Ondernemen met de beste ondersteuning

Nieuws

De impact van kunstmatige intelligentie in de voedselketen

We zien veel AI-toepassingen meer diepte geven aan precisielandbouw

De impact van kunstmatige intelligentie in de voedselketen

6 oktober 2022 - Naar verwachting bereikt de totale waarde van kunstmatige intelligentie (AI) in de voedselmarkt zo'n 30 miljard dollar in 2026. AI beïnvloedt in potentie ieder aspect van de voedselketen met snellere en slimmere beslissingen. Daarmee levert het flinke concurrentievoordelen op voor organisaties in die voedselketen.Dat schrijft Marcel Koks, senior director industry & solution strategy voor Infor® Food & Beverage.

Koks: "Er is nog steeds veel onzekerheid over de toepassing van AI-technologie en de bijkomende voordelen. In potentie dringt het door tot alle gebieden in voedselproductie en biedt het slimme specifieke applicaties om ieder onderdeel te optimaliseren. Velen zien AI als de machines en technologie om complexe taken uit te voeren die eerder door mensen werden volbracht. Nu zijn er nieuwe benaderingen over data-analyse die simpelweg voorheen niet handmatig uit te voeren waren. Bijvoorbeeld de mogelijkheid om een buitensporig aantal datawaarden, parameters, wat-als-scenario's en andere factoren te betrekken en op basis daarvan snelle aanbevelingen te doen." 
Van robotica naar machine learning, waar zien we AI in actie en welke impact heeft het in de voedselketen?
 
Precisielandbouw
We zien veel AI-toepassingen meer diepte geven aan precisielandbouw. Of het nu een analyse is van de kwaliteit en kwantiteit van eerdere oogsten, weersverwachtingen om te bepalen wanneer de grond water nodig heeft, of wanneer het verstandig is om kunstmest te gebruiken. Bij een van onze klanten zien we bijvoorbeeld hoe AI zorgt dat de juiste voedingsdosis gegeven wordt aan garnalen. Het voorkomt daarmee over- en ondervoeding waarmee je de productiecyclus verkort. Zonder intensivering verdubbel je de productie. 
 
Prijsstrategie
De toepassing van AI-technologie stimuleert een effectieve prijsstrategie. AI-toepassingen maken dat prijzen snel en effectief te analyseren zijn, met daarin alle bepalende variabelen meegenomen. Denk daarbij aan het seizoen, de prijzen bij de concurrenten, mogelijke promoties of de consumentenvraag. Al die variabelen bouwen mee aan duidelijk inzicht in de prijsgeschiedenis en trends maar de technologie beveelt ook aan wanneer welk product tegen welke prijs de meeste omzet maakt. Bij een producent van bakkerijingrediënten wordt de juiste technologie geïmplementeerd om optimale aanbevelingen voor zijn vele producten te bereiken. 
 
Duurzaamheid
Organisaties gebruiken inzichten om het energie- en waterverbruik te minimaliseren en te zorgen voor energie-efficiënte productie. Daarbij helpen inzichten het verminderen van afval bij iedere mogelijkheid in het productieproces. Op dezelfde manier zorgt machine learning voor het optimaliseren van specificatiemixen en voorraadtoewijzing. 
Innovatieve bedrijven maken gebruik van informatie over de kwaliteit, in combinatie met gegevens over de houdbaarheid van ingrediënten. Ze zetten AI in om dynamische houdbaarheidsdata te bepalen. AI beantwoordt de vraag ‘kunnen we de houdbaarheid op een veilige manier verlengen, rekening houdend met de kwaliteit?’. Dit verlengt uiteindelijk de verkoopbare levensduur van een product, vermindert de hoeveelheid afval en verhoogt de omzet. Tegelijkertijd maakt AI-technologie slimme schappen in supermarkten mogelijk. Daar worden prijzen aangepast op basis van de resterende houdbaarheid en de verkoopgeschiedenis, waardoor verspilling wordt tegengegaan en de winstgevendheid juist verder toeneemt.  
 
Maximaliseren van de opbrengst
Internet of Things (IoT)-apparaten in combinatie met machine learning optimaliseren instellingen om opbrengt te maximaliseren. Daarbij krijgen ze inzicht in de kwaliteit van de ingrediënten en procesomstandigheden.
Bij kunstmatige intelligentie gaat het om het maken van verbindingen en het halen van het maximale uit enorme datahoeveelheden. De lessen bij sommige organisaties vormen de basis voor AI-sjablonen die ook weer bij andere organisaties werken. Dit levert de benodigde inzichten op om efficiëntie en omzet te stimuleren.
Om goed te werken heeft AI data nodig. Zolang er data is, is het mogelijk om AI-technologie te gebruiken om trends en patronen te herkennen, dit toe te passen en inzichten terug te geven aan de organisatie. Deze inzichten drijven betere, snellere en winstgevende organisaties in iedere fase van de voedselketen. Daarmee bouwen we ook direct aan een responsieve en betrouwbare keten.
 

Doorsturen  |  Reageer  |  Nieuwsbrief

Reacties

Er zijn nog geen reacties.

Reageren

http://
Ik wil bericht per e-mail ontvangen als er meer reacties op dit artikel verschijnen.
Als extra controle, om er zeker van te zijn dat dit een handmatige reactie is, typ onderstaande code over in het tekstveld ernaast. Is het niet te lezen? Klik hier om de
code te wijzigen.