Manufaktur makanan harus mengalami tahun yang sulit karena dinamika pasar pada tahun 2022, yang tampaknya akan berlanjut tahun ini. Produsen makanan dan minuman berada di bawah tekanan karena preferensi konsumen yang berubah dengan cepat, persyaratan peraturan yang lebih ketat, dan kenaikan harga komoditas. Banyak perusahaan perlu meningkatkan peralatan dan teknologi mereka untuk memenuhi permintaan konsumen yang meningkat.
Mengapa Perusahaan Makanan dan Minuman Perlu Meningkatkan Teknologi Mereka?
Teknologi makanan merevolusi sektor makanan dengan menggunakan teknologi terbaru untuk mengontrol produksi, distribusi, dan konsumsi karena perusahaan beralih ke teknologi untuk memerangi inflasi dan meningkatkan efisiensi. Menurut Departemen Pertanian AS, sektor makanan menyumbang lebih dari $1 triliun untuk PDB AS. Ada beberapa kesulitan dalam industri sebesar itu, seperti keberlanjutan pangan.
Industri makanan di seluruh dunia sedang ditransformasikan oleh teknologi makanan. Dengan munculnya big data, AI, dan internet of things (IoT) dalam beberapa tahun terakhir, teknologi pangan telah memantapkan dirinya sebagai industri yang terpisah. Teknologi yang digunakan dalam industri makanan harus membantu industri untuk meningkatkan visibilitas, mengoptimalkan operasi, meningkatkan kualitas dan hasil, meningkatkan kelincahan, mematuhi peraturan, dan mempercepat waktu ke pasar. Industri makanan menggunakan teknologi di setiap tahap produksi.
Aplikasi AI dan Teknologi dalam Manufaktur Makanan
Saat ini banyak produsen makanan yang menggunakan AI dan menggabungkannya dengan teknologi yang sudah ada atau teknologi lain dalam proses pembuatan makanan. Berikut adalah beberapa cara inovatif yang dapat diterapkan AI dalam pembuatan makanan:
Penelitian konsep
AI dapat digunakan untuk penelitian konsep dalam pembuatan makanan dengan menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam preferensi konsumen, tren pasar, dan proses produksi. AI dapat dilatih pada kumpulan data yang besar dari ulasan produk, laporan industri, data penjualan, dan umpan balik konsumen untuk mengidentifikasi tren makanan yang sedang berkembang dan konsep produk baru.
Pengembangan formulasi
AI dapat digunakan untuk pengembangan formulasi dalam pembuatan makanan dengan menganalisis kumpulan data yang besar untuk mengidentifikasi kombinasi bahan, perasa, dan bahan tambahan yang optimal untuk menciptakan produk baru dan inovatif. Algoritme AI dapat menganalisis sifat kimiawi dari berbagai bahan dan memprediksi bagaimana bahan tersebut akan berinteraksi satu sama lain, sehingga memungkinkan pengembangan formulasi yang lebih tepat dan efisien.
Penambangan data klinis
AI dapat menganalisis data klinis dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola dan tren yang berkaitan dengan nutrisi dan kesehatan. Hal ini dapat membantu produsen makanan untuk mengembangkan produk baru yang memenuhi kebutuhan nutrisi spesifik dari populasi yang berbeda, seperti atlet, anak-anak, dan manula. Dengan memanfaatkan data klinis dan AI, produsen makanan dapat mengembangkan produk yang bergizi dan aman, sekaligus memenuhi kebutuhan dan preferensi konsumen yang terus berkembang.
Jaminan kualitas bahan baku
Untuk jaminan kualitas bahan baku dalam pembuatan makanan, AI dapat digunakan dengan menganalisis data dari berbagai sumber, seperti kinerja pemasok, kualitas bahan, dan faktor lingkungan, untuk memprediksi potensi masalah kualitas dan memastikan konsistensi bahan baku. AI juga dapat digunakan untuk memantau dan melacak kualitas bahan baku di seluruh rantai pasokan, mulai dari pengadaan hingga pemrosesan, untuk memastikan bahwa produk memenuhi standar regulasi dan kualitas.
Kontrol proses yang lebih baik
AI dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses manufaktur dengan menganalisis data tentang faktor-faktor seperti suhu, tekanan, dan laju aliran. dari sensor dan jalur produksi untuk mengoptimalkan dan mengotomatiskan proses produksi. AI dapat mengidentifikasi pola dalam data dan memprediksi kapan suatu proses akan berada di luar kendali, sehingga memungkinkan intervensi cepat untuk mencegah cacat produk atau masalah kualitas.
Deteksi masalah secara dini
AI dapat digunakan untuk menganalisis data dari berbagai sumber dan memprediksi kapan suatu masalah dapat terjadi. Dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin, AI dapat belajar dari data historis untuk mendeteksi tanda-tanda peringatan dini masalah, seperti kegagalan peralatan, penyimpangan dalam parameter proses, atau masalah kualitas. Deteksi masalah secara dini menggunakan AI dapat membantu produsen makanan untuk mengambil tindakan korektif sebelum masalah terjadi, meminimalkan cacat produk, mengurangi pemborosan, dan menghindari waktu henti produksi.
Bagaimana Produsen Makanan Memanfaatkan Teknologi
Baik dalam hal produksi maupun penelitian, berikut adalah contoh bagaimana produsen makanan memanfaatkan teknologi:
"Kami beralih dari durasi proyek rata-rata 33 bulan menjadi 12 bulan, dan itu rata-rata untuk berbagai kategori. Di bidang makanan dan minuman, terkadang proyek hanya membutuhkan waktu enam hingga sembilan bulan, jadi kami lebih cepat dari banyak startup yang ada di luar sana," kata Stefan Palzer, Chief Technology Officer
Sejak tahun 2016, bisnis ini mengklaim bahwa Nestle SA telah meningkatkan kecepatan pengembangan produknya sebesar 60%. Proses penelitian dan pengembangannya direstrukturisasi untuk mencapai kecepatan yang lebih cepat ke pasar. Penelitian konsep, pengembangan formulasi, pemuliaan tanaman, penggalian data klinis, jaminan kualitas bahan baku, peningkatan kontrol proses, dan deteksi masalah dini hanyalah beberapa cara yang telah diterapkan oleh AI di seluruh perusahaan. Untuk memenuhi peningkatan kompleksitas proses pembuatan produk, di mana produk harus memiliki rasa yang enak, sehat, berkelanjutan, dan tidak mahal, Mr. Palzer menekankan bahwa AI dan pembelajaran mesin sekarang menjadi alat pengembangan produk yang penting.
Tidak hanya dalam penelitian, di pabrik-pabrik mereka, Nestle juga menerapkan otomatisasi pemeliharaan prediktif menggunakan sensor mesin yang akan membunyikan alarm jika ada sesuatu yang tidak beres. Lini produksi akan berhenti secara tidak perlu jika pemecahan masalah tidak dipantau, sehingga mereka juga memanfaatkan model prediktif untuk membuat pemecahan masalah menjadi lebih efektif. Dengan menggunakan chatbot yang mengotomatiskan layanan pelanggan di lini depan, Nestle mampu memangkas biaya. Mereka juga menggunakan chatbot untuk membantu mitra rantai pasokan mereka dalam menemukan sumber daya internal dan informasi yang mereka butuhkan. AI tidak hanya mempercepat proses pengambilan keputusan, tetapi juga mengungkapkan wawasan yang sebelumnya tersembunyi bagi Nestle.
Salah satu perusahaan makanan dan minuman terbesar di dunia, Pepsi, secara konsisten berinvestasi besar-besaran dalam teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan hampir semua elemen operasinya. Shameer Mirza, insinyur riset dan pengembangan senior di PepsiCo, menyadari berbagai cara kecerdasan buatan dapat diterapkan untuk meningkatkan pengelolaan proses manufaktur. Mirza mengembangkan metode pembelajaran mesin yang dapat digunakan bersama dengan sistem visual untuk menghitung jumlah kentang yang telah diolah. Perusahaan dapat menghemat sejumlah besar uang karena tidak perlu lagi membeli peralatan pengukur seharga $300.000 per lini (PepsiCo memiliki 35 alat pengukur di Amerika Serikat). Satu-satunya alat yang digunakan oleh Mirza dalam jawabannya adalah kamera, model visi komputer, dan titik sampel tambahan yang dikumpulkan secara gratis.
Divisi manufaktur anak perusahaan PepsiCo, Frito-Lay, mendapatkan keuntungan dari pembelajaran mesin. Satu prototipe menyerang chip dengan laser, kemudian mendeteksi tekstur dengan mendengar suara yang dihasilkan chip. Perangkat lunak menganalisis audio dan menghitung tekstur chip untuk mendigitalkan analisis kinerja untuk fasilitas manufaktur Frito-Chip Lay. Selain itu, banyak fasilitas produksi Frito-Chip Lay menggunakan teknologi untuk memantau dan melacak data pada peralatan di sana untuk meramalkan masalah mekanis sebelum terjadi. Pabrik-pabrik tersebut tidak mengalami kegagalan atau pemadaman yang tak terduga setelah satu tahun. Para mekanik dapat menggunakan waktu mereka secara lebih efektif dengan bantuan AI sehingga mereka dapat berkonsentrasi pada pemeliharaan terencana dan melakukan tindakan pencegahan sebelum peralatan rusak.
"Kami mencoba-coba sebagian kecil dari bisnis ini dan berhasil menghemat $500.000. Jika kami terus mengorganisirnya, kami bisa menghemat lebih banyak lagi." - Baier, Manajer Senior Operasi IS di Smucker's.
J.M. Smucker adalah produsen makanan hewan peliharaan, kopi, dan makanan konsumen yang dihormati di Amerika Utara. Smucker tidak memiliki tim analitik data dua tahun lalu meskipun memiliki data operasional yang sangat banyak. Kini mereka memiliki tim beranggotakan empat orang yang bekerja untuk mengekstrak nilai dari data yang dikumpulkan dari lokasi produksi. Apa yang berubah secara signifikan? Pimpinan Smucker memahami potensi besar dari penggunaan big data untuk menyelidiki masalah produksi termasuk kelebihan produk, kapasitas pabrik yang tersembunyi, dan waktu henti peralatan.
Smucker berusaha untuk memungkinkan manajer fasilitas mendapatkan informasi hampir secara real-time untuk memaksimalkan hasil dan memberikan kesempatan kepada semua orang untuk membuat modifikasi strategis, mulai dari pemimpin puncak hingga pekerja di lantai pabrik. Sistem produksi membutuhkan waktu untuk memproses beberapa penyesuaian. Beberapa proses berbasis batch, sehingga semakin cepat pola data yang bermasalah diidentifikasi, semakin sedikit batch yang akan dibuang. Setelah mendapatkan wawasan dari data real time ini, Smucker dapat mendorong perubahan proses dan orang, dan bahkan menghemat $500.000 per tahun.
Transformasi Digital Mencegah Kerugian Jutaan Dolar untuk T. Marzetti
Di perusahaan makanan khusus T. Marzetti Company, analisis prediktif dan dapur terkoneksi membuka penghematan jutaan dolar. Dengan kantor pusat di Westerville, Ohio, T. Marzetti Company adalah divisi dari Lancaster Colony Corp. Analisis data bukanlah praktik yang biasa dilakukan di Marzetti. Standar untuk menghubungkan data ke rantai pasokannya tidak ada, dan informasi tidak selalu mudah diperoleh. Mitra Marzetti menyarankan untuk memulai dengan satu fasilitas di Kentucky dan mendigitalkan komunikasi data di antara aset-aset lantai yang penting sebelum mengontekstualisasikan informasi yang diperoleh untuk mempercepat upaya Marzetti Operational Excellence (MOE). Salah satu tujuan utamanya adalah untuk memberikan lebih banyak orang wewenang untuk meningkatkan perusahaan. Untuk pertama kalinya, karyawan di semua tingkat bisnis memiliki alat bantu berbasis data yang terhubung untuk mengidentifikasi peluang peningkatan efisiensi yang mungkin terlewatkan jika tidak.
Sebagai tonggak pertama dalam transformasi digital mereka, upaya ini memungkinkan mereka untuk menemukan di mana pemborosan dapat dikurangi dan uang dapat dihemat. Penumpukan yang berlebihan adalah salah satu masalah terbesar yang mereka temukan. Empat pon diberikan secara gratis untuk setiap 100 pon barang yang dikemas karena kemasannya terlalu penuh. Saus, saus, dan saus yang berlebih menyelinap keluar sebagai penumpang gelap. Lama kelamaan, jumlah itu menumpuk menjadi banyak.
Marzetti dan mitranya melakukan perubahan yang diperlukan untuk memanfaatkan informasi yang ditunjukkan data tentang cryovacs mereka, yang merupakan alat penimbangan otomatis yang menyegel makanan dalam kemasan kedap udara. Perbandingan kinerja berdasarkan kode produk, peralatan, pesanan, alasan, dan pengaturan lainnya dapat dilakukan dengan sistem ini. Ketika ditemukan pengecualian, staf secara otomatis dikirimi email, sistem ini bahkan dapat membandingkan keakuratan pengisian yang dilakukan selama waktu "restart" dengan pengisian yang dilakukan saat mekanisme pengisian beroperasi pada "kecepatan jelajah".
Marzetti memperkirakan bahwa penghematan dapat meningkat tiga hingga empat kali lipat ketika inisiatif peningkatan ini diperluas ke lokasi-lokasi lain, seperti yang ingin dicapai oleh Marzetti. Marzetti telah menghemat jutaan dolar per tahun hanya di salah satu pabriknya. Pencapaian awal dicapai dengan mengurangi limbah produk setidaknya 50%.
Kesimpulan
Kesimpulannya, industri manufaktur makanan dan minuman akan mendapatkan keuntungan dari gelombang perubahan digital. Produk berkualitas tinggi dan memenuhi permintaan pelanggan sangat penting, dan tanpa teknologi, akan ada lebih banyak ruang untuk kesalahan produksi dan proses yang tidak produktif yang tidak diketahui dan memengaruhi bisnis secara keseluruhan. Apa yang ditemukan oleh teknologi sering kali lebih luas daripada apa yang dapat dilihat oleh mata manusia.
Mengalami tantangan dalam hal efisiensi, kualitas, dan profitabilitas dalam produksi manufaktur makanan Anda? Kami dapat membantu dan mendampingi Anda dalam perjalanan transformasi digital Anda.
#food #manufacturing #AI #MachineLearning #DataAnalytics #productivity #foodandbeverage #automation #perusahaanmakanan #pabrikmakanan
Kitameraki (www.kitameraki.com) adalah mitra terpercaya untuk Konsultasi IT dan layanan IT yang komprehensif di Indonesia. Dengan fokus yang kuat pada Solusi TI, Pengembangan Web, Pengembangan Aplikasi Seluler, dan Solusi Cloud, kami membantu bisnis menavigasi dunia digital yang terus berkembang. Keahlian kami meliputi Layanan Cloud, Migrasi Cloud, Analitik Data, Big Data, Business Intelligence, Data Science, dan Cybersecurity.