Роли/применения науки о данных в пищевой промышленности

Введение

Неудивительно, что пищевая промышленность является наиболее важным сегментом промышленности в мире. Как клиенты, мы нуждаемся в свежей, чистой и здоровой пище, в то время как как заинтересованные стороны мы должны найти эффективные результаты для производства продуктов питания, поиска продуктов питания, проблем клиентов, предпочтений клиентов, управления цепочками поставок и т. д. Наряду с этим, это не удивительно, что наука о данных и большие данные переживают бум в различных областях с их огромными приложениями. В результате многие отрасли FoodTech решают проблемы с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ).

В эту современную эпоху пищевая промышленность динамично развивается в результате открытия новых продуктов питания и способов доставки еды. Кроме того, компании-производители продуктов питания все больше узнают предпочтения клиентов, импровизируют стандарты качества и удовлетворяют требования и потребности клиентов, используя алгоритмы анализа больших данных и машинного обучения.

Как наука о данных/аналитика больших данных в пищевой промышленности?

  • Контроль качества — Управление здоровьем
  • Повышенная эффективность
  • Импровизированные идеи
  • Маркетинг
  • Анализ настроений клиентов
  • Прогнозирование срока службы продуктов
  • Управление цепочками поставок — своевременные поставки
  • Прогнозирование спроса

Управление здоровьем — контроль качества

  • Различные овощи и фрукты, молочные продукты и т. д. являются чувствительными к температуре предметами, требующими контроля температуры. Таким образом, аналитику больших данных можно использовать для мониторинга этих элементов, учитывая при этом полный цикл цепочки поставок на картинке. Они дают полный доступ к замене или возврату этих товаров, а также к принятию превентивных мер в случае ухудшения качества.
  • Решения на основе больших данных также можно использовать для проверки качества материалов во время производства продукции.
  • Кроме того, проведение опроса обратной связи относительно управления изменениями в поставках и качества продуктов от потребителей может помочь бренду импровизировать управление обслуживанием клиентов и недостаточное управление качеством продуктов питания с помощью анализа данных и машинного обучения.

Повышенная эффективность

  • Применяя аналитику данных и различные алгоритмы машинного обучения к полученным данным, можно повысить эффективность продуктов. Например, отчеты с прогнозами погоды могут помочь фермерам в сборе урожая, грузоотправителям в транспортировке, ресторанам в информации о доступности и ценах для клиентов и т. д.
  • Кроме того, информация о температуре, влажности, питательных веществах в почве и т. д. на фермах может помочь в понимании серьезных последствий, которые могут быть использованы при выращивании сельскохозяйственных культур в конкретной сельскохозяйственной зоне.
  • Применение предиктивных алгоритмов может спасти тонны продуктов от повреждений. Таким образом, знание погодных условий поможет грузоотправителям эффективно транспортировать продукцию.
  • Науку о данных можно использовать в качестве мощного инструмента для владельцев ресторанов, чтобы они могли разработать свою бизнес-стратегию для создания или поддержания своего бренда.

Импровизированные идеи

  • Аналитика данных и наука о данных могут применяться в ресторанах или любой отрасли пищевой промышленности, чтобы узнать об удовлетворенности клиентов, ценах, ценности или популярности бренда, качестве продуктов, популярности продуктов, ситуации на рынке и т. д. Таким образом, инновационные решения могут использоваться для эффективного анализа полученные данные для разработки бизнес-стратегий.

Маркетинг

  • Импровизированные идеи могут помочь компании с маркетингом распространять информацию и приобретать потенциальных клиентов.
  • Наука о данных может помочь понять различных клиентов и их требования на основе их стоимости заказа, демографических данных, моделей покупки продуктов, отзывов клиентов и т. д. Это в конечном итоге помогает в разработке стратегии маркетинговых кампаний.
  • Например, Zomato (приложение для онлайн-заказа еды) дает рекомендации на основе предыдущих покупок и распознавания местоположения. Более того, для определенных ресторанов предложения и скидки предоставляются на основе прошлых заказов. Таким образом, наука о данных может помочь в привлечении потенциальных клиентов.

Анализ настроений клиентов

  • Анализ настроений клиентов — это процесс выявления эмоций, возникающих при взаимодействии клиентов с определенными продуктами, услугами или брендами.
  • Знание того, чего хотят клиенты и как это можно сохранить при поставках, помогает пищевой промышленности удерживать старых клиентов и приобретать новых клиентов.
  • Этого можно достичь путем разделения отзывов или обзоров клиентов на положительные, отрицательные или нейтральные разделы с использованием обработки естественного языка (NLP) и улучшения решений на основе разделов и соответствующих требований к разделам.

Прогнозирование срока службы продуктов

  • Все приходит с определенным сроком, как и продукты питания. Он может измениться или истечь через определенный период.
  • Управление пищевыми продуктами и напитками с разным сроком годности является огромной проблемой для отрасли, поскольку для каждой категории существуют разные процедуры.
  • Науку о данных и аналитику данных можно использовать для прогнозирования срока службы различных продуктов, таких как молочные продукты, хлебобулочные изделия, вино, сахаросодержащие напитки и т. д.
  • Это может помочь в сохранении продуктов от потерь (экономит деньги и время) и направляет пользователей к употреблению до истечения срока годности, чтобы избежать побочных эффектов (сохраняет здоровье).

Управление цепочками поставок

  • Потребители хотят знать, как производятся продукты питания, какие материалы используются, как продукты хранятся, какие химические вещества используются и т. д.
  • Наука о данных помогает повысить прозрачность цепочек поставок, чтобы они могли быть более честными со своими клиентами.
  • Прозрачность также помогает в решении проблем и повышении эффективности поставок и логистики. Например, будет легче отслеживать зараженные продукты питания до места их хранения, что снизит вероятность пищевых заболеваний.
  • Наука о данных также помогает своевременно доставлять продукты. Это помогает понять факторы, которые могут повлиять на доставку, такие как трафик, маршрут, климатические условия и т. д. Затем можно создать модель для оценки времени доставки.

Прогнозирование спроса

  • Для максимизации доходов организации крайне важно поддерживать эффективное прогнозирование спроса для планирования производства, сокращая итоговые расходы и точно распределяя ресурсы.
  • Сеть ресторанов, например, может отслеживать время и повторяемость посещений своих клиентов и оценивать, собираются ли (и когда) они вернуться).
  • Они также могут использовать анализ настроений, чтобы узнать, какие рецепты нравятся их клиентам больше всего, и соответственно планировать доставку продуктов и работу своих поваров.

Приложения реального времени

Группа компаний внедряет науку о данных и аналитику для инноваций и решений в области пищевых продуктов, поскольку они осознают изменения в бизнесе и свою оптимизированную прибыль.

  • The Cheesecake Factory использует программное обеспечение на основе больших данных для обработки и анализа огромных наборов данных из 175 мест в США.
  • FreshDirect использует датчики, обрабатывает и анализирует данные для мониторинга состояния продукта и условий окружающей среды во время транспортировки.
  • Connecterra разработала инструмент на основе прогнозной аналитики, чтобы помочь фермерам в определении проблем со здоровьем крупного рогатого скота.
  • Компания The Yield разработала решение, позволяющее контролировать грядки и всю агроэкосистему и предвидеть возникающие проблемы.
  • Всем известный ресторан KFC использует большие данные для анализа отзывов клиентов и предпочтений в еде, что позволяет повысить качество обслуживания клиентов и продажи.
  • Bright seed использует искусственный интеллект, прогнозный анализ и большие данные для выявления полезных растительных соединений. Данные используются для создания биоактивных веществ, которые можно добавлять в пищу, чтобы сделать ее здоровой.
  • Quantzig фокусируется на коммерческой части пищевой промышленности. Его продукты помогают компаниям, занимающимся стратегическим планированием, принимать более эффективные решения, связанные с маркетингом, продажами и ценообразованием.

Заключительные мысли

При всем при этом решения Data Science and Analytics имеют различные варианты использования в любом секторе пищевой промышленности. Такая технология позволяет придерживаться наиболее эффективных стратегий. Особенно, когда речь идет о возможностях предиктивной аналитики благодаря мощному ИИ.

Есть много компаний, предлагающих такие решения в области пищевых технологий, но, как правило, они не могут удовлетворить все ваши конкретные требования, поэтому довольно сложно найти именно то, что вам нужно.

использованная литература