Application of Artificial Intelligence Technologies in Food Industry: a Review of Modern Solutions and Development Prospects
DOI:
https://doi.org/10.22394/sp253.08Keywords:
artificial intelligence, food industry, machine learning, computer vision, optimization of production processes, quality control, demand forecasting, digital transformation, industry 4.0, supply chain managementAbstract
The article presents an overview analysis of artificial intelligence (AI) technologies application in modern food industry. The relevance of introduction of AI in the context of global industry challenges, such as increased requirements for product quality and safety, the necessity to increase operational efficiency, and trends in nutrition personalization, is substantiated. The purpose of the work is to systematize information about the existing AI solutions and assess their development prospects. On the basis of the analysis of current scientific publications and industry reports, the key areas of AI use are considered: quality and safety control with computer vision and machine learning, optimization of production processes through predictive maintenance and robotics, improvement of supply chain management through accurate demand forecasting and logistics optimization, as well as the development of new products. The main advantages of implementing AI are analyzed, including increased productivity, lower costs, and improved product quality. At the same time, significant barriers were identified. They are: high cost, lack of high-quality data and qualified personnel, organizational and ethical difficulties. The conclusion is made about AI strategic importance for transformation of food industry and the necessity for integrated approach to its implementation, including the efforts of business, science and government. Proposals for further development of technologies and their integration into industry enterprises practice are formulated.Downloads
References
Оптимизация последовательности выполнения заказов предприятия эвристическими алгоритмами / В. И. Аверченков, А. И. Якимов, Е. М. Борчик [и др.] // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. - 2024. - № 2(24). - С. 65-76. - https://doi.org/10.30987/2658-6436-2024-2-65-76. - EDN RRCPEC.
The software platform for creating and conducting artificial intelligence competitions with a visualization subsystem / A. A. Zakharova, N. S. Silchenko, R. A. Krylov, V. I. Averchenkov // Physics and Technology Proceedings (CPT2020). - Nizhny Novgorod, 2020. - P. 207-212. - https://doi.org/10.30987/conferencearticle_5fce2771ef1358.41238945. - EDN XBMWKB.
Боровская, М. А. Резервы роста производительности труда в условиях цифровой трансформации / М. А. Боровская, М. А. Масыч, Т. В. Федосова // Terra Economicus. - 2020. - Т. 18, № 4. - С. 47-66. - https://doi.org/10.18522/2073-6606-2020-18-4-47-66. - EDN GZBIDR.
IoT, Big Data, and Artificial Intelligence in Agriculture and Food Industry / N. N. Misra, Y. Dixit, A. Al-Mallahi [et al.] // IEEE Internet of Things Journal. - 2022. - Vol. 9, No. 9. - P. 6305-6324. - https://doi.org/10.1109/JIOT.2020.2998584. - EDN RMMHLX.
Балыхин, М. Г. Архитектура и основная концепция создания интеллектуальной экспертной системы контроля качества пищевой продукции / М. Г. Балыхин, И. Г. Благовещенский, А. Б. Борзов // Пищевая промышленность. - 2017. - № 11. - С. 60-63. - EDN ZSREAF.
Благовещенский, И. Г. Автоматизированная система контроля и управления технологическим процессом пищевой 3d печати шоколадом с использованием системы технического зрения / И. Г. Благовещенский, Э. Д. Шибанов. - Курск: ЗАО "Университетская книга", 2024. - 150 с. - ISBN 978-5-907857-86-5. - EDN MCBWPG.
Computer Vision Technology for Food Quality Evaluation. - Academic Press, 2008. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-373642-0.X5001-7.
Liakos K. G., Athanasiadis V., Bozinou E., Lalas S. I. Machine Learning for Quality Control in the Food Industry: A Review // Foods. - 2025. - Vol. 14, No. 19. - P. 3424. https://doi.org/10.3390/foods14193424.
Wang Yu., et al. Machine learning advances in food detection technologies // Journal of Food Composition and Analysis. - 2025. - Vol.148, Part 3. - P. 108596. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2025.108596.
Рогулин, Р. С. Использование методов анализа данных и машинного обучения для прогнозирования и планирования спроса при управлении цепочками поставок / Р. С. Рогулин // Теоретическая экономика. - 2023. - № 8(104). - С. 35-54. - EDN JIYIYZ.
Рогулин, Р. С. Прогнозирование и планирование спроса: кейс искусственного интеллекта при управлении цепочками поставок / Р. С. Рогулин // Регион: системы, экономика, управление. - 2023. - № 1(60). - С. 172-180. - https://doi.org/10.22394/1997-4469-2023-60-1-172-180. - EDN GOQQKE.
Толкунов, П. И. Применение нейронных сетей и машинного обучения в экспертных системах принятия решений для оптимизации инвестиционных стратегий пищевых комплексов / П. И. Толкунов // Человек. Общество. Инклюзия (Приложение). - 2023. - № S1-2. - С. 636-641. - EDN FCSNST.
Тонконогов, С. Г. Концепция управления цепями поставок в новой реальности / С. Г. Тонконогов // Логистика сегодня. - 2021. - № 4. - С. 294-298. - https://doi.org/10.36627/2500-1302-2021-4-4-294-298. - EDN VFLRNA.
Аристова, Н. И. Автоматизация в промышленности: новые вызовы и возможности / Н. И. Аристова // Автоматизация в промышленности. - 2024. - № 1. - С. 3-4. - EDN MNWHDZ.
Лосева, О. В. Нормативно-методические и финансовые меры господдержки развития единого цифрового пространства российской промышленности / О. В. Лосева, М. А. Федотова // Экономическое развитие России. - 2025. - Т. 32, № 1. - С. 139-147. - EDN UVZWKR.
Рубцова, Л. Э. Автоматизация процессов в промышленности: от 4.0 до 5.0 / Л. Э. Рубцова // Актуальные исследования. - 2025. - № 3-3(238). - С. 19-21. - EDN FESSCH.
Ефременко, Е. В. Цифровая трансформация сферы услуг: анализ, учет, аудит / Е. В. Ефременко // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2023. - Т. 2, № 1(133). - С. 101-106. - https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2023.01.02.014. - EDN XOKPQM.
Revelou P.-K., Tsakali E., Batrinou A., Strati I. F. Applications of Machine Learning in Food Safety and HACCP Monitoring of Animal-Source Foods // Foods. - 2025. - Vol. 14, No. 6. - P. 922. https://doi.org/10.3390/foods14060922.
