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.
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:
- Etablere raskere respons på muligheter i markedet og eventuelle utfordringer
- Bygge en smidig utviklingsprosess
- Effektivisere godkjenningsprosesser og den generelle arbeidsflyten
- Automatisere prosesser
- Definere markeder og produktutvalg
- 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.