人工智能（AI）正在改变各个行业，食品加工行业也不例外。在原材料转化为可食用的成品或半成品食品和调料的过程中，人工智能凭借其能够快速准确地分析大量数据的能力，正在颠覆设备维护、质量控制、生产排期和资源分配等各个环节。这一技术进步不仅提高了效率，也有助于行业的可持续发展。下面我们将深入探讨人工智能如何重塑食品加工的未来。

食品生产厂使用高质量设备，优化实用性、降低耗能、提高生产效率是保持行业竞争力的关键。

现有数字化解决方案包括预测性质量分析预测性维护，已应用于检测纠偏，降低消费者收到不合格产品的风险。

其中有效的方法是利用工业物联网（IIoT）设备及其数字孪生——对实体物件、系统或过程进行数字化呈现。结合人工智能，此类解决方案具有显著优势。

人工智能也可用于优化生产排期、预测需求变化、简化资源分配。同时，自动化减少人工，加快生产周期，并最大限度降低错误发生的可能性。企业可以提高运营效率，降低成本，减少生产中的浪费。

例如，泰森食品（Tyson Foods）于2020年2月宣布计划引入计算机视觉技术，以跟踪鸡肉在工厂流水线的加工情况。这是泰森公司加大自动化和人工智能投资的策略之一，旨在降低成本和减少浪费。

泰森公司与亚马逊的云服务部门AWS合作，结合了摄像头、机器学习算法和边缘计算技术（数据在不发送到数据中心的情况下进行几乎实时的处理和分析），每周记录的包装鸡肉多达数十万磅。该系统使用计算机视觉识别产品类型（如鸡腿）、库存单位（SKU）、批次号，并使用自动称重机记录单批次鸡肉的重量。

人工智能在自动化质量控制流程中发挥关键作用，确保产品质量的一致性。机器学习算法可以分析不同来源的数据，包括视觉检查、感官评估和实验室测试，识别规律并检测与质量标准的偏差。通过实时监控和即时纠偏，降低消费者收到不合格产品的风险。

例如，百事（PepsiCo）公司在菲多利（Frito-Lay）工厂的一个项目中，利用激光照射薯片并根据薯片发出的声音来判断其口感。相关算法已经成功研发，用以菲多利薯片加工系统的质检自动化。此外，百事还开发了一种机器学习模型，与视觉系统配套使用能够预测放置在传送带上的土豆重量。基于视觉的称重系统为公司节省了大量成本，省去了原本每条生产线30万美元（仅在美国就有35条生产线）的称重元件。

这个基于视觉的称重系统仅需一个摄像头及一个机器学习模型，在不创造额外费用的情况下收集数据点。正在开发的最后一个项目是测算土豆去皮后的“去皮百分比”。了解该数据可以帮助菲多利团队优化马铃薯去皮系统。待“去皮百分比”系统在美国全面应用后，预计每年至少可以为百事公司节省一百万美元。

人工智能系统和物联网可以分析整条供应链的数据，识别效率低下和产生浪费的环节。例如，人工智能算法可以优化库存管理，减少食物浪费，最大限度地减少生产过剩对环境的影响。基于人工智能的计算机视觉和模式识别技术，结合使用传感器的参数测量，还可以识别差异，在不浪费整批产品的情况下去除污染物，同时还能根据工艺要求不断调整水资源和能源的使用量。

达能（Danone）根据其数字制造加速（DMA）计划，在波兰奥波莱（Opole）建立了一家工厂。目标是在新数字技术扩展到全球其他制造基地之前进行落地测试。这些测试技术包括在工厂的滚筒干燥机中使用人工智能，该干燥机用于谷物类婴儿断奶食品的原料生产。借助机器学习，设备可以根据实时数据优化设置，提高工艺稳定性，减少浪费，降低能耗达40%。截至目前，该计划已为达能旗下39家工厂引入了20多种数字解决方案。在奥波莱工厂，达能的制造成本降低了19%（2019-2021），效率提高了12%。此外，温室气体排放量减少了50%，能源消耗减少了23%。

人工智能正在深刻改变食品加工行业的设备维护、质量控制、生产排期和资源分配。利用好相关技术，企业可以提升效率，提高产品质量，优化资源利用率，并为可持续发展做出贡献。人工智能的技术进步将扩大在食品加工行业中的应用，为行业带来更高效、更加可持续的未来。