มกราคม 2562
5 ตัวอย่างการใช้เทคโนโลยี AI ในอุตสาหกรรมอาหาร
เป็นที่ทราบกันโดยทั่วไปว่า อุตสาหกรรมอาหารเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่มีการนำเทคโนโลยีมาใช้ล่าช้ากว่าอุตสาหกรรมสาขาอื่น ขณะที่เดียวกันเทคโนโลยีที่ใช้ส่วนใหญ่เป็นเทคโนโลยีขั้นพื้นฐาน ไม่สามารถสนองตอบเทคโนโลยีใหม่ ที่ทันสมัย ได้ทันท่วงที เพราะข้อจำกัดในหลายๆ เรื่อง แต่ไม่ใช่ในแง่ของเทคโนโลยี “ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)” หรือ AI ซึ่งต่อไปนี้ เป็นตัวอย่างของกิจกรรมในอุตสาหกรรมอาหารที่มีการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ได้อย่างลงตัว หรือคาดว่าจะมีการประยุกต์ใช้ในอนาคตอันใกล้
ตัวอย่างที่ 1 การคัดขนาดและจัดเรียงวัตถุดิบ
หนึ่งในขั้นตอนการผลิตอาหารที่ใช้เวลามากที่สุด (Take time) คือ การคัดขนาดและจัดเรียงวัตถุดิบเพื่อบรรจุในบรรจุภัณฑ์ หรือเข้าสู่กระบวนการแปรรูปสินค้า เช่น การคัดขนาด รูปร่าง และน้ำหนักของมันฝรั่งในแต่ละหัวที่รับซื้อมาจากเกษตรกร เพื่อจัดกลุ่มและนำไปแปรรูปเป็นสินค้าอาหารชนิดต่าง ๆ ได้อย่างเหมาะสม อาทิ มันฝรั่งหัวใหญ่และรูปทรงไม่สม่ำเสมออาจเหมาะกับการทำเฟรนช์ฟรายส์ (French fries) ในขณะที่มันฝรั่งหัวที่มีรูปร่างยาวเป็นทรงกระบอกจะเหมาะกับการทำมันฝรั่งทอดกรอบ (Potato chips) เป็นต้น เทคโนโลยีการคัดมะเขือเทศแต่ละลูกโดยใช้สีเป็นเกณฑ์ในการจัดกลุ่ม เพื่อลดการปฏิเสธของลูกค้าผู้รับซื้อหรือผู้บริโภคที่ส่วนใหญ่จะชื่นชอบมะเขือเทศที่มีสีสดๆ และสีสม่ำเสมอเมื่อนำมารวมอยู่ในบรรจุภัณฑ์เดียวกัน
ปัญหาดังกล่าวจะหมดไป หลังจากมีผู้ประกอบการนำเทคโนโลย AI มาประยุกต์ใช้ในการพัฒนารูปแบบการคัดเลือกและเรียงลำดับวัตถุดิบการเกษตรดังกล่าว โดยใช้เซนเซอร์ชนิดใช้แสง (Optical Sensor) เป็นตัวช่วยในการตรวจสอบขนาดและรูปร่างของวัตถุ ไม่ว่าจะเป็นมันฝรั่ง หรือมะเขือเทศ โดยเซนเซอร์ชนิดนี้ทำงานโดยอาศัยหลักการส่งและรับแสงมาเป็นเครื่องมือสำคัญ ประสานกับความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งเครื่องมือดังกล่าวจะใช้เทคโนโลยีหลากหลายด้านร่วมด้วย เช่น กล้องถ่ายภาพ เซนเซอร์อินฟาเรดระยะใกล้ (Near-Infrared Sensor: NIR) ซึ่งจะสามารถให้ภาพที่เหมือนกับที่ผู้บริโภคมองเห็นและมีส่วนสร้างการยอมรับให้เกิดขึ้น ผลที่ได้รับกลับมา คือ ระยะเวลาในการคัดเลือกและจัดเรียงสินค้าสั้นลง ได้รับผลผลิตมากขึ้น ลดของเสีย และทำให้ได้สินค้ามีคุณภาพดีขึ้น
ตัวอย่างที่ 2 การจัดการห่วงโซ่อุปทาน
ด้วยกฎระเบียบด้านความปลอดภัยอาหารที่เข้มงวดขึ้น และแนวทางการดำเนินธุรกิจที่เน้นความโปร่งใส การบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทานจึงเข้ามามีบทบาทสำคัญกับแนวโน้มดังกล่าว เช่น
ตัวอย่างที่ 3 การมุ่งเน้นให้บุคลากรปฏิบัติตามขั้นตอนสุขอนามัยส่วนบุคคล
โรงงานอาหารเปรียบเสมือนกับสถานที่ประกอบอาหารหรือห้องครัว ซึ่งพื้นที่ดังกล่าวให้ความสำคัญกับสุขอนามัยส่วนบุคคลเป็นอย่างยิ่ง เพื่อให้แน่ใจว่าอาหารที่ผลิตสำหรับผู้บริโภคจะมีความปลอดภัย และมีสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับพนักงานในสายการผลิตเป็นไปตามมาตรฐาน ในปีที่ผ่านมา บริษัทเทคโนโลยี KanKan ได้ลงนามในข้อตกลงสำคัญ (Huge deal) เพื่อพัฒนา AI มาใช้ในการปรับปรุงสุขอนามัยส่วนบุคคลในกลุ่มคนงานในโรงงานอาหารในประเทศจีน เช่นเดียวกับระบบที่ใช้ในร้านอาหาร โดยหลักการทำงานของกระบวนการดังกล่าว จะใช้ซอฟแวร์ตรวจจับวัตถุและใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าในการติดตามความเคลื่อนไหวของคนงาน เพื่อตรวจสอบดูว่าคนงานมีการแต่งกายถูกต้องตามมาตรฐานความปลอดภัยที่กำหนดไว้หรือไม่ ซึ่งหากพบว่ามีการดำเนินงานไม่ถูกต้อง ก็จะได้รับการแจ้งเตือนให้ทำการแก้ไขให้ถูกต้องต่อไป ทั้งนี้ เทคโนโลยีดังกล่าวมีประสิทธิภาพสูงมาก โดยให้ผลการทดสอบออกมามีความถูกต้องสูงกว่าร้อยละ 96
ตัวอย่างที่ 4 การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่
มันจะดีไม่น้อย หากผู้ผลิตอาหารสามารถรู้ล่วงหน้าว่าผลิตภัณฑ์ของตนมีลูกค้ารอเป็นเจ้าของอยู่ก่อนที่สินค้าจะวางจำหน่ายในท้องตลาด ซึ่งเทคโนโลยี AI จะเข้ามาช่วยให้บริษัทสามารถผลิตอาหารได้ตรงใจผู้บริโภคมากขึ้น โดยอาศัยการเรียนรู้จากข้อมูลผู้บริโภคที่ถูกป้อนเข้ามาในระบบ จากนั้นก็จะกระบวนการ Data Mining ในการประมวลผลและคาดการณ์ เพื่อกำหนด (Simulation) ลักษณะรสชาติที่ผู้บริโภคต้องการ ทั้งนี้ 95% ของผลิตภัณฑ์อาหารและเครื่องดื่ม ในกลุ่มผลิตภัณฑ์ใหม่ล้มเหลวในช่วง 3 ปีหลังจากการเปิดตัว เนื่องจากผลิตภัณฑ์ได้รับการพัฒนาและวางจำหน่ายในตลาดโดยไม่มีการทดสอบและการคาดการณ์ความชอบของผู้บริโภคทั้งในปัจจุบันและในอนาคต
ตัวอย่างที่ 5 การทำความสะอาดเครื่องจักรอุปกรณ์
ปัญหาหนึ่งของผู้ที่อยู่ในแวดวงอาหารต้องเผชิญมาเป็นระยะเวลาช้านาน คือเรื่องการทำความสะอาดเครื่องมือเครื่องจักรที่เป็นกระบวนการที่ต้องสูญเสียเวลาและสิ้นเปลืองทรัพยากรอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นการใช้แรงงาน น้ำ ไฟฟ้า หรืออุปกรณ์ช่วยในการทำความสะอาดต่างๆ ไม่นานมานี้ มีนักวิจัยแห่งมหาวิทยาลัยน็อตติ้งแฮม แห่งสหราชอาณาจักร ได้พัฒนาระบบที่ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อลดระยะเวลาในการทำความสะอาด และลดความสิ้นเปลืองทรัพยากรได้ไม่น้อยกว่า 20-40% จากระดับปกติ โดยกระบวนการดังกล่าวเรียกว่า “Self-Optimizing Clean in Place” หรือ SOCIP ซึ่งมีหลักการทำงานโดยอัลตราโซนิคเซนเซอร์ (Ultrasonic Sensors) ในการตรวจจับและวัดเศษอาหาร รวมถึงจุลินทรีย์ในชิ้นส่วนอุปกรณ์หรือเครื่องจักร
ส่วนในเรื่องเทคนิคการทำความสะอาดนั้น จะคำนึงถึงการป้องกันการปนเปื้อนของผลิตภัณฑ์เป็นหลัก อาหารและเครื่องดื่มที่อยู่ในสายการผลิตจะไม่มีความเสี่ยงจากการรุกล้ำ เพราะจะเน้นการทำความอาดในสถานที่ (Clean in place) เป็นหลัก ซึ่งในทางปฏิบัติจะใช้วิธีการทำความสะอาด อุปกรณ์ และเครื่องจักรในการผลิตอาหารโดยไม่มีการถอดประกอบ ซึ่งวิธีการดังกล่าวคาดว่าจะประหยัดต้นทุนในอุตสาหกรรมอาหารในสหราชอาณาจักร โดยไม่น้อยกว่า 100 ล้านปอนด์ต่อปี
บทสรุป
ปัจจุบันมีการพัฒนาเทคโนโลยีที่ผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมอาหารของไทยสามารถนำไปปรับใช้เพื่อเพิ่มผลิตภาพทางธุรกิจได้เป็นจำนวนมาก ซึ่งเทคโนโลยี AI เป็นเพียงหนึ่งในตัวอย่างของเทคโนโลยีที่ตอบโจทย์ในเรื่องดังกล่าว แต่ยังมีเทคโนโลยีและนวัตกรรมใหม่ๆ ในตลาดอีกเป็นจำนวนมากที่ยังไม่ได้ถูกนำไปใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพในภาคอุตสาหกรรม ซึ่งส่วนหนึ่งมาจากการขาดองค์ความรู้ในการปรับใช้เทคโนโลยี ปัจจัยดังกล่าวอาจส่งผลทำให้อุตสาหกรรมอาหารของไทยไม่สามารถยกระดับเพื่อก้าวไปสู่องค์กรธุรกิจที่เป็นนวัตกรรมได้ในอนาคตอันใกล้
ด้วยเล็งเห็นถึงความจำเป็นเร่งด่วนในเรื่องดังกล่าว สำนักงานเศรษฐกิจอุตสาหกรรม ร่วมกับสถาบันอาหาร กระทรวงอุตสาหกรรม จึงได้ริเริ่มพัฒนาศักยภาพทางธุรกิจให้กับอุตสาหกรรมอาหาร ผ่าน “โครงการยกระดับอุตสาหกรรมแปรรูปอาหาร โดยนำมาตรฐาน ผลิตภาพ และนวัตกรรม เป็นเครื่องมือในการเพิ่มขีดความสามารถนักรบอุตสาหกรรมพันธุ์ใหม่ (Food Warriors)” ปีงบประมาณ 2562 โดยโครงการดังกล่าวจะเปิดโอกาสให้ผู้ประกอบการในภาคอุตสาหกรรมอาหารในกลุ่มอาหารอนาคต (Future food)
เข้ามามีส่วนร่วมในกิจกรรมการพัฒนาศักยภาพทางธุรกิจ และมุ่งหน้าสู่ความสำเร็จด้วยกัน โดยมีรายละเอียดดังต่อไปนี้
download PDF ย้อนกลับ