<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

Bedrifter innen næringsmiddelbransjen må hele tiden utvikle virksomheten, enten årsaken er etterspørsel fra forbrukerne, nye krav fra myndighetene eller globale hendelser. Smart bruk av AI, maskinlæring og advanced analytics gjør at din bedrift kan være i forkant – eller reagere raskt på endringer!

Forbrukernes etterspørsel og vaner endrer seg raskt både når det gjelder mat og drikke. Samtidig må aktørene i næringsmiddelindustrien håndtere økte krav til bærekraft, ferske produkter, reduksjon av matavfall, økt kvalitet og dokumentasjon av allergener for å nevde noen av dem. Og minst like viktig er det at utenforliggende globale hendelser påvirker forsyningskjeden din, slik vi har sett covid-pandemien de siste to årene og nå den tragiske krigen i Ukraina.

Det er ikke vanskelig å se hvordan store og små endringer kan ha en betydelig innvirkning på driften. Derfor er det liten tvil om at advanced analytics med kunstig intelligens og maskinlæring bør være en del av verktøykassen for næringsmiddelindustrien – nå og i framtiden.

Med AI og maskinlæring kan bedrifter innen næringsmiddel:

  • Ta smartere og bedre strategiske beslutninger
  • Oppnå bedre forbrukerinnsikt for mer målrettet markedsføring
  • Forbedre kundeservice
  • Øke produktiviteten
  • Forhindre menneskelige feil
  • Redusere utgifter eller øke inntektene

Kunstig intelligens vs Maskinlæring

Kunstig intelligens er bruken av algoritmer og avansert teknologi for å løse problemer. Under denne paraplyen finner vi maskinlæring som er utvikling av algoritmer som gjør at datamaskiner kan lære fra empiriske data for å finne mønstre i dataene som vi kan benytte i vårt arbeid. Med disse modellene er det også mulig å gjøre prediksjoner om fremtidig utvikling.

Produsenter innen mat- og drikke kan bruke advanced analytics innen hver eneste fase av deres forsyningskjede. Her skal vi gå gjennom en god del av dem.

Les også: How to use the Power Platform to improve operations in food and beverage industry

Analyser av merkevare og markedet i sanntid

Når selskaper lanserer et nytt produkt eller en ny variant av et eksisterende produkt, er det som oftest basert på omfattende analyser av markedet og forbrukeratferd. Men med kunstig intelligens oppstår det nye muligheter for å gjøre denne prosessen mer effektiv.

Det er et problem at det er lav svarprosent på kundeundersøkelser, men din bedrift kan bruke kunstig intelligens til å gjennomføre analyser av sosiale medier. Dermed kan du se hvilke produkter forbrukerne snakker om og hvilke egenskaper ved produktene som oppfattes som positive eller negative. På denne måten kan du benytte disse dataene til å forbedre produktutviklingen med mer presis og pålitelig innsikt. Du kan:

  • Vurdere synspunkter fra forbrukerne i sanntid
  • Identifisere verdifulle attributter for dine produkter og tjenester
  • Identifisere utfordringer for de samme produktene og tjenestene

Utvikling av prognoser for markedsutvikling og -trender

AI-analyser av sosiale medier kan også brukes til å gjøre prediksjoner av markedstrender. Du kan utvikle mønstre for å forstå hvilke retninger markedet går. Selv om AI-verktøy ikke med sikkerhet kan fortelle hvordan fremtiden vil bli, kan den være et verdifullt verktøy for aktører i næringsmiddelindustrien i å gi et solid faktagrunnlag for viktige trender og utviklingstrekk i markedet. Du kan bruke AI til å:

  • Identifisere skiftende forbrukerinteresser og -trender
  • Identifisere markedstrender relatert til produkttilbud eller merkevaren
  • Utvikle prediksjoner om redusert eller økende interesse i forskjellige produkttyper

Prediktivt vedlikehold

Hver eneste del av hver maskin i alle produksjons- eller lagerbygninger har en levetid, som kan bli redusert på grunn av dårlig vedlikehold. Tidsrommet mellom når en maskin begynner å skurre til når et menneske oppdager at noe er galt kan reduseres, om ikke elimineres, med AI.

Kritiske maskindata, slik som temperatur eller hastighet, kan analyseres i sanntid med bruk av maskinlæring. Modellen kan identifisere mønstre og forutsi at en maskin har behov for vedlikehold i god tid før en hendelse som påvirker driften inntreffer.

Robot farming tomatoes

Ved å bruke prediktive analyser, kan teknologien gi beskjed om behov for en bestemt type vedlikehold. Prediktivt vedlikehold blir dermed preventivt vedlikehold, heller enn å gjøre en total omstart fra et omfattende driftsbrudd. Med AI og preventivt vedlikehold kan du:

  • Strømlinjeforme produksjon og levering av produkter
  • Redusere nedetid i produksjonen
  • Redusere produksjonsfeil
  • Fore optimaliserings-algoritmen med data
  • Redusere kostnader og forlenge levetid på produksjonsutstyret

Les også: Mer effektiv og bærekraftig vare- og informasjonsflyt

Optimalisering av forsyningskjeden

Din forsyningskjede har direkte påvirkning på evnen til å utvikle ideer og hurtigst mulig levere etterspurte produkter til forbrukere. Produsenter av mat og drikke må vurdere mange faktorer i produksjon og distribusjon, slik som etterspørsel mot produksjonskapasitet eller kostnader på forskjellige typer innsatsfaktorer i hele forsyningskjeden.

Avhengig ditt selskaps krav, regler og begrensninger, kan du programmere kriterieriene inn i din AI-algoritme for å finne de beste løsningene. Arbeid med bærekraft er et godt eksempel, hvor AI kan bidra til å finne balansen mellom energibruk, avfall og kostnader ved forskjellige typer innsatsfaktorer.

Med AI kan også du også utvikle de mest effektive produksjonsplanene for optimalisering av forsyningskjeden. Det er spesielt verdifullt med uventede forsinkelser eller mangel på produkter eller andre innsatsfaktorer, og veldig aktuelt nå med ettervirkninger av pandemi på verdensbasis og krigen i Ukraina. Disse hendelsene vil påvirker forsyningskjeder i lang tid og aktørene må tilpasse seg de nye betingelsene. Vi ser allerede i dag at ledende norske aktører gjør omfattende endringer.

Det er mye lettere å tilpasse seg det uventede når du har AI i ryggen. Det er bare å legge til nye begrensninger og teknologien produserer en ny og optimalisert plan tilpasset situasjonen. Du kan:

  • Maksimere inntjeningen basert på begrensninger i etterspørsel og produksjon
  • Effektivisere prosesser for produktleveranser
  • Redusere eller eliminere avfall og menneskelig feil
  • Levere til forventet etterspørsel

Raskere og mer kostnadseffektiv A/B-testing

Med kunstig intelligens og maskinlæring kan du gjennfomføre A/B-tester raskere, mer presist og ikke like kostbart som med tradisjonell metodikk. AI-støttet teknologi kan også segmentere kundene dine. De kan for eksempel identifisere grupper med lignende kjøpsatferd i en kundebase. Bedrifter kan dra nytte av denne innsikten i sin markedsføring og ved produktlanseringer. Med advanced analytics kan du:

  • Analysere resultater fra rask prototyping
  • Vurdere endringer i salg basert på endringer av produktegenskaper eller forskjellige innovasjoner
  • Utvikling av presise mål for etterspørsel
  • Utvikle mer effektive løp for utvikling, testing og tilbakemelding

Forkorte tiden fra idè til lansering

Advanced analytics kan forbedre effektiviteten i mange av virksomhetens prosesser. Ta for eksempel tak i utfordringer i arbeidsflyt og produksjon. Med advanced analytics kan du innhente informasjon fra alle typer utvikling. Det handler i stor grad om hva du vektlegger å rette oppmerksomheten mot. Du kan:

  1. Etablere raskere respons på muligheter i markedet og eventuelle utfordringer
  2. Bygge en smidig utviklingsprosess
  3. Effektivisere godkjenningsprosesser og den generelle arbeidsflyten
  4. Automatisere prosesser
  5. Definere markeder og produktutvalg
  6. Reagere på informasjon og respons fra flere kilder

Men det er fremdeles dyktige medarbeidere som må utvikle bedriften

Selv om disse verktøyene er kraftige, er de på ingen måte magiske. Kunstig intelligens og maskinlæring kan ikke erstatte mennesker. Teknologien hjelper deg med å fokusere på mønstre og trender før det menneskelige øyet fanger dem opp – og gjør det mulig for interne eller eksterne analytikere å dykke dypere ved å gi flere detaljer og datastøttede prognoser.

Kunstig intelligens og maskinlæring hjelper dine ansatte med å gjøre det de allerede gjør – på en raskere og mer effektiv måte. Innsamling av data og innsikt er bare én del av prosessen. Den andre delen handler om å bruke denne informasjonen for å ta bedre, mer informerte forretningsbeslutninger på hvert trinn i prosessen. Å jobbe med en kunnskapsrik og pålitelig partner kan lette integreringen av denne teknologien i daglig bruk.

Næringsmiddelindustrien er en av de fire bransjene hvor vi i Columbus er spesialister og vi har mange års erfaring med å effektivisere og videreutvikle forsyningskjeder hos ledende norske virksomheter. I Columbus Norge har vi et av landets mest erfarne team innen advanced analytics, samtidig som vi har en global organisasjon i ryggen når vi løser de mest avanserte utfordringene.

Ønsker du å vite mer om hvordan vi kan bidra til å utvikle din virksomhet med AI, maskinlæring og advanced analytics, ta kontakt med Petter Wersland, Director Data & Analytics.

Emner

Diskuter dette innlegget

Tips til lesing

Making use of your organisation's data is essential for staying competitive in any industry. Having a modern data platform is a must, and it is important that management makes the right decisions for their investments from the start. We generate ever increasing amounts of data with systems and tracking that covers almost all of our business processes. Therefore, being able to leverage that data via a modern data platform is a priority for most organisations. This article covers: • What business leaders need to know about modern data platforms and their benefits • How you can get started with a modern data platform Modern data platform is a term that's thrown around with little clarity or consistency. Depending on the author it can mean multiple things and cover various technologies. On top you'll also hear terms like lakehouse, data mesh and fabric which make it even more difficult to understand what one actually is. Therefore, we’ll explore a few clarifiers to define and explain a modern data platform in an understandable way.
True magic happens when you deploy an AI/ML model into the real world, where it can make predictions, optimize processes and drive insightful decisions. It’s where theory meets reality and where algorithms start delivering tangible value. Whether you’re predicting customer behaviors, optimizing supply chains or diagnosing medical conditions, the deployment phase is where these innovations step out of the lab and into the heart of your operations.
The hype around the rise of generative AI technologies makes huge promises about the potential of the technology. Yet it would be fair to say the vast majority of organizations are only experimenting with the technology or using it in isolated use cases.
Confused about CSRD and ESRS in sustainability reporting? Here’s is an overview and some useful tips on how to get started with this important work. The new EU directive applies to all countries in the EU and the European Economic Area (EEA). As early as fiscal year 2024, companies above a certain size must collect relevant data for a required sustainability report in addition to annual financial reporting. This new directive lifts sustainability reporting up to the level of financial reporting, requiring audits and third-party verification. Double materiality is at the heart of the CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive). The goal is for businesses to understand their environmental and societal impact and sustainability risks.
By taking ESG reporting seriously, you go beyond giving stakeholders like consumers, financial associates, and governments the information they want. ESG reporting also offers industries a range of competitive advantages.
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down