革新制造過程
無論你是關注食品還是飲料行業，這一過程的每一個方面都受到機器學習或人工智能的影響。衛生是食品工業過程中的一個重要組成部分，特別是在大流行期間盡量減少交叉污染和保持高標準。
在過去，這些任務將是乏味的，時間和資源密集型的，而且如果犯了錯誤或忽視了一個錯誤，可能會付出昂貴的代價。在大型制造廠，復雜的機器實際上需要拆卸，然后重新組裝起來，以便進行適當的清潔，并將大量的物質泵入其中。
然而，隨著現代科技的發展，情況已不再如此。
使用一種被稱為SOCIP(即就地自清潔)的技術，機器可以使用強大的超聲波傳感器和熒光光學成像來跟蹤機器上的食物殘渣，以及設備的微生物碎屑，這意味著機器只需要在需要時進行清潔，而且只需要清潔需要清潔的部件。雖然這是一項新技術，并解決了目前過度清潔的問題，但它仍將為英國食品業每年節省約1億英鎊。
減少浪費，提高透明度，更好的結果
當然，食品飲料行業的浪費問題也是業內備受爭議和詬病的部分。僅英國的餐飲服務行業就在浪費食物上損失了約24億英鎊，因此技術被用來節省這筆錢是理所當然的。
在全世界的供應鏈中，人工智能被用來跟蹤制造和供應鏈過程的每一個階段，例如跟蹤價格、管理庫存水平，甚至是原產國。
已經存在的解決方案，如SymphonyRetailAI，使用這些信息來準確跟蹤運輸成本、上述所有定價以及庫存水平，以估計需要多少食物以及在哪里將產生的廢物降至最低。
提高食品安全標準
無論你在世界上的哪個地方，食品安全標準總是很重要的，而且監管似乎也在變得越來越嚴格。在美國，《食品安全現代化法案》(FoodSafetyModernizationAct)確保了這一點實現，尤其是在COVID-19的情況下，各國都更加意識到食品污染的程度。
幸運的是，使用人工智能和機器學習的機器人能夠處理和加工食物，基本上消除了通過觸摸而發生污染的可能性。機器人和機器無法以人類可以傳播的方式傳播疾病等，從而將疾病成為問題的風險降到最低。
即使在食品檢測設施，機器人解決方案，如下一代測序，食品數據采集的DNA測試解決方案，以及電子鼻，測試和記錄食品氣味的機器解決方案，也正在為人類使用，以獲得更準確的結果。在撰寫本文時，據估計，目前約有30%的食品行業以這種方式使用人工智能和機器學習，盡管這一數字在未來幾年將會增長。
更可持續的增長
毫無疑問，食品生產需要大量的水和資源，尤其是在肉類和畜牧業。這對地球來說是極不可持續的，對生產者來說也是非常昂貴的。為了幫助控制成本并變得更可持續，人工智能被用來管理所需的電力和水的消耗，從而使其盡可能精確。
這為食品和飲料行業的所有領域的生產成本和利潤率帶來了立竿見影的好處。當你開始添加管理光源、植物食物和配料的能力，并基本上引入了一種“智能”的種植糧食的核心方式時，你就真的開始看到更好的食物，更可持續的生產實踐，以及食物鏈每個階段都有更多的利潤和節省。
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