Áp dụng Khoa học dữ liệu trong ngành công nghiệp thực phẩm như thế nào?

ứng dụng data science

Giới thiệu
Không có gì ngạc nhiên khi ngành công nghiệp thực phẩm là phân khúc ngành công nghiệp quan trọng nhất trên thế giới. Chúng ta cần thực phẩm tươi, sạch và tốt cho sức khỏe với tư cách là một khách hàng trong khi với tư cách là các bên liên quan trong ngành, chúng ta cần tìm đầu ra hiệu quả cho sản xuất thực phẩm, khám phá thực phẩm, vấn đề của khách hàng, sở thích của khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng, v.v. Cùng với đó, không tự hỏi rằng Khoa học Dữ liệu và Dữ liệu lớn đang bùng nổ trong các lĩnh vực khác nhau với các ứng dụng to lớn của chúng. Do đó, nhiều ngành Công nghệ thực phẩm đang giải quyết các vấn đề với sự trợ giúp của Học máy và Trí tuệ nhân tạo (AI).

Trong kỷ nguyên ngày nay, Ngành Công nghiệp Thực phẩm đang phát triển năng động do kết quả của việc khám phá thực phẩm mới và các lựa chọn phân phối thực phẩm. Ngoài ra, các công ty sản xuất thực phẩm ngày càng hiểu rõ sở thích của khách hàng, áp dụng các tiêu chuẩn chất lượng và đáp ứng nhu cầu của khách hàng bằng cách sử dụng các thuật toán Phân tích dữ liệu lớn và Học máy.

Khoa học dữ liệu / Phân tích dữ liệu lớn trong ngành công nghiệp thực phẩm như thế nào?

  • Kiểm soát chất lượng – Quản lý sức khỏe
  • Nâng cao hiệu quả
  • Thông tin chi tiết
  • Tiếp thị
  • Phân tích tâm lý của khách hàng
  • Dự đoán vòng đời của sản phẩm
  • Quản lý chuỗi cung ứng – giao hàng đúng giờ
  • Dự báo nhu cầu

Quản lý sức khỏe – Kiểm soát chất lượng

  • Các loại rau và trái cây, sản phẩm từ sữa, v.v. là những mặt hàng nhạy cảm với nhiệt độ khi được yêu cầu theo dõi nhiệt độ. Do đó, việc phân tích Big Data có thể được sử dụng để giám sát các mặt hàng này trong khi xem xét toàn bộ chu trình chuỗi cung ứng trong hình. Những thứ này có toàn quyền truy cập để thay thế hoặc trả lại những mặt hàng này và thực hiện các biện pháp phòng ngừa khi chất lượng bị tổn hại.
  • Các giải pháp dựa trên dữ liệu lớn cũng có thể được sử dụng để kiểm tra chất lượng của vật liệu trong quá trình sản xuất sản phẩm.
  • Ngoài ra, việc thực hiện một cuộc khảo sát phản hồi liên quan đến quản lý thay đổi nguồn cung và chất lượng sản phẩm từ người tiêu dùng có thể giúp thương hiệu điều chỉnh việc quản lý dịch vụ khách hàng và quản lý chất lượng thực phẩm bằng Phân tích dữ liệu và Máy học.

Nâng cao hiệu quả

  • Bằng cách áp dụng phân tích dữ liệu và các thuật toán ML khác nhau vào dữ liệu thu được, hiệu quả của sản phẩm có thể được cải thiện. Ví dụ, các báo cáo dự báo thời tiết có thể giúp nông dân thu hoạch, người giao hàng vận chuyển, nhà hàng về tình trạng sẵn có và giá cả của khách hàng, v.v.
  • Hơn nữa, thông tin về nhiệt độ, độ ẩm, chất dinh dưỡng trong đất, v.v. của các khu vực nông trại có thể hướng dẫn bạn biết những ảnh hưởng nghiêm trọng có thể được sử dụng bởi sản xuất cây trồng trong khu vực nông trại cụ thể.
  • Việc áp dụng các thuật toán dự đoán có thể cứu hàng tấn sản phẩm khỏi bị hư hỏng. Do đó, việc nắm rõ tình hình thời tiết sẽ hướng dẫn các chủ hàng vận chuyển hàng hóa một cách hiệu quả.
  • Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng như một công cụ mạnh mẽ để chủ nhà hàng đưa ra chiến lược kinh doanh nhằm xây dựng hoặc duy trì thương hiệu của họ.

Insight

  • Cải tiến có thể được áp dụng cho nhà hàng hoặc bất kỳ ngành phân khúc thực phẩm nào để biết mức độ hài lòng của khách hàng, giá cả, giá trị thương hiệu hoặc mức độ phổ biến, chất lượng sản phẩm, mức độ phổ biến của sản phẩm, tình hình thị trường, v.v. Do đó, các giải pháp sáng tạo có thể sử dụng để phân tích hiệu quả dữ liệu nhằm đưa ra chiến lược kinh doanh.

Tiếp thị

  • Những hiểu biết sâu sắc  có thể giúp công ty tiếp thị sản phẩm và có được khách hàng tiềm năng.
  • Khoa học dữ liệu có thể thấu hiểu các khách hàng khác nhau và yêu cầu của họ dựa trên giá trị đơn hàng, nhân khẩu học, cách mua sản phẩm, phản hồi của khách hàng, v.v. Điều này cuối cùng giúp ích trong việc lập chiến lược tiếp thị. Ví dụ: Zomato (ứng dụng đặt đồ ăn trực tuyến) đưa ra các đề xuất dựa trên các giao dịch mua trước đó và nhận dạng vị trí. Hơn nữa, đối với các nhà hàng cụ thể, các ưu đãi và chiết khấu được đưa ra dựa trên các đơn đặt hàng trong quá khứ. Do đó, khoa học dữ liệu có thể giúp thu hút khách hàng tiềm năng.

Phân tích tình cảm

  • Phân tích tình cảm của khách hàng là quá trình phát hiện những cảm xúc khi khách hàng tương tác với sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu nhất định.
  • Biết khách hàng muốn gì và làm thế nào để tiếp tục cung cấp các sản phẩm phù hợp với họ giúp các ngành công nghiệp thực phẩm giữ được khách hàng cũ và có được khách hàng mới.
  • Điều này có thể đạt được thông qua việc phân loại phản hồi hoặc đánh giá của khách hàng thành các phần tích cực, tiêu cực hoặc trung tính bằng cách sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và cải thiện các quyết định dựa trên các phần và yêu cầu của từng phần tương ứng.

Dự đoán tuổi thọ của sản phẩm

  • Mọi thứ trong công nghiệp thực phẩm đều có một mốc thời gian sử dụng nhất định. Nó có thể thay đổi hoặc hết hạn sau một thời gian.
  • Quản lý thực phẩm và đồ uống có thời hạn sử dụng khác nhau là một thách thức rất lớn đối với ngành vì mỗi loại có những quy trình khác nhau.
  • Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán tuổi thọ của các sản phẩm khác nhau như các mặt hàng sữa, sản phẩm bánh mì, rượu vang, đồ uống làm từ đường, v.v.
  • Điều này có thể giúp tiết kiệm sản phẩm khỏi bị lãng phí (tiết kiệm tiền và thời gian) và hướng dẫn người dùng ‘để tiêu thụ trước khi hết hạn để được cứu khỏi các tác dụng phụ (tiết kiệm sức khỏe).

Quản lý chuỗi cung ứng

  • Người tiêu dùng mong đợi biết thực phẩm được sản xuất như thế nào, loại nguyên liệu nào được sử dụng, sản phẩm được bảo quản như thế nào, sử dụng hóa chất gì, v.v.
  • Khoa học dữ liệu giúp xây dựng tính minh bạch trong chuỗi cung ứng, để họ có thể trung thực hơn với khách hàng.
  • Tính minh bạch cũng giúp giải quyết các vấn đề và tăng hiệu quả trong cung ứng và hậu cần. Ví dụ, sẽ dễ dàng hơn trong việc theo dõi nguồn cung cấp thực phẩm bị ô nhiễm đến vị trí lưu trữ của chúng, giảm nguy cơ mắc các bệnh lây truyền qua thực phẩm.
  • Khoa học dữ liệu cũng giúp giao sản phẩm đúng hạn. Nó giúp hiểu được các yếu tố có thể ảnh hưởng đến việc giao hàng như, giao thông, tuyến đường, điều kiện khí hậu, v.v. Sau đó, mô hình có thể được tạo để ước tính thời gian giao hàng.

Các ứng dụng thời gian thực

Một loạt các công ty đang triển khai Khoa học Dữ liệu và Phân tích cho các giải pháp và đổi mới sản phẩm thực phẩm, khi họ nhận ra sự thay đổi trong hoạt động kinh doanh và lợi nhuận hợp lý của họ.

  • Nhà máy Cheesecake sử dụng phần mềm theo hướng Dữ liệu lớn để xử lý và phân tích các tập dữ liệu khổng lồ từ 175 địa điểm ở Hoa Kỳ
  • FreshDirect sử dụng cảm biến, xử lý và phân tích dữ liệu để theo dõi tình trạng sản phẩm và điều kiện môi trường trong quá trình vận chuyển.
  • Connecterra đã thiết kế một công cụ dựa trên phân tích dự đoán để hỗ trợ nông dân xác định các vấn đề sức khỏe của gia súc.
  • Yield đã phát triển giải pháp giám sát luống trồng và toàn bộ hệ sinh thái nông nghiệp để nhận thấy trước mọi vấn đề phát sinh.
  • Nhà hàng nổi tiếng KFC sử dụng Dữ liệu lớn để phân tích phản hồi của khách hàng và sở thích ăn uống, từ đó mang lại trải nghiệm khách hàng và doanh số bán hàng tốt hơn.
  • Bright seed sử dụng AI, phân tích dự đoán, dữ liệu lớn để xác định các hợp chất thực vật có lợi. Dữ liệu được sử dụng để tạo ra các hoạt chất sinh học có thể được thêm vào thực phẩm để làm cho thực phẩm tốt cho sức khỏe.
  • Quantzig tập trung vào lĩnh vực kinh doanh cuối cùng của ngành thực phẩm. Sản phẩm của nó giúp các công ty hoạch định chiến lược đưa ra quyết định tốt hơn liên quan đến tiếp thị, bán hàng và giá cả.

Kết luận

Với tất cả những gì đã nói, các giải pháp Khoa học Dữ liệu và Phân tích có nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong bất kỳ lĩnh vực công nghiệp thực phẩm nào. Công nghệ như vậy làm cho các chiến lược hiệu quả nhất có sẵn để tuân theo. Đặc biệt là khi nói đến khả năng phân tích dự đoán, nhờ vào sức mạnh của AI.

Có rất nhiều công ty cung cấp các giải pháp công nghệ thực phẩm như vậy, nhưng thông thường họ không thể đáp ứng tất cả các yêu cầu cụ thể của bạn, điều này khiến bạn khá khó tìm được chính xác thứ bạn cần.

Bài viết gốc: How Data Science is evolving the Food Industry.

Link bài viết gốc.

Biên dịch & Biên tập: Mary

Bài viết có hữu ích không?

Các bài viết liên quan

how to see who likes you on tinder review

ten. Allow her to generate have confidence in you

love ru sign in

18 Wedding Class Games Your guests Would like

militarycupid-recenze Seznamka

six. Sign-up online dating sites and you can qualities one to target rich website subscribers

Escort escort orlando

Do not get myself wrong; I'm an individual guy who's towards the matchmaking

adventure-dating-nl MOBIELE SITE

There is no better method to finish your day instead of sharing that it meme gif with your loved ones?

fastflirting Zaloguj si?

The working platform are right for small hookups

puerto-rico-chat-rooms dating

Ways to get an effective screenwriting broker and you can manager action six: choose wisely

sites-de-rencontre-mexicains avis

Paree list acquisition habitation 2021 — au Top 10+ demande a placer quand d’achat d’une logement

quickflirt kosten

Lass mich daruber erzahlen ruhen Eltern, entsprechend Die leser man sagt, sie seien, Jedoch befinden Die Kunden, entsprechend Eltern schuften

writers-dating dating

Amid all this, Ghanaian ladies are nonetheless thought to be beautiful and you will classic

hot or not Zaloguj si?

Mom Necklace, Mother-in-laws Necklace, On my Date’s Mommy Necklace, Current To possess Boyfriend’s Mom Mommy’s Time

Bình luận của bạn

© Copyright 2021 - Công ty Đào tạo và Hướng nghiệp thông minh Miedu

Sign Up and Start Learning

Hạn sử dụng đến 20/01/2022

TÌM HIỂU khóa
Full Stack data Science
-30%

Bảo hành học tập trọn đời cho người chuyển đổi công việc!