Kovid-19 sonrası tüketicilerin değişen talepleri ve şirketlerin dijital yeteneklerini giderek geliştirmesiyle birlikte, yiyecek ve içecek endüstrisindeki yapay zekâ uygulamaları hızla yaygınlaşıyor.
Prof. Dr. Y. Birol SAYGI / Alanya Üniversitesi
Yiyecek ve içecek sektörü artık yapay zekanın (AI) yardımıyla yeniliklere kollarını açmaya hazırlanmaktadır. Aşırı artan tüketici talepleri ile birlikte yeme-içme sektöründe de büyük bir değişim yaşanmaktadır. Şüphesiz ki, yiyecek ve içecek sektörü hızlı tempolu ve tüketici odaklıdır.
Yiyecek ve içecek işletmeleri değişen küresel trendler ve öncelikle günümüzde işletmeler için öncelik haline gelen gıda ve güvenlik süreçlerine ilişkin mevzuat uyumlarının karşılanması nedeniyle sürekli olarak zorlanmaktadır. Ayrıca üretim hatlarını ve ekipman parçalarını yönetmek ve tedarik zinciri atıklarını azaltmak, stoklarının kontrol edilmesi, gıda kalitesinin korunması ve özellikle maliyet odaklı diğer hizmetler, yiyecek ve içecek işletmeleri için bir başka zorluktur. Bu zorlukların birleşimi büyük bir finansal aksaklığa neden olabilir ve markanın itibarına zarar verebilir.
Yiyecek ve içecek endüstrisinde yapay zekâ çok büyük bir fırsatlar sunmaktadır. Yapay zekanın yiyecek ve içecek sektörünü nasıl dönüştürebileceğinin inanılmaz yollarından bazıları şunlardır:
1.Satış döngüsünü tahmin etmek
Yiyecek ve içecek şirketlerinin çok sayıda müşterisi olup herkesle ilgi çekici bir ilişki sürdürmek kolay değildir. Yapay zekâ, gıda üreticilerinin, perakendecilerin ve restoranların müşterilerini iyi tanımasına yardımcı olabileceği için burada önemli bir rol oynayabilir. Yapay zekanın gıda endüstrisinde uygulanması, satışları tahmin etmek için önemli ölçümler olan müşterileri, beğenilerini ve seçimlerini takip edebilir.
Örneğin bir perakendeci, tekrarlanan satın alma işlemleriyle ana müşterilerini tanımlama konusunda daha net bir anlayışa sahip olabilir ve dolayısıyla ürünlerini stoklayabilir. Yapay zekâ, geçmiş verileri kullanır. Yapay zeka destekli algoritmalar kullanarak işler ve belirli bir süre için satış döngüsünü tahmin edebilecek sonuçlar sunmaktadır.
2.Müşterileri tanımak
Yapay zekâ, müşterilerin zevkini ve satın alma şekillerini tahmin edebilir. İşleyiş şekli ise müşterilerin sosyal medya ağları üzerindeki duygularını izler ve müşterin faaliyetlerini incelemek ve bunları olumlu, olumsuz veya tarafsız yanıtlara göre sınıflandırmak için doğal dil işlemeyi ve veri analitiğini kullanır. Birçok yiyecek ve içecek şirketi bile müşterilerin duygularını analiz etmek için içerik moderatörü gibi yapay zekâ tekniğini kullanmaktadır. Bu tekniklerden elde edilen sonuçlar, müşterilerin damak tadına en uygun yeni reçeteler ve gıda ürünleri oluşturmak için gözden geçirilebilir. Ayrıca bu tür analizler, bu ürünlerin tanıtımını nasıl ve ne zaman yapılması gerektiği konusunda da daha derin bilgiler sağlayabilir.
-
Envanterlerin tahmin edilmesi
Yiyecek ve içecek işletmeleri genellikle hangi ürünleri ve nerede stoklanması gerektiğini ve nasıl depolanması gerektiğini belirlemekte zorlanır. Yapay zekâ, daha iyi pazar analizi için doğru yönergeler sağlama kapasitesine sahip olduğundan perakendecilere yardımcı olabilir. Yapay zekâ destekli algoritmalar, ürün promosyonları, sosyal medya, tüketici talebi, pazar eğilimleri ve hatta hava durumu gibi çeşitli faktörlerden öğrenir. Bu faktörlerin tüketici davranışını etkilemesi muhtemeldir.
Sonuç olarak, yapay zekayı kullanan bir kuruluş, talep gören ürünleri stoklama konusunda ve ayrıca talebin artması durumunda bu ürünlerin son dakikada nasıl teslim edilebileceği konusunda kendinden emin olabilir.
Yapay zekâ kullanmanın temel faydalarından biri, artan veri ve analitiklere sahip olmaktır. Bu, üreticilerin envanterle ilgili sorunları anlamalarına yardımcı olur; aynı zamanda makine öğrenimi aracılığıyla veriler, daha doğru tahminler için fiyatlandırma ve envanter hakkında tahminlerde bulunmak amacıyla kullanılabilir.
-
Tedarik zincirinin iyileştirilmesi
Tedarik zinciri yönetimi, yiyecek ve içecek işletmeleri için sürekli bir mücadeledir. Gıda güvenliği düzenlemelerinin artmasıyla birlikte, yiyecek ve içecek işletmelerinin tedarik zinciri yönetiminde tam bir şeffaflığa ihtiyaç duyulmaktadır. Veriye dayalı tedarik zincirini takip etmeye büyük bir gereksinim bulunmaktadır. İşte bu noktada yapay zekâ, çağın ilerisinde kalmak için yeni tedarik zinciri öngörüleri sağlayarak yardımcı olabilir. Yapay zekâ, çiftlikten üreticiye, distribütöre ve mağazaya kadar tüm tedarik zinciri boyunca yiyecek ve içeceklerin izlenmesine yardımcı olabilir. Bu, yiyecek ve içecek distribütörlerinin tüketicilere karşı daha şeffaf olmasına yardımcı olmaktadır.
Yapay zekanın yiyecek ve içecek tedarik zincirine yardımcı olacağı pek çok konu ufukta görünmektedir. Yapay zekâ yalnızca ürünlerin daha izlenebilir olmasına ve arz ve talebi belirlemek için daha fazla analize sahip olmasına olanak sağlamakla kalmamakta, aynı zamanda küresel ölçekte anormallikleri tespit ederek gıda tüketimini daha güvenli hale getirebilmektedir. Yapay zeka, tedarik zincirinin işleyişine ilişkin kararlar almak için de kullanılabilir.
-
Kalite kontrolü için ayırma
Ayırma işlemi, herhangi bir ürün için en çok zaman alan süreçlerden biridir. Örneğin, patatesleri boyutlarına göre ayırmak, üreticilerin patates kızartması yapmak için hangi çeşitlerin kullanılması gerektiğine karar vermelerine yardımcı olabilir. Benzer şekilde, rengi bozuk domateslerin ayıklanması, tüm gıda maddeleri ve ürünlerin ayrıştırılması gerektiğinden perakendeciler tarafından reddedilen ürünlerin azaltılmasına yardımcı olacaktır. Yapay zekâ ile ayırma işlemi daha kolay hale getirilebilir. Yapay zekâ, makine öğrenimi tarafından desteklenen sensör tabanlı bir optik ayırma tekniği kullanarak bu süreci otomatikleştirir. Sonuç olarak şirketler, daha yüksek verim, daha az atık ve elbette daha iyi kaliteden faydalanırken, ayırma işlemi için daha az saat harcamaktadırlar. Birçok gıda işleme makinesi, gıda maddelerini sınıflandırmak veya ortak üretime yardımcı olmak için halihazırda yapay zekayı kullanmaktadır.
Akıllı beslenme: Yapay zeka yiyecek ve içecek endüstrisini nasıl dönüştürüyor?
İster içeride yemek yiyor olun, ister paket servisi sipariş edin ister kapıya teslimatı tercih edin; yapay zeka, yiyecek ve içecek endüstrisindeki müşteri deneyimlerini dönüştürmektedir. Sektördeki yapay zekâ uygulamaları son birkaç yılda hızla büyürken, bu ileri teknolojilerin geniş ölçekli dağıtımıyla ilişkili yüksek maliyetler pazarın büyümesine kısıtlamalar getirmiştir.
Kovid-19 sonrası tüketicilerin değişen talepleri ve şirketlerin dijital yeteneklerini giderek geliştirmesiyle birlikte, yiyecek ve içecek endüstrisindeki yapay zekâ uygulamaları hızla yaygınlaşmaktadır.
Günümüz tüketicisi sürdürülebilirliğin ve yerel tercihlerin öneminin yanı sıra gıda ve sağlık bilincindeki değişimi de önemsemektedir. Hızlı tempolu ve tüketici odaklı yiyecek ve içecek endüstrisinde hataya yer yoktur. Gıda ve güvenlik düzenlemelerine uygunluğun, stokların ve gıda kalitesinin yönetilememesi, markanın itibarına ciddi şekilde zarar verebilir. Yapay zekâ, markaların yalnızca bu zorlukların üstesinden gelmesine yardımcı olmakla kalmayıp, aynı zamanda inovasyon ve ürün iyileştirme kapsamlarını da genişletmektedir. Yiyecek ve içecek endüstrisinde yapay zekanın en iyi uygulamaları aşağıda verilmiştir;
1.Gıda kalitesinin iyileştirilmesi
Geleneksel tarım uygulamaları, haşere istilası, bitki hastalıkları, azalan toprak sağlığı ve öngörülemeyen hava koşulları gibi çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Bunlar her zaman ürünün kalitesini etkileyerek kötü mahsullere ve kayıplara neden olmaktadır.
Peki ya bundan kaçınabilseydiniz? Peki ya bundan daha fazlasını yapıp mahsul kalitesini artırabilseydiniz? Yapay zekâ ve makine öğrenimi yetenekleri, zararlıları ve bitki hastalıklarını tespit etmek, toprak sağlığını iyileştirmek ve ayıklama süreçlerini otomatikleştirmek gibi temel işlevlerden, kontrollü ortamlarda en uygun büyüme koşullarını yaratabilen daha gelişmiş çalışmalara kadar, bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olmaktadır.
2.Mükemmel hijyen standartlarını korumak
Sınırlı insan izleme yetenekleri, manuel gözetim hatalarından kaynaklanan hatalar ve fabrika zeminleri veya mutfaklardaki kişisel hijyen sorunları nedeniyle kalite kontrol ve gıda güvenliği uyumluluğu sıklıkla tehlikeye girebilir. Ayrıca proses ekipmanının temizlenmesi oldukça zaman alıcı ve emek yoğun bir iştir.
Yiyecek ve içecek endüstrisindeki yapay zekâ, tekdüze tanıma, yaşam döngüsü denetimi, gerçek zamanlı izleme ve akıllı uygulama sayesinde bu insani kusurların üstesinden gelmeye yardımcı olmaktadır. Ayrıca giysileri tanır, çöp atıklarını, haşereleri ve kemirgenleri belirler, sanitasyon ve dezenfeksiyonu kolaylaştırır.
Yapılan bir çalışmada, temizlik süresini ve kaynaklarını % 20-40 oranında azaltmaya yardımcı olan ve yalnızca Birleşik Krallık gıda endüstrisinde yıllık yaklaşık 100 milyon £ maliyet tasarrufu sağlayabilecek yapay zeka tabanlı bir temizleme sistemi geliştirilmiştir. Çok sensörlü, Kendinden Optimize Edilmiş Yerinde Temizleme (SOCIP) izleme yaklaşımını kullanan bu sistem, ekipman içindeki gıda kalıntısını tespit etmek ve mikrobiyal kalıntıları ölçmek için UV, ultrasonik akustik sensörler ve optik floresan görüntülemeyi kullanmaktadır.
-
Gıda israfını azaltmak
Gıda israfı dünya çapında ciddi bir sorundur. Dünyada üretilen gıdanın üçte birinden fazlası israf edilmektedir. Değer zinciri boyunca israf, özellikle gıda işleme, depolama ve taşıma sırasında büyük bir zorluktur. Gıda tedarik zinciri yönetiminde yapay zekadan yararlanmak, tedarik zinciri boyunca israfın azaltılmasına ve hatta ortadan kaldırılmasına yardımcı olabilir. Örneğin, süt ürünleri ve meyve ve sebzeler gibi çabuk bozulan ürünlerde, üretimden raf ömrüne, paketlemeden satış noktasına kadar envanter verilerinin ve tahmini satış miktarının takip edilmesi, ayakta kalan envanteri ve fazla üretimi azaltabilir ve zamanında teslimatı sağlayabilir.
Akıllı tedarik zincirlerini kullanmak, işletmelerin pazara çıkış süresini kısaltarak yenilik yapmasına yardımcı olur. Fiyatlandırmada şeffaflığı korumalarına, envanteri yönetmelerine, gıda güvenliğini, uyumluluğunu ve hesap verebilirliğini sağlamalarına ve mevcut ürünleri en iyi şekilde atamak ve dağıtmak için uçtan uca görünürlük sunmalarına olanak tanır.
4.Yeni ürün geliştirmek
Gelişen tüketici tercihleri, gıda üretiminde sürekli değişiklikleri tetikleyen sayısız içerik kombinasyonunun ve çeşitli reçetelerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Yapay zekanın tahmin yetenekleri, pazarda hangi ürünlerin başarılı olacağını öngörebilir. Bu, üreticilerin tüketici odaklı ve kişiye özel ürünler yaratmak için yapay zekâ odaklı öneri sistemlerine yönelmesine neden olmuştur.
Bu sistemler, yüksek hacimli, düşük maliyetli gıdalardan başlayıp sonunda daha karmaşık, katmanlı gıdalara doğru ilerleyerek piyasada gelişebilecek yeni ürünler ve içerik kombinasyonları önermektedir. Yapay zekâ, farklı demografik gruplar tarafından kullanılan lezzet kombinasyonlarını da tanır.
Taste Map, şarapları çevre, deneyim ve tat gibi unsurları dikkate alan basit bir teste dayanarak analiz etmekte ve önermektedir. IBM, yiyecek ve içecek şirketlerinin tahmine dayalı analitikle tüketici kalıplarını belirlemesine yardımcı olmak için Kerry ile ortaklık kurmuştur. Güçlü yapay zeka tahmine dayalı veri çözümleri, ürün oluşturma sürecini fikir aşamasından ticarileştirme aşamasına kadar iki aydan daha kısa bir süreye indirmiş olup konseptler, daha önceki minimum 4-6 haftalık gereksinimden iki gün kadar kısa bir sürede sağlanmıştır.
-
Satın alma deneyimlerini geliştirmek
Yapay zekâ tabanlı sanal asistanlar müşteri deneyimlerinin önemli ölçüde geliştirilmesine yardımcı olabilir. Sohbet robotları ve kendi kendine sipariş veren makineler gibi asistanlar kuyrukları ortadan kaldırır ve bekleme süresini azaltır. Günümüzde çoğu gıda satış noktasında mönüleri görüntülemek için uygulama veya masa barkod tarayıcıları bulunmaktadır.
Yiyecek ve içecek endüstrisindeki yapay zekâ, iş operasyonlarını doğru, gerçek zamanlı sektör ve rekabetçi öngörülerle kolaylaştırmakla kalmamakta, aynı zamanda müşteri memnuniyetini ve sadakatini de artırmaktadır. Yapay zekanın kullanılması, küresel gıda üretimi, nakliyesi, satışı ve tüketiminin sürdürülebilirliği üzerinde önemli bir etki yaratma potansiyeline sahiptir. Mahsulleri izlemeye yönelik dronlar gibi donanım ilerlemeleri sayesinde yapay zekâ ve makine öğrenimi yetenekleri, tarımsal süreçlerin optimizasyonuna büyük ölçüde katkıda bulunma potansiyeline sahiptir.
Kamuya açık verilerin eksikliğinin tarım alanı için büyük bir dezavantaj olduğunu belirtilmektedir. Yapay zekâ ve makine öğrenimi yetenekleri bunu değiştirme gücüne sahiptir. Bu teknolojilerden elde edilen veriler, yıllar süren hava durumu modellerini ve iklim değişikliği gelişmelerini hesaba katan öngörülü bilgiler sağlayabilir.
Tüketici deneyimleri ve akıllı teknolojiler, yiyecek ve içecek sektörünün bir sonraki normalini şekillendirecek. Ambalajlı Tüketici Ürünleri(CPG) endüstrisi eğilimlerinin daha derinlemesine anlaşılması, daha fazla ticari büyümeye ve kârlılığa katkıda bulunabilecek bilinçli iş kararları alınmasını destekleyebilir.
