Veri Analitiğini Anlamak Gıda Endüstrisini Dönüştürebilir mi?
Çeviren: Kübra Sultan Yüzüncüyıl
Güvenli gıdaya ulaşmak her geçen gün zorlaşıyor. Peki veri analitiği herkesin güvenli gıdaya ulaşmasını mümkün kılabilir mi? Rick Martin’in 2 Mayıs 2019 tarihinde çeşitli uygulamaları tanıtmak adına kaleme aldığı inceleme yazısını VOYD Yönetim Kurulu Üyesi Kübra Sultan Yüzüncüyıl çevirdi.
Tüketicinin kalite talebi, başka hiçbir endüstride gıda endüstrisinden daha yüksek oranda değildir. Aynı zamanda, hiçbir yerde maliyeti daha fazla kontrol etme ihtiyacı yoktur. Yediğimiz yemeğin güvenli, sağlıklı ve uygun fiyatlı olmasını bekliyoruz. Bize günlük yiyeceklerimizi sağlayanlar için de bu durum en öncelikli meseledir.Amerikan Hastalık Kontrol Merkezi’ne (CDC) göre, her 6 Amerikalıdan yaklaşık 1 tanesi hastalanıyor, 128,000’i hastanede kalıyor ve her yıl 3,000’i daha fazla gıda kaynaklı hastalıktan ölüyor.
Veri analizi ve veri tahmin teknolojileri, gıda üreticileri, taşımacılar, marketler ve restoranlar için güçlü çözümler sunar. Veri analitiğinin gıda endüstrisini ve tahmine dayalı analitiklerin kullanımını nasıl etkilediği bu yazının konusudur.Veri analitiği, yalnızca yararlı bilgilerin elde edilmesi için ham verilerin analiz edilmesi sürecini ifade eder. Çiftlikten tabağa kadar yemeğinizin tüm yaşam döngüsünden faydalanmak için yapay zeka tarafından sağlanan bilgileri kullanır.
Peki bu akşam yemeği salatanızın taze olmasını nasıl sağlar?
Yazılım uygulamaları çeşitli kaynaklardan veri çekerek, gıda kalitesini, güvenliğini ve tazeliğini etkileyebilecek sorunları tanımlayabilir. Bunu bir örnek üzerinden açıklayalım.
Gıda Endüstrisinde Veri Analitiğinin Rolü
Aşağıdaki adımlar, veri analitiğinin üreticilere, taşıyıcılara, işlemcilere ve gıda perakendecilere nasıl fayda sağlayabileceğinin bir örneğini temsil eder:
1.Çiftçi, toprak testi sonuçlarına girmekte ve yazılım programı tarafından kullanılan bir veri tabanına veri ekmekte ve toplamaktadır.
2.Ürünün tüm büyüme döngüsü için hava durumu bilgileri de veri tabanına girilir. Yağış ve sıcaklık girişi otomatikleştirilebilir.
3.Çiftçinin mahsulünü çiftlikten işleme şirketine taşıyan lojistik şirketi, veri tabanına seyahat için başlangıç ​​ve bitiş zamanlarını sağlar. Soğutucu aracın sıcaklığı da izlenebilir ve eklenebilir.
4.Mutfak robotu işlemin çeşitli aşamaları için başlama ve durma zamanlarına girer. Sıralama, yıkama, paketleme ve soğuk havaya koyma işlemlerinin tümü otomatik sensörler ile izlenebilir.
5.Yine, ürün işlemciden bakkal veya restorana doğru izlenir. Gıdanın erken bozulmasına neden olabilecek gecikmeler kolayca tespit edilebilir.
6. Teslimat geldiğinde aynı şekilde yiyeceğin kalitesi hakkında bilgi girilebilir.
7.Sosyal medya hakkında müşteri geribildirimleri, gıda tedarik zincirine daha da fazla geri bildirim sağlamak için toplu verilere çekilebilir.
Tedarik zincirinin tamamı bu bilgilere erişebilir. Sorun varsa, yinelemeyi önlemek için işlemlerini değiştirebilirler. Daha da önemlisi, satıcı, bir gönderiyi kabul edip etmemeye veya reddetmeye karar vermek için verileri kullanabilir. Başka hiçbir teknoloji, yemeden önce yiyeceğimize ne olacağı konusunda böyle bir geri bildirim sağlamaz.
Yazılım verilerin analizini yapar ve tüm taraflara tedarik zincirine akıllı bir bakış açısı sunar. Veri analizi için kullanılan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış (veya işlenmemiş) verilerin toplanmasına büyük veri adı verilir. Kısaca göreceğimiz gibi, büyük veriler gıda endüstrisine ve müşterilerine başka şekillerde de fayda sağlayabilir.
Gıda Endüstrisinde Tahmine Dayalı Analitik
Az önce büyük verilerle elde edilen bilgilerin bir kısmına baktık. Veri analizi yazılımı için mevcut olan gerçek bilgi miktarı çok büyüktür. Büyük miktarda veriye erişerek, tahmine dayalı analitik yazılımı kahvaltı omletinizin taze ve güvenli bir şekilde yemesini sağlamaya yardımcı olabilir.
Veri tahmini veya tahmine dayalı analitik, son teknolojidir. Modelleri belirlemek ve sonuçları tahmin etmek için yapay zekanın gücünden yararlanır. Örneklere bakalım:
Yapay zeka, hasatın kalitesini tahmin etmek için kullanılabilir. Yağmur ve sıcaklık verileri analizi daha da arttırır, hatta hasatın olgunlaşmadan önceki hasat büyüklüğünü tahmin etmenize yardımcı olur. Olası mahsul veriminin önceden bilinmesi, satıcıların fiyatlandırma stratejilerini önceden planlamalarına yardımcı olabilir.
Trafik koşulları, yol yapımı, sapmalar ve hatta olumsuz hava koşulları, gıda ürünlerinin pazara ne kadar çabuk ulaşabileceğini etkileyebilir. Büyük veriler, bu sorunların her birini bilgilendirmesini sağlayabilir ve yazılım programının gıdanın varış yerine ulaşmadan önce tazeliğini öngörmesini sağlayabilir.Çevresel veriler, çiftçilere uzun vadeli tahminler sağlamak için kullanılmaktadır.Tahmine dayalı analiz, tedarik zinciriyle ilgili sorunları öngörebilen ve hatta müşteri davranışlarını tahmin edebilen son derece güçlü bir araçtır. Yalnızca yapay zeka, büyük miktarda veriyi sıralama ve gerçek zamanlı olarak anlama yetkisine sahiptir.
