации.

Чтобы решить вышеперечисленные проблемы, предприятия могут объединить свои собственные потребности посредством поэтапного внедрения стратегии интеллектуальной автоматизации, например, предприятие может первым начать использовать интеллектуальное автоматизированное оборудование или технологию в ключевых производственных звеньях или рабочих участках с высокими затратами на рабочую силу, а затем постепенно расширяться, что может эффективно уменьшите финансовое давление, связанное с первоначальными инвестициями.

В то же время государственные ведомства могут помочь предприятиям снизить затраты на внедрение интеллектуальных технологий автоматизации за счет политической поддержки и содействия. С помощью вышеуказанных методов можно эффективно снизить затраты на техническую реализацию автоматизации с использованием искусственного интеллекта в пищевой промышленности, что способствует применению и развитию технологии автоматизации с использованием искусственного интеллекта.

Аутентичность и целостность данных в пищевой промышленности

Использование ИИ стимулирует цифровую трансформацию во всех отраслях, и пищевой промышленности требуется много данных о потребителях и бизнесе, чтобы обучать модели ИИ при использовании ИИ для преобразования отрасли. Эти данные охватывают все аспекты цепочки поставок продуктов питания, включая различные сектора бизнеса, или конфиденциальную информацию внутри организаций.

Поскольку часть данных не может быть полной или доступна в реальном времени, эти отсутствующие или неточные данные напрямую повлияют на производительность системы автоматизации, что приведет к ошибкам в принятии решений и снижению производительности.

Кроме того, на некоторых предприятиях или в учреждениях, проводящих тестирование на безопасность пищевых продуктов в соответствии с реальной ситуацией, содержатся только данные о выборке, но не все данные о тестировании пищевых продуктов, поэтому также отсутствуют данные о пищевых продуктах для одной и той же партии, за один и тот же период времени и в других ограниченных условиях, неполнота этих данных затрудняет предприятие при оптимизации технологии искусственного интеллекта не может достичь ожидаемых результатов, что, в свою очередь, влияет на эффективность всего производственного процесса и контроль затрат.

Чтобы решить вышеуказанные проблемы, необходимо привлечь множество сторон для обеспечения безопасности и конфиденциальности при использовании данных. Для разработки и применения инструментов искусственного интеллекта они должны быть подкреплены надежными методами сохранения конфиденциальности, и в качестве перспективных подходов рассматриваются дифференцированная конфиденциальность и федеративное обучение.

Обеспечение соответствия требованиям и более эффективного управления безопасностью данных и конфиденциальностью инструментов искусственного интеллекта неизбежно связано с соответствующими законами и нормативными актами. Странам или правительствам необходимо отреагировать на развитие технологии искусственного интеллекта и как можно скорее ввести нормативные акты, чтобы гарантировать, что цепочка поставок продуктов питания и регулирующие органы будут довольны использованием технологии искусственного интеллекта, что приведет к развитию искусственного интеллекта в пищевой промышленности.

Кроме того, поощрение междисциплинарных обменов и сотрудничества между междисциплинарным персоналом, чтобы помочь специалистам пищевой промышленности и предприятиям в решении особых отраслевых потребностей и технологий, поможет быстрее решить трудности, с которыми сталкиваются при разработке искусственного интеллекта в пищевой промышленности.

Перспективы внедрений на предприятиях пищевой промышленности

По мере развития пищевой промышленности от первоначального ручного производства и переработки рабочей силы до совершенствования механизированного оборудования, а затем и современных технологий искусственного интеллекта на помощь, нетрудно заметить, что технологии искусственного интеллекта в автоматизированном производстве и переработке продуктов питания играют неотъемлемую и революционную роль.

Во всех отраслях пищевой промышленности это продемонстрировало преимущества повышения эффективности и повышения безопасности пищевых продуктов. Несмотря на недостатки, связанные со стоимостью внедрения технологии, достоверностью и целостностью данных, потенциал искусственного интеллекта в пищевой промышленности будет более широко изучаться по мере развития технологии, снижения затрат и совершенствования процесса управления данными.