专家解析AI在食品制造中的应用与挑战

快速阅读: 网络研讨会“AI在行动——食品企业的实际应用案例”邀请四位行业专家讨论AI在食品制造中的应用，包括AVEVA的预测模型和Gosh! Food的数据分析，强调AI在优化生产和质量管理中的作用。

观看我们的网络研讨会“AI在行动——食品企业的实际应用案例”还来得及。本次研讨会邀请了多位行业专家参与，包括：

– Ted Combs，AVEVA消费品行业主管

– Glen Brittin，Gosh! Food技术总监

– Craig Leadley，食品科学与技术研究所（IFST）首席执行官

– Paul Van Wymeersch，Porky Whites市场部主管

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如果您参加了9月10日的会议，您会知道当天未能回答所有观众提出的问题。因此，我们请专家们挑选了一些他们认为特别重要的问题，并提供了额外的见解。

问：AI能否用于提供食品制造中关键指标的更准确遥测？它最终能否预测过程何时可能超出可接受的控制范围？

Ted Combs回答：

“答案是肯定的，AVEVA已经具备这种能力。AVEVA在过去十五年里一直提供多种形式的人工智能解决方案。目前，AVEVA的高级分析解决方案能够帮助客户利用从机器捕获的数据（通过PI）、流程数据（通过MES）等。建模和分析可以帮助组织学习并预测可接受的控制限值及其变异因素。

一家大型宠物食品制造商实施了AVEVA的中间线质量预测模型，用于成品密度、水分、脂肪和蛋白质含量的预测。现在，他们监控超过75个生产过程变量，实时准确预测所有四个质量参数，并向操作员提供保持质量目标的建议。除了预测质量外，AVEVA还具有预测吞吐量和能效的能力。”

Glen Brittin回答：

“我认为AI对于数据新手来说非常有用，可以提供关于工厂的洞察。AI可以像数据分析师一样工作，辅助决策。创建和使用数据模型并不是新概念，这些模型过去被称作决策支持系统（DSS）。

AI的力量在于其处理数据的能力。但要利用机器信息，您的工厂需要能够集中捕获所有来源的数据，例如使用SCADA系统。您提到的第二部分涉及统计过程控制（SPC）。许多生产线控制器使用PID技术管理流程。SPC需要基于时间的采样来生成图表。AI可以用来完成这一任务，并且可以被训练解读SPC图表，提供关于失控过程的警告。SPC本身就是一个预测工具。”

当考虑在您的组织中开发AI应用程序时，您认为哪种方法最相关？

a. 建立和培训内部AI团队

b. 与外部AI专业公司或技术提供商合作

c. 与研究机构和大学合作

d. 上述选项的组合

Paul Van Wymeersch回答：

“对于Porky Whites（以及其他许多中小企业制造业务），我倾向于选择上述选项的组合。原因包括预算、缺乏必要的内部专业知识、优先事项以及最重要的目标。

将AI集成到您的流程或系统中只是一个开始。您需要仔细考虑为什么这样做、谁来做、如何做以及想要实现什么。这个项目是为了提高效率、深入探索运营数据还是其他目的？

对我来说，使用内部和外部资源的组合是有道理的。这不仅有助于确定AI可以在哪些方面增加价值（无论是时间还是金钱），而且这种合作还将为您提供一系列技能集。从开发、数据管理和迁移、数字项目管理专家到测试、完善和培训，找到合适的AI合作伙伴和/或顾问组合可能是成功与妥协或失败之间的区别。在集成AI——实际上任何数字项目——时，不要走捷径。”

Glen Brittin回答：

“不同部门有不同的需求。在制造和质量控制中，我们利用了制造计数系统自带的功能。AI可以接收复杂的指导，帮助快速处理大量数据，节省大量人力。

作为使用AI的人，我们也需要思考我们要求它做什么——我们请求的质量和方向越好，获得的结果就越准确和精确。因此，需要一些练习和学习，以了解如何获取最佳结果并据此采取行动。”

我注意到AVEVA专注于制造工厂的优化。您还建议使用哪些系统来管理食品安全和质量？

Ted Combs：

“我们常说，AVEVA帮助制造商实现工程设计、运营和优化，因此这些解决方案或系统都能积极地支持防御方面的工作。食品安全不仅限于工厂内部，而是涵盖了整个价值链，AVEVA提供了从农田到餐桌的全面解决方案。

‘AVEVA拥有众多农业企业客户，同时也推出了一款相对较新且非常具有战略意义的解决方案——Connect。该方案使组织能够捕获、共享、保护、分析和可视化整个价值链中的不同数据源。这使得他们能够在互联互通的价值链中评估、追踪和管理原材料及成品。’

人工智能如何帮助避免因标签错误导致的产品召回？

Glen Brittin：

“可以利用GPT模型检查试验标签的准确性，就像人类所做的那样。我曾尝试使用AI根据新产品开发（NPD）配方计算近似营养分析。同样的原理可以应用于特定市场法规的参考。

‘不过，我认为这并不是导致与过敏原相关产品召回的主要原因，更可能是无意中混入了过敏原。在这种情况下，AI已被用于分析全球供应链的趋势以发出警报——有公司正在使用并销售这类技术。’

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