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日本食品大厂Kewpie人性理念与机械化的矛盾导入Tenso

日本食品大厂Kewpie人性理念与机械化的矛盾导入Tenso

在前日 Google 东京亚太媒体会上 ,Google 一次展示了多采多姿的实际生活应用,传达人工智慧对我们的意义是让生活更轻鬆便利,同时展现目前积极与第三方合作厂商导入人工智慧技术,协助世界各种的产业像是医疗、生技、环保、教育的成果和未来展望。其中日本食品大厂 Kewpie 就是其的受惠者之一,在他们的案例上让我们看到机器学习用在食品製造上无穷的潜力。

近年来我们历经了不少食安风波,严重影响消费者对于市售食品的信赖程度,食品业者感受到来自社会大众的怀疑眼光,在食品製造上层层把关是必须的,但有没有更节省时间、更精準的方式能让产品线更加流场呢?

创立于 1919 年的日本食品公司 Kewpie,虽然是一家拥有 78 年历史传统企业,为了持续做出最安全、让人安心的食品,同时有效降低人员在挑选时疲劳耗损,导入最前端的人工智慧科技, 在日本食品大厂 Kewpie 的案例上,看到机器学习 在食品生产上无穷的潜力,在会后 INSIDE 也针对食品厂进行了访谈,传统的食品公司用上前端的技术是什幺样的契机?

去年夏天,Kewpie 和合作伙伴 BrainPad 透过用万张照片对机器进行训练,培养机器学习系统,识别出食品中蕴含的优质成分,并将机器识别的优质成分设计寻找出马铃薯上的瑕疵部分并进行标记, 最后产生一个準确度极高的检查系统,能够识别马铃薯的成分,这种精确度比人工更加準确。

日本食品大厂Kewpie人性理念与机械化的矛盾导入Tenso

该技术目前仅限于 Kewpie 的婴儿食品,但公司预计未来这种技术将长期运用到其他食品,向公司提供人工辅助检查,在食品安全检查方面能够因技术发展带来更多好处。

Kewpie 食品大厂产品线负责人 Takeshi Ogino 表示, 身为传统企业公司所秉持着理念为人性化的生产製造,对他们来说产线的机械化有失他们的初衷 ,然而面对到日本当地需求,必需加速生产才能因应市场变化,经过 一番挣扎后,他们在去年夏天决定导入 TensorFlow,透过机器透过,在两个月内就可辨识出好的原物料,让他们得大幅地改善了挑选原物料品质的 效率。Takeshi Ogino 感到相当欣慰, 在短 时间内就透过 TensorFlow 解决了长久以来生产力的问题。

婴儿副食品强调高安全性以及高度可信赖性。婴儿副食品中的切块马 铃薯常会面临食安议题,如:漂白的疑虑。在导入人工智慧以前,我 们仅能靠员工的肉眼来分辨有问题的马铃薯。每天面对数百万颗马铃 薯,要靠肉眼一一辨识有它的难度。

日本食品大厂Kewpie人性理念与机械化的矛盾导入Tenso
Kewpie 表示婴儿食品主成分许多马铃薯因此决定以此开始试验

人工智慧挑选食品是为了补充人力的不足,但并不是为了取代人工劳动力,TensorFlow 系统处理系统进行的是初步检查,后续还是需要人工的判定。所以人工智慧在这里是一个助手,可以提高 Kewpie 食物检查效率。

对他们来说 决定加入人工智慧协助产线的用意是让人员做其他更有意义的事,将省去的劳力投注在新品研发或是产品行销这些就是机器没办法取代人力的,生产效率提升之余,能够加速企业成长动能。

对于 Kewpie 这样的食品大厂来说「好的产品从好的原料开始」,人工智慧提供生产上的帮助,现在他们将婴儿副食品常见的马铃薯原料作为尝试,问到对于未来 Kewpie 是否想扩大机器学习的运用在更多食品生产上,Takeshi Ogino 表示在这次的案例上他们获得很多启发,也对机器学习在食品的运用上更为熟悉,未来他们将把这项技术投入在其他食品原料上,不只是在挑选瑕疵物质,机器学习能够为他们去找到更多原料具营养价值的部分,进而製造更多优良的食品,在机器投入与人性化宗旨取得平衡后仍能让消费者对他们的商品信赖。

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