Технологические тренды в пищевой индустрии на 2025 год: исследования и прогнозы
В ноябре 2024 года международная организация Institute of Food Technologists, IFT провела среди своих участников опрос о наиболее перспективных технологиях, в которые планируют инвестировать компании пищевой индустрии в 2025 году. Мы проанализировали результаты опроса, сосредоточив внимание на цифровой трансформации, и представляем основные выводы.
Внедрение технологий: Что и почему?
Как распределились ответы участников, сформировавшие рейтинг технологий, представлено на рисунке 1.
Рисунок 1. Инвестиции в цифровые технологии
Организаторы опроса разделили технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, хотя в большинстве решений ИИ ядром являются алгоритмы машинного обучения. Даже несмотря на это разделение, ИИ продемонстрировал убедительный интерес в пищевой отрасли. Управление цепочками поставок уступило первое место искусственному интеллекту, что подчеркивает его важность.
Автоматизацию процессов потеснила аналитика больших данных, что закономерно, так как принятие решений на основе данных (data-driven decision-making) требует инвестиций в их качество и наличие. Организаторы объединили облачные вычисления и ERP системы, предположим, что это указывает на перенос систем (в том числе ERP) в облака. Это логично, так как облачные технологии ускоряют запуск продуктов, упрощают администрирование и снижают затраты на ИТ инфраструктуру.
В этой картине трендов инвестирования на 2025 год интересно отметить, что технология интернета вещей (IoT) заняла только 9 место из предложенных 11. В конце 2010-х годов IoT, индустрия 4.0, безлюдное производство и прочие термины были повсеместны, но стоимость внедрения остается высокой и для полноценного запуска проектов в области IoT требуются значительно бОльшие инвестиции, чем внедрение систем ИИ, автоматизации или аналитики. Еще одна причина может скрываться в пока неразрешенной проблеме: например, в случае автоматического регулирования производства на основе данных, поступающих с датчиков и сенсоров, если произойдет сбой, остается неясным, кто будет нести ответственность.
Барьеры на пути внедрения цифровых технологий
Участники также выделили самые большие проблемы или препятствия для внедрения цифровых технологий (см. рисунок 2).
Рисунок 2. Топ-5 барьеров на пути внедрения цифровых технологий
Первое место заняли вопросы стоимости, но часто внедрение одной технологии влечет за собой изменения в существующих системах и инфраструктуре, что может изменить изначальную оценку бюджета и существенно его увеличить. Второй по значимости барьер — интеграция новых систем с устаревшими. Хотя можно оснастить устаревшее оборудование датчиками, вывести BI аналитику, разработать системы предиктивного обслуживания, это не устраняет проблемы износа самого оборудования. Оно будет выходить из строя с той же частотой, только теперь информируя об этом через BI дашборды.
Работа с человеческим ресурсом – одна из часто обсуждаемых тем на конференциях, вебинарах и в сообществах. Переквалификация и обучение требуют значительных затрат, но также важны и нематериальные ресурсы, и эмоциональная работа при формировании сплоченной кросс-функциональной команды проекта.
Преимущества внедрения цифровых технологий
Несмотря на все сложности, участники выделяют следующие преимущества внедрения цифровых технологий, как показано на рисунке 3.
Рисунок 3. Преимущества от внедрения цифровых технологий
Закономерно, что в тройке ожидаемых преимуществ от внедрения цифровых технологий на первое место ставится повышение эффективности. Однако не менее интересно, что возможность собирать, анализировать и использовать данные для data-driven управления заняла второе место по ответам респондентов. Это подчеркивает значимость нового тренда на управление на основе данных и его внедрение в бизнес-процессы, которое становится существенным конкурентным преимуществом.
Заключение
Результаты опроса IFT показывают, что основные тенденции, такие как искусственный интеллект, аналитика данных и облачные технологии, лидируют в планах инвестиций компаний на 2025 год. Несмотря на высокие затраты и сложность интеграции новых систем с устаревшими, эти технологии предлагают значительные преимущества, включая оптимизацию производственных процессов и эффективное распределение ресурсов.
В России технологии искусственного интеллекта вызывают значительный интерес, хотя повсеместного инвестирования пока не наблюдается. Тем не менее, некоторые компании уже успешно внедряют ИИ в свои бизнес-процессы. Примером может служить кейс Datanomics по внедрению ИИ-системы автозаказа для сети магазинов «Хорошее дело», что демонстрирует потенциал ИИ в повышении эффективности и точности бизнес-операций.
Статья подготовлена специально для комьюнити по цифровизации пищевой отрасли Digital4Food