Технологии против рисков — как искусственный интеллект меняет контроль качества в пищевой промышленности. Исследование Евгении Ковальчук

Казалось бы, как алгоритмы могут помочь там, где главную роль традиционно играли люди и ручной контроль качества?

Ответ на этот вопрос дает Евгения Ковальчук — эксперт по качеству и безопасности пищевых продуктов, консультант по международной сертификации, член International Association for Food Protection и редакционного совета журнала World Journal of Advanced Engineering Technology. В своей статье "Integrating Artificial Intelligence for Quality Control in Packaging and Labeling", опубликованной в International Journal of Multidisciplinary Research in Science, Engineering and Technology, она исследует, как искусственный интеллект меняет подходы к контролю качества и принятия решений в пищевой отрасли. Эта исследовательская работа получила признание на международном уровне, получив почетную награду Outstanding Research Achievement Award за свой вклад в развитие науки. Мировое научное сообщество высоко оценило эту работу, что является признанием инновационного подхода и высоких стандартов качества исследования. Она не только подчеркивает актуальность работы, но и свидетельствует о ее ведущей роли во внедрении искусственного интеллекта в области контроля качества.

Об этой теме Евгения также пишет уже в своей книге "Quality Assurance in the Food Industry", которая доступна на Amazon в печатной и электронной версиях. Книга имеет высокий рейтинг с рецензиями от специалистов в области инженерии и контроля качества, которые отмечают ее "практическую ценность" и "системный подход к управлению рисками".

"Традиционные методы контроля качества и ручные осмотры больше не справляются со сложностью современных производственных линий. Искусственный интеллект позволяет не просто выявлять ошибки, но и предотвращать их еще до того, как они появятся", — объясняет эксперт.

Алгоритмы, видящие лучше человека

Специалист пишет, что именно "компьютерный глаз", с использованием глубоких нейронных сетей (CNN), способен лучше выявить все возможные дефекты — от царапин и трещин до смещения швов на упаковке.

"Такие системы анализируют изображения в высоком разрешении со скоростью производственной линии. Это исключает человеческий фактор: они не устают, не отвлекаются и не делают субъективных ошибок", — отмечает Евгения.

Общая автоматизация рабочих процессов (Robotic Process Automation, RPA) также стала неотъемлемой помощницей в управлении повторяющимися задачами в сфере обеспечения качества.

RPA предусматривает использование программных ботов, которые выполняют функции на основе чётких правил, с высокой точностью и последовательностью. К таким задачам относятся ввод данных, обработка документов, проверка отчётов и управление рабочими процессами. Передавая эти рутинные операции ботам, предприятия могут высвободить человеческие ресурсы для более сложных задач.

Прогнозирование вместо реагирования

Существенным стало внедрение прогностической аналитики с использованием ИИ, ведь теперь машинное обучение анализирует исторические данные и сигналы с датчиков, чтобы предсказать, где и когда могут возникнуть проблемы.

По словам эксперта, такие системы "позволяют не ждать, когда проблема произойдет, а менять параметры производства еще до сбоя".

Благодаря созданным графическим моделям в статье Евгения Ковальчук позволяет увидеть впечатляющую разницу: после интеграции AI уровень дефектов снижается с 8% до 1%, а скорость проверки возрастает в шесть раз — с 200 до 1200 упаковок в час. Такие показатели подтверждают задание нового стандарта эффективности в пищевой промышленности.

От экономии к устойчивости

Стоит отметить, что современные экологические требования ЕС по превращению экономики в климатически нейтральную к 2050 году требуют адаптации и промышленности. В этом контексте автоматизация с использованием AI в пищевой отрасли уменьшает количество отходов и выбросы упаковочных материалов.

Евгения Ковальчук подчеркивает, как ИИ помогает компаниям быть не только точными, но и устойчивыми: "Уменьшая ошибки, мы одновременно сокращаем расходы, количество утилизированных упаковок и потребление ресурсов".

Как она отмечает в своей книге, использование датчиков с поддержкой Интернета вещей (IoT) позволяет отслеживать критические параметры — температуру, влажность и другие факторы, влияющие на качество пищевых продуктов. Благодаря сбору данных в режиме реального времени предприятия могут выявлять риски еще до того, как они превратятся в проблемы, и предпринимать немедленные корректирующие действия. Это помогает поддерживать целостность продукции, предотвращать порчу и уменьшать потери, обеспечивая проактивное управление качеством вместо реактивного анализа после производства.

Вызовы будущего

Несмотря на все преимущества во внедрении ИИ в системы производства, Евгения не идеализирует технологию. Эксперт честно пишет о финансовых и этических вызовах, в частности высокой стоимости оборудования, потребности в качественных наборах данных и риске вытеснения работников, которые выполняли ручной контроль.

"Автоматизация не должна заменять человека, а должна его дополнять. Будущее — за сотрудничеством экспертов и алгоритмов", — отмечает автор в разделе Future Trends and Research Directions.

Среди перспектив в дальнейшем привлечении современных технологий — объяснительный ИИ (Explainable AI), что позволит аудиторам и регуляторам понимать, как именно алгоритм принимает решение, а также использование блокчейна, технологии защищенного цифрового учета данных, для отслеживания истории контроля качества на всех этапах поставки.

Подход Евгении Ковальчук как опытного эксперта к интеграции искусственного интеллекта, автоматизации процессов контроля качества и уменьшения пищевых отходов является универсальным. Он имеет значительный потенциал для внедрения в производственных системах разных стран, в частности США, где рынок все больше фокусируется на активном привлечении инноваций. Такая способность совместить научную аналитику, технологии и международные стандарты безопасности предоставляет промышленности государства технологическое преимущество и гарантии высоких стандартов безопасности для своих потребителей.