خبرگزاری تخصصی اگروفودز به نقل از تحلیلگران و گزارش‌های تخصصی صنعت غذا و نوشیدنی گزارش می‌دهد:
در بحبوحه رونق هوش مصنوعی، تولیدکنندگان پیشرو در صنایع غذایی و آشامیدنی در سراسر جهان با بهره‌گیری از ابزارهای دیجیتال پیشرفته و قابلیت‌های هوش مصنوعی، رویکرد خود را در مدیریت داده‌های حیاتی فرآیندهای عملیاتی، به ویژه شستشو در محل (سی‌آی‌پی – CIP)، متحول کرده‌اند. این تحول با جمع‌آوری، تحلیل و پایش بلادرنگ داده‌ها، منجر به افزایش چشمگیر کارایی تا ۱۵ درصد، کاهش خطرات ایمنی مواد غذایی و بهبود تصمیم‌گیری‌های عملیاتی شده است.
رونق روزافزون هوش مصنوعی، مدیران صنایع مختلف را بر آن داشته است تا رویه‌های اصلی خود را بازبینی کرده و از داده‌های داخلی خود – شامل جزئیات “چه کسی، چه چیزی، کجا، چه زمانی و چگونه” عملیات روزمره – برای دستیابی به سطوح جدیدی از عملکرد استفاده کنند. در این میان، تولیدکنندگان مواد غذایی و آشامیدنی، ارزش این داده‌های عملیاتی را بهتر از هر صنعت دیگری درک می‌کنند، چرا که فرآیندهای اساسی تولید و پاکسازی آنها در طول روز، حجم عظیمی از داده را تولید می‌کند.
فرآیندهای شستشو در محل (سی‌آی‌پی – CIP) – که در آن قطعات بزرگ و ثابت تجهیزات برای اطمینان از ایمنی و کیفیت محصول تمیز و ضدعفونی می‌شوند – نمونه‌ای بارز از این مورد هستند. هر چرخه سی‌آی‌پی، حجم وسیعی از داده‌ها و اطلاعات کلیدی را درباره تناوب، کارایی و اثربخشی برنامه شستشو و ضدعفونی یک واحد تولیدی ایجاد می‌کند.
با این حال، این داده‌ها به تنهایی نمی‌توانند به پتانسیل کامل خود به عنوان محرکی برای بهبود عملکرد دست یابند. بدون یک سیستم مدیریت داده مدرن و یکپارچه که از پایش و تحلیل دیجیتالی پیشرفته بهره می‌برد، بسیاری از بینش‌های مهم و فرصت‌ها برای افزایش کارایی، نادیده گرفته می‌شوند.
اما این وضعیت در حال تغییر است. امروزه، تولیدکنندگان مواد غذایی و آشامیدنی در حال بهره‌گیری از ابزارهای دیجیتال تقویت‌شده با هوش مصنوعی هستند تا رویکرد خود را در مدیریت داده‌های سی‌آی‌پی متحول کنند و از هم‌اکنون نیز شاهد نتایج چشمگیری هستند. مدیران، چه در صنعت غذا و نوشیدنی و چه در سایر حوزه‌ها، باید از این رویکرد مدرن در مدیریت داده‌ها درس بگیرند.
هر شرکت در هر صنعتی بر پایه فرآیندهایی بنا شده است که هم عملکردی حیاتی دارند و هم پتانسیل ایجاد موانع جدی بر سر راه بهره‌وری را دارا هستند. در تولید مواد غذایی و آشامیدنی، سی‌آی‌پی نمونه‌ای بارز از این گونه فرآیندهاست. حتی در واحدهای تولیدی با مدیریت عالی نیز، شکاف‌های کلیدی در شفافیت و پایش می‌تواند حداکثر ظرفیت را تضعیف کند. به عنوان مثال، یک ناظر ممکن است از خود بپرسد: “می‌دانم شستشویی برنامه‌ریزی کردم… اما آیا اجرا شد؟” یا به همین ترتیب: “می‌دانم شستشو تکمیل شد… اما آیا موثر بود؟”
غالباً، پاسخ این پرسش‌ها در ابزارهای جمع‌آوری داده پراکنده است – اگر اصلاً وجود داشته باشند. این مجموعه‌داده‌های جداگانه (سایلو) مستعد خطای انسانی هستند و ارزیابی و تشخیص کارآمد مشکلات را دشوار می‌سازند که در نتیجه، روند حل آنها را طولانی‌تر می‌کند. نتیجه این وضعیت چیست؟ سازش، ناکارآمدی، ریسک و اتلاف زمان. ممکن است یک ناظر صرفاً برای اطمینان بیشتر، شستشوی دیگری را آغاز کند که به معنای توقف بیشتر خط تولید و کاهش محصول است. یا شاید میان‌برها زده شوند و تولید بدون اطمینان از پاکیزگی کامل ادامه یابد که به تهدیدی جدی برای وقوع رویدادهای مربوط به ایمنی یا تضمین کیفیت مواد غذایی منجر می‌شود.
در هر دو حالت، این رویکرد به سی‌آی‌پی بهینه‌سازی نشده است و عامل اصلی آن، فقدان پایش و شفافیت بلادرنگ در داده‌هایی است که سرپرستان واحد تولیدی بیش از هر چیز به آن نیاز دارند. ابزارهای دیجیتال مدرن مستقیماً این نارسایی را با جمع‌آوری، گردآوری و تحلیل خودکار داده‌های سی‌آی‌پی در زمان واقعی برطرف می‌کنند. دیگر خبری از پرسش‌های بی‌پاسخ نیست: با ابزار پایش دیجیتال مناسب، رهبران واحد تولیدی به اطلاعات مورد نیاز خود – در زمان نیاز – مجهز می‌شوند تا عملیات را هوشمندانه‌تر و بهینه‌تر پیش ببرند.
نتایج حاصل از این تغییرات چشمگیر است: در برخی موارد، این ابزارهای دیجیتال به افزایش ۱۵ درصدی کارایی کمک کرده‌اند[۱]. در صنعتی فوق رقابتی که کوچکترین تغییرات در حاشیه سود می‌تواند تأثیر تجاری عظیمی داشته باشد، این افزایش ۱۵ درصدی ظرفیت تولید محصول بیشتر یا تحقق نوآوری‌هایی را ایجاد می‌کند که به برآوردن تقاضای متغیر مصرف‌کننده، افزایش ماندگاری و سایر موارد کمک می‌کند.
اکنون، ویژگی‌های جدید هوش مصنوعی فرصت‌های بیشتری را برای افزایش ظرفیت عملیاتی فراهم آورده‌اند. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند چرخه‌های شستشو را به صورت فعال پیش‌بینی و بهینه کنند یا خطرات آتی را ارزیابی نمایند. هشدارهای هوشمند نیز می‌توانند به ناظران کمک کنند تا مسائلی مانند مصرف بیش از حد مواد شیمیایی را به صورت بلادرنگ اصلاح کنند. به طور کلی، هوش مصنوعی آماده است تا ارزش موجود سی‌آی‌پی بهینه‌شده دیجیتالی را با افزودن لایه‌ای از هوشمندی و کارایی به عملیات اصلی ایمنی مواد غذایی، دوچندان کند.
واضح است که فرآیندهای سی‌آی‌پی به طور خاص متعلق به صنعت غذا و نوشیدنی هستند. اما درس‌های موجود در پلتفرم‌های جدید دیجیتالی سی‌آی‌پی (و نتایج واقعی که برای کاربران در سراسر فضای غذا و نوشیدنی به ارمغان می‌آورند) برای هر سازمانی که مزایای مدیریت هوشمندانه‌تر داده‌ها را از دست می‌دهد، ارزشمند است. هر تصمیمی یک نقطه عطف است. هر فرآیند اصلی فرصتی برای شتاب گرفتن یا کند شدن است و هر سازمانی بر روی کوهی از داده‌های بالقوه تحول‌آفرین در مورد گردش کارهای ضروری خود نشسته است. برخورد استراتژیک با این اطلاعات، و سپس تقویت استراتژی مدیریت داده با یک ابزار دیجیتال هدفمند، می‌تواند جایگاه رقابتی شما را با ورود به مرحله بعدی بهینه‌سازی فرآیند با کمک هوش مصنوعی تثبیت کند[۱].
[۱] بر اساس نتایج آزمایش‌های مشتریان، که برای هر مشتری پس از اجرای کامل توصیه‌های اکولب (Ecolab) خاص بوده است. نتایج برای سایر مشتریان بر اساس عوامل و شرایط عملیاتی آنها متفاوت خواهد بود.
تحلیل اگروفودز برای فعالان صنعت غذا:
این روند فرصتی طلایی برای کاهش هدررفت منابع (آب، انرژی) و افزایش ظرفیت تولید در ایران است. با سرمایه‌گذاری در دیجیتالی‌سازی و هوش مصنوعی CIP، کارآفرینان می‌توانند بهره‌وری را افزایش داده و ریسک‌های ایمنی غذا را کاهش دهند و از رقبای منطقه‌ای پیشی بگیرند.
نظر شما در مورد این مطلب چیه؟