Применение технологий искусственного интеллекта в пищевой промышленности: обзор современных решений и перспектив развития
DOI:
https://doi.org/10.22394/sp253.08Ключевые слова:
искусственный интеллект, пищевая промышленность, машинное обучение, компьютерное зрение, оптимизация производственных процессов, контроль качества, прогнозирование спроса, цифровая трансформация, индустрия 4.0, управление цепочками поставокАннотация
В статье представлен обзорный анализ применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в современной пищевой промышленности. Обоснована актуальность внедрения ИИ в контексте глобальных вызовов отрасли, таких как повышение требований к качеству и безопасности продукции, необходимость роста операционной эффективности и тренды на персонализацию питания. Целью работы является систематизация информации о существующих ИИ-решениях и оценка перспектив их развития. На основе анализа актуальных научных публикаций и отраслевых отчётов рассмотрены ключевые направления использования ИИ: контроль качества и безопасности с применением компьютерного зрения и машинного обучения, оптимизация производственных процессов через предиктивное обслуживание и роботизацию, совершенствование управления цепочками поставок за счёт точного прогнозирования спроса и оптимизации логистики, а также разработка новых продуктов. Проанализированы основные преимущества внедрения ИИ, включая повышение производительности, снижение издержек и улучшение качества продукции. Одновременно выявлены существенные барьеры: высокая стоимость, дефицит качественных данных и квалифицированных кадров, организационные и этические сложности. Сделан вывод о стратегической важности ИИ для трансформации пищевой индустрии и необходимости комплексного подхода к его внедрению, включающего усилия бизнеса, науки и государства. Сформулированы предложения по дальнейшему развитию технологий и их интеграции в практику предприятий отрасли.Скачивания
Библиографические ссылки
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.
