人工智能（AI）正在改變各個行業，食品加工行業也不例外。在原材料轉化為可食用的成品或半成品食品和調料的過程中，人工智能憑借其能夠快速準確地分析大量數據的能力，正在顛覆設備維護、質量控制、生產排期和資源分配等各個環節。這一技術進步不僅提高了效率，也有助于行業的可持續發展。下面我們將深入探討人工智能如何重塑食品加工的未來。

食品生產廠使用高質量設備，優化實用性、降低耗能、提高生產效率是保持行業競爭力的關鍵。

現有數字化解決方案包括預測性質量分析預測性維護，已應用于檢測糾偏，降低消費者收到不合格產品的風險。

其中有效的方法是利用工業物聯網（IIoT）設備及其數字孿生——對實體物件、系統或過程進行數字化呈現。結合人工智能，此類解決方案具有顯著優勢。

人工智能也可用于優化生產排期、預測需求變化、簡化資源分配。同時，自動化減少人工，加快生產周期，并最大限度降低錯誤發生的可能性。企業可以提高運營效率，降低成本，減少生產中的浪費。

例如，泰森食品（Tyson Foods）于2020年2月宣布計劃引入計算機視覺技術，以跟蹤雞肉在工廠流水線的加工情況。這是泰森公司加大自動化和人工智能投資的策略之一，旨在降低成本和減少浪費。

泰森公司與亞馬遜的云服務部門AWS合作，結合了攝像頭、機器學習算法和邊緣計算技術（數據在不發送到數據中心的情況下進行幾乎實時的處理和分析），每周記錄的包裝雞肉多達數十萬磅。該系統使用計算機視覺識別產品類型（如雞腿）、庫存單位（SKU）、批次號，并使用自動稱重機記錄單批次雞肉的重量。

人工智能在自動化質量控制流程中發揮關鍵作用，確保產品質量的一致性。機器學習算法可以分析不同來源的數據，包括視覺檢查、感官評估和實驗室測試，識別規律并檢測與質量標準的偏差。通過實時監控和即時糾偏，降低消費者收到不合格產品的風險。

例如，百事（PepsiCo）公司在菲多利（Frito-Lay）工廠的一個項目中，利用激光照射薯片并根據薯片發出的聲音來判斷其口感。相關算法已經成功研發，用以菲多利薯片加工系統的質檢自動化。此外，百事還開發了一種機器學習模型，與視覺系統配套使用能夠預測放置在傳送帶上的土豆重量。基于視覺的稱重系統為公司節省了大量成本，省去了原本每條生產線30萬美元（僅在美國就有35條生產線）的稱重元件。

這個基于視覺的稱重系統僅需一個攝像頭及一個機器學習模型，在不創造額外費用的情況下收集數據點。正在開發的最后一個項目是測算土豆去皮后的“去皮百分比”。了解該數據可以幫助菲多利團隊優化馬鈴薯去皮系統。待“去皮百分比”系統在美國全面應用后，預計每年至少可以為百事公司節省一百萬美元。

人工智能系統和物聯網可以分析整條供應鏈的數據，識別效率低下和產生浪費的環節。例如，人工智能算法可以優化庫存管理，減少食物浪費，最大限度地減少生產過剩對環境的影響。基于人工智能的計算機視覺和模式識別技術，結合使用傳感器的參數測量，還可以識別差異，在不浪費整批產品的情況下去除污染物，同時還能根據工藝要求不斷調整水資源和能源的使用量。

達能（Danone）根據其數字制造加速（DMA）計劃，在波蘭奧波萊（Opole）建立了一家工廠。目標是在新數字技術擴展到全球其他制造基地之前進行落地測試。這些測試技術包括在工廠的滾筒干燥機中使用人工智能，該干燥機用于谷物類嬰兒斷奶食品的原料生產。借助機器學習，設備可以根據實時數據優化設置，提高工藝穩定性，減少浪費，降低能耗達40%。截至目前，該計劃已為達能旗下39家工廠引入了20多種數字解決方案。在奧波萊工廠，達能的制造成本降低了19%（2019-2021），效率提高了12%。此外，溫室氣體排放量減少了50%，能源消耗減少了23%。

人工智能正在深刻改變食品加工行業的設備維護、質量控制、生產排期和資源分配。利用好相關技術，企業可以提升效率，提高產品質量，優化資源利用率，并為可持續發展做出貢獻。人工智能的技術進步將擴大在食品加工行業中的應用，為行業帶來更高效、更加可持續的未來。