Технології проти ризиків – як штучний інтелект змінює контроль якості у харчовій промисловості. Дослідження Євгенії Ковальчук

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

Відповідь на це запитання дає Євгенія Ковальчук – експертка з якості та безпеки харчових продуктів, консультантка з міжнародної сертифікації, членкиня International Association for Food Protection та редакційної ради журналу World Journal of Advanced Engineering Technology. У своїй статті “Integrating Artificial Intelligence for Quality Control in Packaging and Labeling”, опублікованій в International Journal of Multidisciplinary Research in Science, Engineering and Technology, вона досліджує, як штучний інтелект змінює підходи до контролю якості та ухвалення рішень у харчовій галузі. Ця дослідницька праця отримала визнання на міжнародному рівні, здобувши почесну нагороду Outstanding Research Achievement Award за свій внесок у розвиток науки. Світове наукове співтовариство високо оцінило цю роботу, що є визнанням інноваційного підходу та високих стандартів якості дослідження. Вона не лише підкреслює актуальність роботи, але й засвідчує її провідну роль у впровадженні штучного інтелекту в галузі 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».

«Традиційні методи контролю якості та ручні огляди більше не справляються зі складністю сучасних виробничих ліній. Штучний інтелект дозволяє не просто виявляти помилки, а й запобігати їм ще до того, як вони з’являться», – пояснює експертка.

Алгоритми, що бачать краще за людину

Фахівчиня пише, що саме «комп’ютерне око», із використанням глибоких нейронних мереж (CNN), здатне якнайкраще виявити всі можливі дефекти – від подряпин і тріщин до зсуву швів на пакуванні.

«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.

Прогнозування замість реагування

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.

За словами експертки, такі системи «дають змогу не чекати, коли проблема станеться, а змінювати параметри виробництва ще до збою».

Завдяки створеним графічним моделям у статті Євгенія Ковальчук дає змогу побачити різницю, що вражає: після інтеграції AI рівень дефектів знижується з 8% до 1%, а швидкість перевірки зростає вшестеро – з 200 до 1200 пакувань на годину. Такі показники підтверджують задання нового стандарту ефективності в харчовій промисловості.

Від економії до сталості

Варто зазначити, що сучасні екологічні вимоги ЄС щодо перетворення економіки на кліматично нейтральну до 2050 року вимагають адаптації і промисловості. У цьому контексті автоматизація з використанням AI у харчовій галузі зменшує кількість відходів та викиди пакувальних матеріалів.

Євгенія Ковальчук підкреслює, як ШІ допомагає компаніям бути не тільки точними, а й сталими: «Зменшуючи помилки, ми одночасно скорочуємо витрати, кількість утилізованих упаковок і споживання ресурсів».

Як вона зазначає у своїй книзі, використання датчиків з підтримкою Інтернету речей (IoT) дозволяє відстежувати критичні параметри – температуру, вологість та інші фактори, що впливають на якість харчових продуктів. Завдяки збору даних у режимі реального часу підприємства можуть виявляти ризики ще до того, як вони перетворяться на проблеми, і вживати негайних коригувальних дій. Це допомагає підтримувати цілісність продукції, запобігати псуванню та зменшувати втрати, забезпечуючи проактивне управління якістю замість реактивного аналізу після виробництва.

Виклики майбутнього

Попри всі переваги у впровадженні ШІ в системи виробництва, Євгенія не ідеалізує технологію. Експертка чесно пише про фінансові й етичні виклики, зокрема високу вартість обладнання, потребу в якісних наборах даних і ризик витіснення 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 як досвідченої експертки до інтеграції штучного інтелекту, автоматизації процесів контролю якості та зменшення харчових відходів є універсальним. Він має значний потенціал для впровадження у виробничих системах різних країн, зокрема США, де ринок усе більше фокусується на активному залученні інновацій. Така здатність поєднати наукову аналітику, технології та міжнародні стандарти безпеки надає промисловості держави технологічну перевагу та гарантії вищих стандартів безпеки для своїх споживачів.