Цифровизация с использованием AI, как ключевой фактор повышения эффективности производства и качества пива

Пивоваренная отрасль играет важную роль в экономике и культуре, являясь одной из старейших форм производства напитков. Она обеспечивает рабочие места, способствует развитию смежных отраслей и вносит значительный вклад в формирование налоговых поступлений. Современные пивоваренные предприятия сталкиваются с вызовами, связанными с изменением предпочтений потребителей, необходимостью снижения издержек и соблюдением экологических стандартов. [1-5].

Искусственный интеллект (ИИ) становится важным инструментом в решении этих задач. Его применение трансформирует традиционные производственные процессы, позволяя автоматизировать операции, улучшать качество продукции и предлагать инновационные подходы к созданию новых сортов пива. Внедрение ИИ способствует не только повышению эффективности, но и адаптации предприятий к требованиям современного рынка. [6-7].

Цель исследования – изучение применения искусственного интеллекта в технологии производства пива. Основное внимание уделено оценке экономической и технологической эффективности внедрения ИИ на различных этапах производства, включая анализ сырья, контроль процессов и управление логистикой. Исследование направлено на выявление преимуществ использования ИИ и перспектив его дальнейшего развития в пивоваренной отрасли.

Материалы и методы

Для достижения поставленных целей использовались аналитические и эмпирические методы. В основе исследования лежит анализ данных о производстве пива с применением технологий ИИ, изучение зарубежного опыта, а также построение графиков, иллюстрирующих экономические и технологические аспекты внедрения ИИ. Исследование базируется на информации, полученной из отраслевых отчётов, научных публикаций и практических кейсов.

Настоящая работа предлагает комплексное видение роли ИИ в пивоварении, раскрывая его преимущества для оптимизации процессов, улучшения качества продукции и укрепления позиций на рынке.

Результаты

Производство пива представляет собой сложный и многоэтапный процесс, в котором каждый этап играет критически важную роль. В основе успешного пивоварения лежит постоянный контроль качества, оптимизация технологических процессов и умение удовлетворять запросы потребителей. Традиционные методы производства часто сталкиваются с рядом проблем, таких как высокий уровень издержек, нестабильность качества и необходимость соблюдения экологических стандартов. [8-10].

В этих условиях внедрение инновационных технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), становится неотъемлемой частью стратегий развития. ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, улучшать прогнозирование и управление производственными процессами, а также создавать продукты, которые максимально соответствуют запросам рынка [1].

Задачи, которые ставим перед ИИ в бродильной отрасли:

• 1    Оптимизация рецептур на основе данных о предпочтениях потребителей.

• 2.    Контроль качества на этапах производства.

• 3.    Автоматизация процессов: управление брожением и анализ сырья [2, 12].

ИИ анализирует большие объемы данных, включая отзывы покупателей, тренды в потреблении и сенсорные характеристики пива. На основе этих данных алгоритмы машинного обучения могут предложить изменения в рецептуре, которые сделают напиток более популярным на рынке. Это особенно актуально в условиях растущей конкуренции и диверсификации вкусовых предпочтений [11].

Современные ИИ-системы интегрируются с сенсорами, установленными на всех ключевых этапах производства. Например, они измеряют параметры температуры, уровня рН и содержания сахаров в режиме реального времени. Это позволяет своевременно корректировать технологический процесс и предотвращать возникновение дефектов.

Ферментация – один из самых критически важных этапов пивоварения. ИИ может регулировать условия для дрожжей, обеспечивая их оптимальную активность. Кроме того, системы на основе ИИ помогают анализировать сырьё, выявляя отклонения от стандартов и возможные примеси. Это позволяет улучшать качество на входе и минимизировать риски на последующих этапах.

. ы .3 200

S§'§ s c

s .2

2 S

s

S я Z

Рисунок 1. Динамика внедрения ИИ в пивоваренные отрасли по годам

• Figure 1. Dynamics of AI adoption in brewing industries by year

  Представленный выше рисунок 1, иллюстрирует рост числа пивоваренных компаний, внедряющих технологии ИИ, с 2010 по 2022 годы. Данные основаны на общемировых трендах, показывающих, как быстро индустрия адаптируется к новым технологиям. Видно, что с 2015 года наблюдается экспоненциальный рост, связанный с удешевлением технологий ИИ и их более широкой доступностью.

Расширение внедрения ИИ в пивоварении демонстрирует, как современные технологии меняют традиционные подходы, делая их более эффективными, устойчивыми и ориентированными на удовлетворение запросов потребителей.

AI используют для анализа качество сырья, включая солод, хмель и воду, является фундаментом для получения стабильного вкуса и высокого качества пива. Традиционные методы анализа часто связаны с высокой трудоёмкостью и субъективностью, что может приводить к погрешностям. ИИ позволяет автоматизировать процесс анализа, используя алгоритмы машинного обучения для оценки ключевых параметров, таких как влажность, содержание белка и горечь [4, 13-15].

Датчики, интегрированные с ИИ-системами, обеспечивают непрерывный контроль сырья, автоматически обнаруживая отклонения от установленных стандартов. Это позволяет пивоваренным предприятиям оперативно реагировать на возможные проблемы и поддерживать стабильное качество продукции.

ИИ анализирует данные, включая отзывы потребителей, предпочтения по вкусу и текущие рыночные тренды. На основе этого создаются рецептуры, которые максимально соответствуют ожиданиям целевой аудитории. Например, алгоритмы анализируют тысячи возможных комбинаций ингредиентов, определяя те, которые лучше всего соответствуют запросам целевой аудитории. Такой подход помогает выпускать инновационные продукты, соответствующие современным тенденциям [16-19].

Применение ИИ для управления температурой и влажностью для ферментации является ключевым этапом пивоварения, требующим точного контроля условий для дрожжей. Даже малейшие отклонения температуры или влажности могут повлиять на вкус, аромат и качество пива. ИИ позволяет прогнозировать изменения и управлять этими параметрами в режиме реального времени. Это снижает вероятность дефектов и минимизирует затраты.

Использование ИИ для анализа данных о ферментации позволяет с высокой точностью прогнозировать время завершения этого процесса.

Модели машинного обучения анализируют параметры, такие как уровень сахара и температуру, обеспечивая оптимизацию производственного графика и улучшая использование оборудования [13].

Снижение потерь при фильтрации с помощью предиктивных моделей.

Фильтрация – это этап, на котором можно терять значительную часть продукта из-за осадков и примесей. Предиктивные модели ИИ, основанные на анализе данных, позволяют оптимизировать процесс, минимизируя потери. Это не только повышает выход продукции, но и способствует снижению затрат.

В условиях растущих экологических требований пивоваренные предприятия всё чаще используют ИИ для выбора оптимальных материалов для упаковки. Алгоритмы анализируют такие параметры, как углеродный след, стоимость и доступность материалов, предлагая решения, которые минимизируют воздействие на окружающую среду.

Этапы производства Stages of production

Рисунок 2. Соотношение эффективности традиционных методов и ИИ на разных этапах производства

Figure 2. Correlation of efficiency of traditional methods and AI at different stages of production

Рисунок 2 демонстрирует сравнительную эффективность традиционных методов и подходов с использованием ИИ на ключевых этапах пивоварения.

• •    Анализ сырья: системы ИИ позволяют быстрее и точнее анализировать состав и качество сырья, устраняя человеческий фактор.

• •    Ферментация: традиционные методы контролируют параметры вручную, тогда как ИИ обеспечивает прогнозирование и автоматизацию в реальном времени.

• •    Фильтрация: с помощью предиктивных моделей ИИ снижаются потери продукта, в отличие от фиксированных настроек оборудования.

• •    Упаковка: ИИ учитывает экологические и экономические факторы, оптимизируя выбор материалов и процессы упаковки.

Применение ИИ на каждом этапе пивоварения открывает значительные возможности для улучшения качества продукции, оптимизации процессов и соблюдения экологических стандартов. Интеграция современных технологий позволяет пивоваренной отрасли двигаться в ногу с современными требованиями и поддерживать конкурентоспособность.

Данные двух рисунков обобщают мировой опыт внедрения ИИ в пивоваренной отрасли и демонстрируют преимущества современных технологий. ИИ позволяет не только повышать эффективность производственных процессов, но и снижать затраты, что особенно актуально для компаний в условиях конкурентного рынка [9].

Внедрение ИИ в пивоваренную отрасль будет экономически выгодным.

Одним из главных экономических преимуществ использования искусственного интеллекта (ИИ) в пивоваренной отрасли является снижение производственных затрат. ИИ позволяет автоматизировать рутинные процессы, такие как управление температурой в ферментаторах или мониторинг состояния сырья, что уменьшает необходимость в постоянном присутствии человека на каждом этапе [5–7].

Алгоритмы машинного обучения оптимизируют использование сырья, энергии и других ресурсов, минимизируя отходы. Например, благодаря предиктивной аналитике, производители могут прогнозировать объёмы закупок сырья, избегая излишков и расходов на их хранение [10].

Анализ данных о производстве для минимизации брака. ИИ предоставляет возможности для анализа данных о производственном процессе в режиме реального времени. Системы контроля качества на основе ИИ способны выявлять аномалии на различных этапах производства, предотвращая брак и улучшая стабильность выпускаемой продукции.

Такой подход обеспечивает не только высокое качество пива, но и повышает доверие потребителей. Более того, минимизация брака позволяет снизить затраты на повторное производство и утилизацию [20].

Привлечение новых потребителей через адаптированные под спрос рецептуры. Использование ИИ для анализа больших данных о предпочтениях покупателей позволяет создавать новые рецептуры, соответствующие современным тенденциям. Например, алгоритмы машинного обучения могут предложить комбинации ингредиентов, которые лучше всего соответствуют вкусовым предпочтениям определённых демографических групп [8].

Этот подход способствует расширению аудитории, привлечению новых клиентов и увеличению повторных покупок. Персонализированные маркетинговые стратегии на основе ИИ ещё больше усиливают эффект, позволяя оптимизировать продвижение продукции [14–15].

Логистика Logistics 1I

• 5 § Контроль качества Quality

м 'o           control

G Й

• <4-1                                                                        ___________________________________

К ОI

• 3 О Производство Production -------------11

g ад

Закупка сырья Purchase of raw materials

0         100200

Затраты, у.е.

Costs, c.u.

Рисунок 3. Экономия затрат при использовании ИИ по сравнению с традиционными методами

Figure 3. Cost savings using AI compared to traditional methods

Рисунок 3 иллюстрирует, как внедрение ИИ позволяет сократить затраты на разных этапах производства по сравнению с традиционными методами. Использование ИИ позволяет сократить затраты на каждом этапе, особенно в контроле качества и логистике. Экономия достигается за счёт оптимизации процессов, снижения потерь и повышения точности планирования.

Экономическая эффективность внедрения ИИ в пивоваренное производство подтверждается значительным снижением затрат, повышением качества продукции и увеличением прибыльности. График демонстрирует, что переход к технологиям ИИ является оправданной и перспективной стратегией для пивоваренных предприятий, стремящихся улучшить свои операционные показатели и укрепить позиции на рынке.

Зарубежный опыт:

• •    Heineken: Анализ потребительских предпочтений.

Компания Heineken активно применяет искусственный интеллект для изучения потребительского поведения и оптимизации маркетинговых стратегий. Системы машинного обучения анализируют данные из социальных сетей, отзывы и поведение потребителей. Эти данные используются для разработки новых рецептур, проведения маркетинговых кампаний и выбора наилучших рынков для распространения продукции. Например, ИИ позволяет выявлять популярные вкусовые профили в различных регионах, адаптируя продукцию под локальные предпочтения [16].

Благодаря этим технологиям Heineken смогла существенно сократить время, необходимое для вывода новых сортов пива на рынок, и повысить удовлетворённость потребителей.

• •    Carlsberg: Проект Beer Fingerprinting.

Carlsberg внедрила инновационный проект «Beer Fingerprinting», направленный на улучшение качества и ускорение разработки новых сортов пива. В рамках проекта используются сенсоры, которые измеряют химические свойства пива, и алгоритмы ИИ для интерпретации полученных данных. Это позволяет создавать «профили» сортов пива, оптимизируя процесс разработки рецептур.

Данная технология позволила Carlsberg не только сократить время, необходимое для создания новых продуктов, но и повысить стабильность вкусовых характеристик. Результатом стало снижение затрат на исследования и укрепление позиций компании на международном рынке.

• •    Anheuser-Busch InBev: Прогнозирование спроса и управление цепочкой поставок.

Anheuser-Busch InBev (AB InBev), крупнейшая пивоваренная компания мира, использует ИИ для прогнозирования спроса, оптимизации цепочек поставок и управления запасами. Алгоритмы анализируют данные о продажах, погодные условия, сезонные колебания и даже спортивные события, чтобы прогнозировать объемы потребления пива в различных регионах [3, 17–18].

Прогнозирование спроса позволило компании минимизировать издержки, связанные с перепроизводством или нехваткой продукции, а также улучшить управление логистикой. Это, в свою очередь, привело к снижению углеродного следа за счет сокращения транспортных издержек и оптимизации использования ресурсов.

Примеры из зарубежной практики показывают, что внедрение ИИ в пивоваренную отрасль имеет множество преимуществ. Использование ИИ позволяет сократить издержки, повысить качество продукции и адаптироваться к требованиям рынка. Крупные международные компании, такие как Heineken, Carlsberg и AB InBev, демонстрируют высокую эффективность ИИ в оптимизации произ водственных процессов и маркетинговых стратегий.

Заключение

Внедрение искусственного интеллекта в пивоваренную отрасль демонстрирует значительный потенциал для повышения её эффективности и конкурентоспособности. Технологии ИИ позволяют оптимизировать ключевые этапы производства, включая анализ сырья, контроль процесса ферментации, фильтрацию и упаковку. Это способствует снижению издержек, улучшению качества продукции и сокращению брака.

Примеры использования ИИ в международных компаниях, таких как Heineken, Carlsberg, AB InBev, подтверждают, что интеграция ИИ помогает предприятиям оперативно адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, удовлетворять запросы потребителей и развивать инновационные подходы к производству.

Перспективы дальнейшего внедрения ИИ в пивоварение связаны с широкими возможностями для автоматизации процессов, создания новых рецептур и управления логистическими цепочками. По мере удешевления технологий и увеличения их доступности ИИ станет неотъемлемой частью стратегий развития большинства пивоваренных предприятий.

Использование искусственного интеллекта в пивоварении открывает новые горизонты для развития отрасли, позволяя одновременно улучшать качество продукции, снижать издержки и удовлетворять запросы современных потребителей. Успешное внедрение ИИ возможно только при условии совместных усилий бизнеса, научного сообщества и государства, направленных на разработку стандартов, обучение кадров и создание благоприятных условий для инвестирования в инновационные технологии.