Технології для зменшення ризиків: вплив штучного інтелекту на процеси контролю якості в харчовій промисловості. Дослідження Євгенії Ковальчук.

Інтенсивне впровадження штучного інтелекту перевершило уявлення більшості людей, які спостерігали за його початковим розвитком. Сьогодні ці технології знаходять застосування практично в усіх сферах діяльності – від навчання та охорони здоров’я до промисловості й екологічних ініціатив. Однак для багатьох стало справжньою новиною те, що штучний інтелект активно інтегрується також у харчову промисловість.

Здавалося б, як алгоритми можуть допомогти там, де головну роль традиційно відігравали люди та ручний контроль якості?

Відповідь на це питання надає Євгенія Ковальчук, експертка з питань якості та безпеки продуктів харчування, а також консультантка з міжнародної сертифікації. Вона є членкинею Міжнародної асоціації захисту харчових продуктів і входить до редакційної ради журналу World Journal of Advanced Engineering Technology. У своїй статті "Інтеграція штучного інтелекту для контролю якості в упаковці та маркуванні", опублікованій в International Journal of Multidisciplinary Research in Science, Engineering and Technology, Євгенія аналізує, як штучний інтелект трансформує процеси контролю якості та прийняття рішень у харчовій промисловості. Ця дослідження отримала міжнародне визнання, здобувши престижну нагороду Outstanding Research Achievement Award за свій внесок у науку. Наукове співтовариство світу високо оцінило цю роботу, що підкреслює інноваційний підхід та високі стандарти якості дослідження. Дослідження не лише акцентує важливість теми, але й підтверджує провідну роль Євгенії у впровадженні штучного інтелекту в сфері контролю якості.

Про цю тему Євгенія також пише вже у своїй книзі, "Quality Assurance in the Food Industry", яка доступна на Amazon у друкованій та електронній версіях. Книга має високий рейтинг із рецензіями від фахівців у галузі інженерії та контролю якості, які відзначають її "практичну цінність" та "системний підхід до управління ризиками".

"Звичайні способи контролю якості та ручні перевірки вже не справляються з вимогами сучасних виробничих процесів. Використання штучного інтелекту відкриває можливості не лише для виявлення недоліків, а й для їх запобігання до моменту виникнення", - зазначає експерт.

Експертка зазначає, що саме "комп'ютерне око", яке працює на основі глибоких нейронних мереж (CNN), може найбільш ефективно виявляти всі можливі недоліки – від подряпин і тріщин до зміщення швів на упаковці.

"Такі системи аналізують зображення у високій роздільній здатності зі швидкістю виробничої лінії. Це виключає людський фактор: вони не втомлюються, не відволікаються і не роблять суб'єктивних помилок", - зазначає Євгенія.

Загальна автоматизація робочих процесів (Robotic Process Automation, RPA) також стала невідʼємною помічницею в управлінні повторюваними завданнями у сфері забезпечення якості.

RPA передбачає використання програмних ботів, які виконують функції на основі чітких правил, із високою точністю та послідовністю. До таких завдань належать введення даних, обробка документів, перевірка звітів та управління робочими процесами. Передаючи ці рутинні операції ботам, підприємства можуть вивільнити людські ресурси для більш складних завдань.

Істотним стало впровадження прогностичної аналітики з використанням ШІ, адже тепер машинне навчання аналізує історичні дані та сигнали з датчиків, щоб передбачити, де і коли можуть виникнути проблеми.

На думку експерта, подібні системи дозволяють не очікувати, поки виникне проблема, а вносити корективи в процес виробництва ще до того, як станеться збої.

У статті Євгенії Ковальчук представлено графічні моделі, які наочно демонструють вражаючу різницю: після впровадження штучного інтелекту рівень дефектів знижується з 8% до 1%, а швидкість перевірки збільшується в шість разів — з 200 до 1200 упаковок на годину. Ці результати свідчать про встановлення нового стандарту ефективності в харчовій галузі.

Слід підкреслити, що актуальні екологічні вимоги Європейського Союзу, які ставлять за мету досягнення кліматичної нейтральності до 2050 року, потребують змін і в промисловому секторі. У цьому зв'язку впровадження автоматизації з використанням штучного інтелекту в харчовій індустрії сприяє зменшенню відходів та зниженню викидів пакувальних матеріалів.

Євгенія Ковальчук акцентує увагу на тому, як штучний інтелект сприяє компаніям не лише в підвищенні точності, але й у сталому розвитку: "Зменшуючи кількість помилок, ми паралельно знижуємо витрати, обсяги упаковок, що підлягають утилізації, та споживання ресурсів".

У своїй книзі автор підкреслює, що використання IoT-сенсорів дозволяє контролювати важливі параметри, такі як температура, вологість та інші фактори, що впливають на якість продуктів харчування. Завдяки збору даних у реальному часі компанії можуть виявляти потенційні ризики на ранніх стадіях, запобігаючи їх перетворенню на серйозні проблеми, і відповідно приймати термінові заходи. Це сприяє збереженню якості продукції, запобігає її псуванню та зменшує втрати, забезпечуючи проактивний підхід до управління якістю, а не лише реактивний аналіз після виготовлення.

Незважаючи на численні переваги впровадження штучного інтелекту у виробничі процеси, Євгенія не сприймає цю технологію як бездоганну. Вона чесно висвітлює фінансові та етичні проблеми, такі як значні витрати на обладнання, необхідність у якісних даних та загрозу для працівників, які виконували ручний контроль.

"Автоматизація не має замінювати людину, а повинна її доповнювати. Майбутнє - за співпрацею експертів і алгоритмів", - зазначає авторка у розділі Future Trends and Research Directions.

Серед перспектив у подальшому залученні сучасних технологій - пояснювальний ШІ (Explainable AI), що дозволить аудиторам і регуляторам розуміти, як саме алгоритм ухвалює рішення, а також використання блокчейну, технології захищеного цифрового обліку даних, для відстеження історії контролю якості на всіх етапах постачання.

Підхід Євгенії Ковальчук, яка є досвідченою експерткою в галузі інтеграції штучного інтелекту, автоматизації контролю якості та зменшення харчових відходів, демонструє універсальність. Цей метод має великий потенціал для реалізації в виробничих системах різних країн, особливо в США, де ринок все більше орієнтується на впровадження інновацій. Вміння поєднувати науковий аналіз, сучасні технології та міжнародні стандарти безпеки надає промисловості можливість отримати технологічну перевагу та забезпечити вищі рівні безпеки для споживачів.