الذكاء الإصطناعي في مجال التصنيع الغذائي

إعداد: د.خالد محمد عطية محمد

باحث بقسم بحوث تكنولوجيا الحاصلات البستانية بمعهد بحوث تكنولوجيا الأغذية – مركز البحوث الزراعية 

أصبح غزارة الإنتاج وسرعته حاجة ملحة في الوقت الحالي الذي يشهد تطورات رقمية بوتيرة متسارعة، كان آخرها ظهور الذكاء الاصطناعي بقدراته المدهشة، الأمر الذي أدى إلى زيادة المنافسة ووضع السرعة والإنتاجية العالية في الصدارة.

هناك طرق وأدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين هذه العوامل، كي يضمن الفرد أو الشركة موقعه المتقدم في المنافسة. فأنت في المكان الصحيح، وفي مقالنا اليوم ستتعرف إلى أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية في مجالات عمل مختلفة، يمكنك الاستعانة بها لتطوير مهاراتك وزيادة إنتاجيتك.

تأثير الذكاء الاصطناعي في زيادة الإنتاجية

لا شك أن الذكاء الاصطناعي جعل تنفيذ المهام أسرع وأقصر، وتمكّن الشركات من إتمام جزء كبير من مهامها والاستغناء عن عدد من موظفيها. فمن المتوقع أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى النمو الاقتصادي من خلال رفع الإنتاجية وزيادة الكفاءة، مما سينعكس بدوره على أرباح الشركات، وأيضًا على رضا العملاء في العديد من القطاعات.

فعلى سبيل المثال، في مجال الصناعة، استُخدمت الروبوتات والأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين تدفق الإنتاج وتقليل الأخطاء البشرية من خلال استبدال العمال بالروبوتات لتنفيذ المهام المتكررة والميكانيكية. وفي مجال التسويق، يُوظف الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتوجيه الإعلانات بطرق فعّالة تعتمد على تحديد السلوك المستهدف، ثم تقديم المحتوى المناسب للجمهور المستهدف. كما أن في مجال التصميم الجرافيكي، يمكن أن يزيد استخدام مواقع الذكاء الاصطناعي في التصميم من فرص نجاح الحملات التسويقية، ويزيد من الإنتاجية والمبيعات.

كل ذلك يؤكد قدرة أدوات وبرامج الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات ضخمة من البيانات بسرعة ودقة، وتحليل الأنماط والتنبؤات، واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية وتحسين الأداء في مختلف القطاعات والصناعات.

كيف يزيد الذكاء الاصطناعي الإنتاجية؟

ـ إتمام المهام: يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي لتنفيذ المهام الروتينية المهدرة للوقت مثل إدخال البيانات وتحليلها بسرعة ودقة أعلى من البشر. هذا يتيح الفرصة للتركيز على المهام الأكثر تعقيدًا وإبداعًا، مثل المهام التي تحتاج للتفكير الاستراتيجي أو حل المشكلات. ومن حسن الحظ أن هذه الخوارزميات يمكن تدريبها على التعلم من التجربة، ما يعني تحسين جودة مخرجاتها مع الوقت.

ـ تحسين نشاط الشركات وعملياتها: يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد المشكلات والثغرات في عمليات الشركة مثل إدارة عملية التوريد وإدارة المخزون، وغيرها من الأمور، ليتم استخدامها لاحقًا في اتخاذ قرارات أفضل وحل المشكلات وتحقيق أرباح أكبر بتكلفة ووقت مهدور أقل.

ـ التكيف مع التغيرات: يوفر الذكاء الاصطناعي مرونة وسرعة في الاستجابة للتغيرات الحاصلة في البيئة والاحتياجات، من خلال توفير حلول سريعة وملائمة.

ـ تحسين تجربة المستخدم: من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل تفضيلات المستخدمين وسلوكهم، يمكن توفير تجربة عميل أفضل تلبي احتياجاته بشكل أدق، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية ورضا العملاء.

ـ تقليل نسبة الأخطاء المرتكبة: يساعد الذكاء الاصطناعي في توفير الوقت وتقليل نسبة الأخطاء من خلال قدرته على مراجعة وتدقيق كميات كبيرة من الأوراق والمستندات في دقائق معدودة بأقل نسبة من الأخطاء، ما يعني سرعة في الإنتاجية ودقة عالية في النتائج.

استخدام الذكاء الاصطناعي في التصنيع الغذائي

تعاني مصر من فجوة غذائية حادة، وذلك نتيجة زيادة الطلب على الغذاء مع قصور في العرض لملاحقة هذا الطلب المتزايد. ومن المعروف أن مصر من الدول المستوردة للغذاء، وحتى عندما تتوافر لها القدرة على الاستيراد لمواجهة الطلب المتزايد، فإن ذلك يترتب عليه عبء على ميزان المدفوعات، وهو مرهون أيضًا باستقرار أوضاع أسواق الغذاء العالمية، التي تعيق الحروب وانتشار الأوبئة حركة تجارة الغذاء الدولية. وبالتالي، فإن التوسع في استخدام التكنولوجيا في مجال الإنتاج الزراعي يؤدي بشكل مؤكد إلى زيادة الإنتاج وتقليل الفاقد، مما يقلل من واردات الغذاء. ومن أهم صور التكنولوجيا التي يمكن أن تسهم بشكل كبير في زيادة إنتاج الغذاء، هي تقنيات الذكاء الاصطناعي، التي يمكن من خلالها زيادة التوسع الأفقي والرأسي للزراعة، بما يعمل على زيادة عرض الغذاء في مصر وتقليص حدة الفجوة الغذائية.

كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في صناعة الأغذية؟

شهدت صناعة الأغذية في السنوات الأخيرة تحولًا كبيرًا بفضل تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث دخلت هذه التكنولوجيا في جميع جوانب الصناعة من الإنتاج حتى توزيع المنتجات. وبفضل هذه الابتكارات، أصبحت الشركات قادرة على تحسين كفاءتها وتقليل التكاليف وتحقيق رضا المستهلكين بطرق لم تكن ممكنة من قبل. ومع تزايد تعقيد الأسواق وارتفاع التوقعات فيما يتعلق بالجودة والسرعة، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة حيوية لمواجهة هذه التحديات في التصنيع الغذائي من خلال النقاط التالية:

أولًا: التحول في عمليات الإنتاج
مع تطور الذكاء الاصطناعي، بدأت الشركات في استخدام أنظمة ذكية لتحسين عمليات الإنتاج. على سبيل المثال، أصبحت التقنيات الحديثة مثل الروبوتات تلعب دورًا رئيسيًا في التشغيل الذاتي للعديد من العمليات. هذه الأنظمة لا تقتصر على تسريع الإنتاج، بل تحسن أيضًا الدقة، مما يساهم في تقليل الأخطاء البشرية. ويتم استخدام أنظمة الرؤية الحاسوبية لمراقبة خطوط الإنتاج، حيث يمكنها اكتشاف أي عيوب أو تلوث في المنتجات خلال عملية التصنيع بدقة عالية. يمكن لهذه الأنظمة تحديد ما إذا كانت المنتجات تفي بالمعايير الصحية والجمالية المطلوبة.

كما يعزز الذكاء الاصطناعي مفهوم الصيانة التنبؤية، حيث تُستخدم الخوارزميات لتحليل بيانات الآلات وتحديد متى قد تحتاج إلى صيانة قبل أن تتعطل بشكل مفاجئ، مما يساعد في تقليل التوقفات غير المخطط لها ويزيد من الإنتاجية.

ثانيًا: إدارة سلسلة الإمداد بذكاء
تعد سلسلة الإمداد من أهم الجوانب في صناعة الأغذية، ولا سيما في ظل تزايد تعقيد الأسواق العالمية. في هذا السياق، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا بارزًا في تحسين الكفاءة من خلال استخدام الخوارزميات التي تعتمد على البيانات الضخمة. أصبح بالإمكان التنبؤ بشكل دقيق بالطلب على المنتجات، مما يساعد الشركات في تخطيط الإنتاج بشكل أفضل، وبالتالي تجنب الفائض أو العجز في المخزون، مما يقلل الفاقد الغذائي. علاوة على ذلك، يعزز الذكاء الاصطناعي كفاءة النقل والتوزيع من خلال تحديد المسارات الأكثر فعالية لتوصيل المنتجات، بدلاً من الاعتماد على الأساليب التقليدية. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحلل البيانات المتعلقة بحركة المرور، الطقس، وأوقات التسليم لتحديد الطريق الأفضل. هذا التحسين في التوزيع لا يساعد فقط في تقليل التكاليف، بل يقلل أيضًا من الانبعاثات الكربونية المرتبطة بالنقل، مما يعزز من الاستدامة البيئية.

ثالثًا: تطوير المنتجات بناءً على رغبات المستهلكين
أحد أكبر التحديات التي تواجه صناعة الأغذية هو تلبية تفضيلات المستهلكين المتغيرة باستمرار. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تحليل كميات ضخمة من البيانات التي تجمعها من مواقع التواصل الاجتماعي، مراجعات المنتجات، وسلوك المستهلكين عبر الإنترنت لفهم التوجهات المستقبلية. فعلى سبيل المثال، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد المكونات المفضلة لدى الأفراد والاتجاهات الغذائية الجديدة التي تحظى بشعبية. هذا يتيح للشركات تطوير منتجات مبتكرة تلبي احتياجات المستهلكين بشكل أسرع وأكثر دقة.

رابعًا: ضمان الجودة والسلامة
السلامة والجودة هما من أولويات أي شركة تعمل في صناعة الأغذية. ولحسن الحظ، يوفر الذكاء الاصطناعي الحلول المثلى لضمان هذه المعايير. يمكن أن تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الرؤية الحاسوبية في الكشف عن أي عيوب في المنتجات قبل وصولها إلى المستهلك، سواء في الشكل أو الجودة. كما يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المتعلقة بسلاسل التوريد لتحديد المخاطر المحتملة مثل التلوث أو مشاكل التوزيع.

خامسًا: تعزيز الزراعة المستدامة
يعد الذكاء الاصطناعي أحد العوامل الرئيسية التي تسهم في تحسين الزراعة المستدامة. في ظل النمو السكاني المتزايد، أصبح من الضروري تحسين إنتاج الغذاء مع الحفاظ على الموارد الطبيعية. وتستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المتعلقة بالتربة، الطقس، واحتياجات المحاصيل لتحسين الإنتاجية. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة حالة التربة بشكل مستمر، مما يساعد المزارعين في تحديد كمية المياه أو الأسمدة التي تحتاجها المحاصيل.

سادسًا: تخصيص تجربة المستهلك
أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من تجربة المستهلك في صناعة الأغذية. في العديد من التطبيقات، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات مخصصة بناءً على تفضيلات الأفراد. على سبيل المثال، تقدم بعض التطبيقات الغذائية اقتراحات لوجبات أو منتجات استنادًا إلى أنماط شراء المستهلكين أو أهدافهم الصحية. كما توفر بعض الشركات خدمات لتخصيص الأنظمة الغذائية بناءً على احتياجات المستهلكين مثل الحساسية أو الرغبات الغذائية الخاصة.

أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال صناعة الأغذية

بعض الطرق التي يُستخدم فيها الذكاء الاصطناعي في مجال صناعة الأغذية:

1ـ تقنيات الزراعة الدقيقة: تعتمد الزراعة الدقيقة (Precision agriculture) على الذكاء الاصطناعي لابتكار ممارسات زراعية فائقة الكفاءة تقلل الهدر وتزيد إنتاجية المحاصيل. يتم ذلك من خلال دمج بيانات من مصادر متعددة مثل: صور الأقمار الصناعية، وأجهزة الاستشعار الخاصة بقياس رطوبة التربة، ومحطات الطقس. يمكن للخوارزميات تحديد أفضل أوقات الزراعة، وكميات المياه، والعناصر الغذائية المثلى، وطرق مكافحة الآفات المناسبة. تدعم هذه الطريقة الحفاظ على الموارد وتعزز الممارسات الزراعية المستدامة.

2ـ أنظمة فرز الأغذية المحسّنة: تستخدم أنظمة فرز الأغذية المدعومة بالذكاء الاصطناعي خوارزميات متقدمة وتقنيات التعلم الآلي لتقييم وتصنيف العناصر الغذائية بناءً على معايير الجودة مثل الحجم واللون والنضج. تقلل هذه التقنية من الأخطاء البشرية بشكل كبير وتزيد سرعة التقييم والتصنيف.

3ـ تحسين إدارة سلسلة التوريد: يعزز الذكاء الاصطناعي كفاءة سلسلة التوريد في صناعة الأغذية، من خلال التنبؤ بالطلب، وتحسين المخزون، وتبسيط الخدمات اللوجستية. تحلل الأنظمة المتخصصة بيانات المبيعات التاريخية، وتوقعات الطقس، والتغييرات في السوق للتنبؤ بالطلب المستقبلي. يساعد ذلك الشركات في تقليل الفائض والهدر وضمان توفير المنتجات الطازجة باستمرار.

4ـ التنبؤ بسلوك المستهلك: تتمثل قدرة الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بسلوك المستهلك في تحليل كميات كبيرة من البيانات لتوقع أنماط الشراء المستقبلية. تساعد هذه القدرة تجار التجزئة في تحسين استراتيجيات التسويق وإدارة المخزون، مما يعزز تجربة العملاء ويوفر منتجات تلبي توقعاتهم.

5ـ الروبوتات في خدمات إعداد الأغذية وتقديمها: يساهم دمج الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في صناعة الأغذية في إتمام العديد من المهام، من الطهي إلى التقديم. تعمل هذه الروبوتات بدقة عالية وتقلل من خطر التلوث، مما يعزز الجودة والنظافة.

6ـ الرقابة المتقدمة على الجودة: تستخدم أنظمة الفحص المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مراقبة الإنتاج باستمرار لضمان الالتزام بمعايير الجودة والسلامة. تكتشف هذه الأنظمة العيوب أو الملوثات التي قد تغفل عنها الفحوصات البشرية، مما يعزز دقة العمليات ويضمن سلامة المنتجات.

7ـ أنظمة الطلبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تُستخدم أنظمة الطلبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في المطاعم المتخصصة في تقديم الوجبات السريعة. تعتمد على تقنيات تعرف الصوت ومعالجة اللغة الطبيعية لتلقي طلبات العملاء. تسرع هذه التقنية عملية أخذ الطلب، وتقلل من الأخطاء، وتجمع البيانات لتحسين الخدمات المستقبلية.

تقنيات للذكاء الاصطناعي أحدثت طفرة في مجال صناعات الأغذية

ـ أظهرت دراسة نشرتها “Mordor Intelligence” أن قيمة استخدامات الذكاء الاصطناعي (AI – Artificial Intelligence) في العالم المتعلقة بسوق تقديم الأغذية والمشروبات، بما يشمل من مطاعم وفنادق، وصناعة تجهيز الأغذية، قد بلغت 3.07 مليار دولار أمريكي في العام الحالي. ومن المتوقع أن يصل إلى 29.94 مليار دولار أمريكي بعد خمس سنوات بمعدل نمو سنوي مركب يزيد عن 45.77٪ خلال فترة التوقعات.

ـ شملت الدراسة عدة نماذج لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في القطاعات المختلفة الخاصة بصناعة وتقديم خدمات الأغذية والمشروبات، مثل فرز الأغذية، وخدمات المستهلك، ومراقبة الجودة، والامتثال للسلامة الغذائية، والإنتاج والتغليف، وغيرها من التطبيقات.

ـ تجد الدراسة أنه نظرًا لمواجهة هذه الصناعة تحديات متعلقة بسلامة الغذاء والتصنيع، وتغيرات طلبات المستهلكين، فقد استغل قادة السوق تلك التكنولوجيا لإحداث طفرة في المجال من خلال توظيف تقنيات حديثة تقدم للشركات طرقًا وحلولًا جديدة لمعالجة تلك التحديات، مع اكتساب ميزة تنافسية في بيئة السوق الديناميكية، مما يساعد على دفع النمو وتحفيز الابتكار.

ـ سعي شركات الأغذية والمشروبات لتعزيز كفاءة سلسلة التوريد، وتقليل النفايات، وتحسين جودة المنتج مع تلبية لوائح ومعايير سلامة الأغذية، تم توظيف الذكاء الاصطناعي (AI) في مجالات مختلفة على مدار دورة إنتاج الطعام، بدءًا من المجال الزراعي، وحتى قطاع خدمات التقديم والضيافة، مرورًا بسلامة الأغذية والتصنيع والتغليف.

ـ يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال الزراعي لتحسين التقاوي وتقليل النفايات من خلال التنبؤ بأنماط الطقس، ومستويات رطوبة التربة، وتفشي الآفات، وهو ما يرفع من حجم الغلة بنسبة تصل إلى 7.5٪.

ـ كما تعتمد بعض الشركات حول العالم على طائرات بدون طيار تعمل بالذكاء الاصطناعي لمراقبة المحاصيل وتحديد المشكلات المحتملة مع تقليل استخدام المياه واستخدام الأسمدة.

ـ أظهرت دراسة حالة أجرتها شركة “Blue River Technology” أن استخدام نظام “See & Spray”، وهو نظام يعتمد على الذكاء الاصطناعي والكاميرات لاستهداف العشب الضار بالنبات، يمكن أن يقلل من استخدام مبيدات الأعشاب بنسبة 80٪، مما يؤدي إلى توفير التكاليف وتقليل التأثير البيئي.

ـ من خلال تقنية التعرف على الصور (Image Recognition Technology) القائمة على التعلم العميق، يمكن أتمتة الكشف عن الأمراض والآفات النباتية. يعمل هذا النموذج باستخدام تصنيف الصور واكتشافها، وتقسيم الصور لبناء نماذج توضيحية عن صحة النبات.

ـ أظهرت تقنيات الرؤية الآلية بالذكاء الاصطناعي نتائج هائلة في عملية معالجة الأغذية. استطاعت الشركات التي قامت بأتمتة مراقبة الجودة ومراقبة خطوط الإنتاج للعيوب تحسين الكفاءة بنسبة 60٪، إلى جانب الحد من النفايات بنسبة 15٪.

ـ بالإضافة إلى توظيف التكنولوجيا في ابتكار وتحسين تصميم العبوات وتقليل النفايات من خلال التنبؤ بكيفية أداء مواد التغليف في ظل تعرضها لظروف مختلفة. حيث يمكن لشركات التغليف محاكاة واختبار أداء مواد التغليف الخاصة بها دون الحاجة إلى الاختبار المادي، مما يؤدي إلى تخفيض الوقت والتكاليف اللازمة لتطوير مواد التغليف الجديدة والتحقق من صحتها بنسبة 50٪.

ـ شهد قطاع المطاعم مؤخرًا طفرة تكنولوجية أخرى بارتفاع معدل الاعتماد على “منصات التفاعل الآلي مع الضيوف” أو “Guest Experience Interactions”، التي تكون مدعومة من خلال الذكاء الاصطناعي للمحادثة بسلاسة مع الضيف، مما يحسن تجربة العملاء وزيادة الكفاءة الإنتاجية. وهي برامج دردشة آلية تقوم بالرد على جميع استفسارات العملاء واستقبال طلباتهم، مما يقلل مدة الانتظار ويوفر تجربة شخصية فريدة بفضل قدرة التعلم الآلي على حفظ تفضيلات العملاء وتحليل البيانات والتنبؤ بطلباتهم، وتقديم خيارات ملائمة، مما يرفع متوسط قيمة الطلب.

🔹 تابعونا على قناة الفلاح اليوم لمزيد من الأخبار والتقارير الزراعية.
🔹 لمتابعة آخر المستجدات، زوروا صفحة الفلاح اليوم على فيسبوك.