คาดใน 5 ปี อุตสาหกรรมอาหาร-เครื่องดื่ม จะลงทุน AI มากกว่า 1 ล้านล้านบาท ใช้สร้างความได้เปรียบ

ผลสำรวจคาดการณ์ AI ในตลาดอาหาร และเครื่องดื่ม คาดว่าจะเติบโตจาก 7 พันล้านดอลลาร์เหรียญ หรือราว 2 แสนล้าน ในปี 2566 ในปีนี้ เป็น 3.54 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือราว 1.27 ล้านล้านบาท ภายในปี 2571 โดยมี CAGR ที่ 38.30% ในช่วงระยะเวลาคาดการณ์ (2566-2571) นอกจากนี้ภายใน 5 ปี ธุรกิจอาหารและเครื่องดื่มจะมีการลงทุนในเทคโนโลยี AI เพิ่มขึ้น โดยตลาด AI ในภาคอาหารและเครื่องดื่มจะมีมูลค่าสูงถึง 2.99 หมื่นล้านเหรียญหรือประมาณ 1.07 ล้านล้านบาทเลยทีเดียว 

ปัจจุบันเราเห็นตัวอย่างการประยุกต์ใช้ AI หลากหลายอุตสาหกรรม ขับเคลื่อนการเติบโตโดยรวมทั้งอุตสาหกรรมได้ในระยะเวลาอันสั้น ธุรกิจค้นพบประโยชน์การประยุกต์ใช้ AI ความสามารถของ AI ก็จะยิ่งพัฒนามากขึ้นไปอีก ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะกับการแก้ปัญหาเฉพาะของอุตสาหกรรมหรือธุรกิจมากขึ้น การเข้าถึง ‘ข้อมูลเชิงลึก’ ที่นำไปประยุกต์และปฏิบัติได้จริงจำเป็นต่อการก้าวล้ำนำหน้าคู่แข่งอยู่ตลอดเวลาในยุคนี้

การเปลี่ยนแปลงความต้องการของผู้บริโภคในการเลือกรับประทานอาหารที่รวดเร็ว ราคาไม่แพง และเข้าถึงได้ง่ายได้เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม ผู้นำตลาดใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น AI-Machine Learning เพื่อขยายขนาดการดำเนินงาน และช่วยให้รับมือกับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา 

AI เป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มอย่างไร 

AI รวมถึง Machine Learning นั้นจะเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการผลิตตลอดทั้งห่วงโซ่อุปทาน ตั้งแต่ระบบการจัดการแหล่งกำเนิดวัตถุดิบ จนถึงครัวของผู้บริโภค ช่วยสร้างระบบห่วงโซ่อุปทานที่มีความคล่องตัวสำหรับผู้ผลิตและขับเคลื่อนให้มีรายได้เพิ่มขึ้น ด้วยความสามารถในการคำนวณค่าข้อมูล พารามิเตอร์ สถานการณ์จำลอง และปัจจัยที่เกี่ยวข้องอื่นๆ จำนวนมาก  

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ซึ่งอาจเป็นการวิเคราะห์ ให้คำแนะนำที่แม่นยำและทันเวลาสำหรับระบบห่วงโซ่อุปทานได้เกือบทุกด้าน แน่นอนว่า ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยสร้างโอกาสและความได้เปรียบให้กับผู้ผลิตในการแข่งขัน 

เกษตรแม่นยำ (Precision Farming) 

การปรับใช้เทคโนโลยีที่มาแรงมากในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มตอนนี้ อาทิ การทำการเกษตรแม่นยำ (precision farming) การเก็บเกี่ยวที่ผ่านมาทั้งในด้านปริมาณและคุณภาพ ควบคู่ไปกับการพยากรณ์สภาพอากาศเพื่อกำหนดพื้นที่และเวลาที่ต้องรดน้ำ หรือเวลาที่ต้องใส่ปุ๋ย เป็นต้น บริษัทอาหารและเครื่องดื่มจำนวนมากขึ้นหันมาใช้ AI เพื่อช่วยลดการสูญเสีย และค้นหาความไร้ประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นในระบบห่วงโซ่อุปทาน

การคาดการณ์ฝนฟ้า เตรียมพร้อมรับกับทุกสถานการณ์

สภาพอากาศแปรปรวนเพิ่มขึ้นที่ไม่สามารถคาดเดาได้ ซึ่งหากไม่มีรูปแบบข้อมูลให้ค้นหา สิ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงทำได้ คือ ช่วยให้เข้าใจความเสี่ยงของสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลงได้ดีขึ้น รวมถึงผลกระทบที่อาจเกิดต่อการเก็บเกี่ยวทั่วโลก ซึ่งความเข้าใจที่เพิ่มขึ้นนี้จะช่วยให้กำหนดแผนงานที่จำเป็นในการลดความเสี่ยงเหล่านี้ได้  

อย่างไรก็ตาม การผลักดันให้มีการใช้เทคโนโลยีให้สอดคล้องกันทั้งอุตสาหกรรม ระบบหลักๆ ในห่วงโซ่อุปทานอาหารจะต้องมีความยืดหยุ่นมากขึ้น เช่น ลดการใช้น้ำ พลังงาน และทรัพยากรอื่นๆ ให้น้อยลงในเวลาเดียวกัน การทำงานของแมชชีนเลิร์นนิงจะรองรับการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่กล่าวมาได้ 

อ้างอิง MordonIntelligence