Como o O’Lakes Land O’Lakes, PepsiCo, usam IA preditiva para fabricação de alimentos

Durante anos, Empresas de alimentos embaladas e o Fabricantes agrícolas Eles trabalham com a IA para ajudar a aumentar o rendimento das culturas e criar formulações de alimentos mais desejáveis ​​para os consumidores. Agora, o Indústria de fabricação de alimentos tem uma nova ferramenta de IA para aumentar a produtividade em fazendas e em fábricas: avançado grandes modelos de linguagem.

Com esse tipo de IA generativa, as empresas de alimentos podem reunir informações díspares – como alertas para tarifas globais, surtos de fungos esperados que podem exigir pesticidas ou ventos fortes que podem afetar os níveis de umidade – e usar esses dados para tomar decisões mais informadas sobre o cultivo e a compra de ingredientes -chave.

A indústria global de produção de alimentos, que vale cerca de US $ 4 trilhões, tem o potencial de gerar US $ 250 bilhões em lucros anuais do potencial de produtividade da IA, conforme um relatório de 2024 McKinsey & Company. Essas economias potenciais de mão -de -obra mais direcionadas e maiores eficiências operacionais na fabricação são um momento crítico, quando os preços globais de commodities alimentares aumentaram para seus mais alto nível Em dois anos, em julho, conforme a Organização das Nações Unidas das Nações Unidas.

Para uma implementação eficaz, os líderes devem enfrentar como aplicar a IA a sistemas agrícolas complexos. Os desafios incluem engenheiros de recrutamento, desenvolvedores de software e especialistas em dados e organização de dados uniformemente em toda a cadeia de suprimentos-de pequenas fazendas familiares, que podem ter recursos limitados, a produtores agrícolas e grandes redes de varejo nacionais, conforme o relatório da McKinsey & Company.

Apesar desses desafios, grandes fabricantes de alimentos – como Land’o Lakes, PepsiCoE a Cargill Global Agricultural Service Proves – estão implementando a IA para melhorar os rendimentos da fazenda, aumentar a produtividade dos trabalhadores da fábrica de fabricação de alimentos e garantir entregas de produtos como manteiga, leite e cereais de proteína atendem à demanda de varejistas antecipados.

As ferramentas de AI da Cargill fazem entregas ao Walmart mais eficiente

Cargill usa um Visão computacional da AI A ferramenta chamada Carve, que detecta quanta carne os trabalhadores da empresa removem de qualquer carcaça de animais, disse Jennifer Hartsock, diretora digital e diretora digital da empresa.

Se muita carne for deixada para trás, a escape a sinaliza e compartilha essas idéias com os gerentes de turno da Cargill, que podem treinar os trabalhadores para ficar mais precisos com suas habilidades de faca.

“É uma mercadoria muito cara no mercado, e não queremos que o desperdício seja enviado pelo fluxo e fora da parte de trás da fábrica”, disse Hartsock ao Business Insider. Qualquer perda de carne resultaria em uma cadeia de suprimentos mais desperdiçada e aumentaria os custos para a Cargill e os consumidores que compram seus produtos, especialmente quando Os preços da carne moída atingiram recentemente altos recordes.

Mais adiante na cadeia de suprimentos, o Walmart compartilha seus dados de vendas com a Cargill, disse Hartstock. A Cargill usa a IA para analisar os dados e gerar recomendações de produção. Se houver balanços na demanda por alimentos como carne moída ou cheiro de Londres, por exemplo, as fábricas da Cargill podem ajustar seus planos rapidamente para garantir que as prateleiras fiquem cheias, evitando superávits caros.

Ai ajuda a pousar O’Lakes a planejar picos de demanda de leite

Este ano, Land O’Lakes – que opera tanto um negócio agrícola quanto um negócio de laticínios – estreou uma ferramenta de IA generativa em parceria com Microsoft. Os agrônomos podem usar a ferramenta para ajudar os agricultores a tomar mais decisões informadas por dados sobre a produção agrícola e o manejo do solo.

Segundo a empresa, os especialistas agrícolas podem inserir detalhes sobre as fazendas que estão visitando-incluindo a época do ano, o clima, o tipo e a quantidade de solo utilizados e a maturidade da colheita-e obter sugestões geradas por IA para tornar uma fazenda específica mais produtiva sem aumentar os custos.

Outra aplicação de IA envolve previsão de demanda para os negócios de laticínios da empresa. Land O’Lakes trabalha com quase 1.300 produtores de laticínios nos EUA. As vacas nessas fazendas produzem leite em níveis consistentes ao longo do ano, mas a demanda por produtos lácteos de O’Lakes como picos de manteiga durante férias como o Natal. Isso cria um desequilíbrio na produção e nas vendas de alimentos, disse Teddy Bekele, diretor de tecnologia da Land O’Lakes.

“Você não pode ir às vacas e dizer: ‘É hora do jogo, vamos produzir o máximo que pudermos'”, disse Bekele. “Eles vão fazer a mesma coisa que fazem todos os dias”.

Para ajudar a prever esses tipos de flutuações de demanda, o Land O’Lakes usa a IA para sinalizar quando quantidades maiores de manteiga da marca Land O’Lakes provavelmente estarão em demanda ou quando a empresa se concentrar na venda de leite em lojas de varejo.

A IA preditiva ajudou a PepsiCo a criar nova aveia alta proteína

Nos últimos dois anos, a PepsiCo usou Capacidades preditivas da IA Para ajudar na criação de novas variedades de aveia que contêm mais proteínas, de acordo com Ian Puddephat, vice -presidente de ingredientes da PepsiCo. Isso permite que a empresa desenvolva e venda produtos de aveia quaker que os consumidores famintos por proteínas procuram cada vez mais.

Usando a IA dessa maneira também tem um impacto ambiental positivo: antes de cultivar a aveia que é naturalmente rica em proteínas, a PepsiCo aumentaria os níveis de proteína das culturas de aveia com o soro de leite, um subproduto do leite que normalmente produz uma pegada ambiental mais alta que a aveia padrão, disse Puddephat.

Ele acrescentou que um algoritmo de IA ajuda a PepsiCo a prever quais duas linhas parentais de uma planta seriam melhores para serem cruzadas para criar variedades que usam menos água e terra e requerem menos fertilizantes ou produtos químicos agrícolas em comparação com gerações anteriores dessas plantas.