อุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มเป็นภาคธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับผู้บริโภคทุกเพศทุกวัย ขณะเดียวกันก็เป็นภาคธุรกิจที่มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในปริมาณสูง โดยศูนย์วิจัย Krungthai COMPASS ประเมินในปี พ.ศ. 2566 อุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มทั่วโลกปล่อยก๊าซเรือนกระจกราว 15.3 พันล้านตัน CO2e หรือราว 26% ของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั้งหมด โดยหนึ่งในปัญหาสำคัญคือการสูญเสียอาหารและขยะอาหาร (Food Loss and Waste)

องค์การอาหารและเกษตรแห่งสหประชาชาติ (Food and Agriculture Organization of the United Nations หรือ FAO) และ UNEP Food Waste Index Report ระบุว่าระหว่างปี พ.ศ. 2562-2565 โลกได้สร้างขยะอาหารราว 30% ของปริมาณอาหารที่ผลิต โดยในปี พ.ศ. 2564 ปริมาณการสูญเสียอาหารของกลุ่มประเทศอาเซียนสูงถึง 15.5% เนื่องจากขาดระบบการจัดการที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังมีความกังวลในการขาดแคลนอาหารอันเนื่องมาจากจำนวนประชากรโลกที่เพิ่มขึ้น และความเสี่ยงด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ซึ่งประเทศไทยมีความเสี่ยงเป็นอันดับ 9 ของโลกในแง่ของประเทศที่จะได้รับผลกระทบจากสภาพภูมิอากาศที่เปลี่ยนแปลงมากที่สุด

นี่คือที่มาของการขับเคลื่อนในการใช้ AI ในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม ซึ่งมีประโยชน์หลายประการ อาทิเช่น ลดความกังวลด้านความมั่นคงทางอาหาร ยกมาตรฐานความปลอดภัยของอาหารตามมาตรการที่เข้มงวดของประเทศคู่ค้า และเป็นทางออกของปัญหาการขาดแคลนแรงงานในภาคการผลิตอาหารและเครื่องดื่ม เป็นต้น

ตัวอย่างของระดับเทคโนโลยี AI ในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม

Beginner AI

·       ระบบคัดแยกอัจฉริยะ (Smart Sorting System) - ใช้เซนเซอร์และระบบจดจำภาพเพื่อคัดแยกวัตถุดิบตามขนาด สี และคุณภาพ

·       ระบบควบคุมอุณหภูมิ (Temperature Control System) - ใช้เซนเซอร์เพื่อควบคุมอุณหภูมิให้เหมาะสมกับประเภทของสินค้า

·       แชตบอตสำหรับการบริการลูกค้า (Chatbot for Customer Service) - สนับสนุนการให้บริการลูกค้าผ่านการตอบกลับข้อความอัตโนมัติ

Intermediate AI

·       ระบบควบคุมคุณภาพ (Quality Control System) - วิเคราะห์ข้อมูลจากเซนเซอร์และระบบจดจำภาพอัจฉริยะเพื่อตรวจสอบสิ่งปนเปื้อนและคุณภาพของสินค้า

·       ระบบการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance System) - วิเคราะห์ข้อมูลจากเซนเซอร์ที่ติดตั้งในอุปกรณ์เพื่อคาดการณ์การซ่อมบำรุง

·       ระบบบริหารจัดการสินค้าคงคลังอัจฉริยะ (Smart Inventory Management System) - วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้าคงคลังที่เหมาะสม

Advanced AI

·       ระบบแนะนำเฉพาะบุคคล (Personalized Recommendation System) - วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่หรือรสชาติใหม่แบบเฉพาะบุคคล

·       ระบบออกแบบบรรจุภัณฑ์อัจฉริยะ (Smart Packaging Design System) - วิเคราะห์ข้อมูลของผู้บริโภคเพื่อออกแบบบรรจุภัณฑ์ที่โดดเด่นและยั่งยืน

·       ระบบเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain Optimization System) - วิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ตลอดห่วงโซ่อุปทานอาหาร เพื่อวางแผนการผลิตและการขนส่งที่มีประสิทธิภาพ

ผู้ประกอบการไทยกับการใช้ AI ในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม

         จากผลสำรวจในปี 2566 พบว่าบริษัทอาหารและเครื่องดื่มในประเทศไทยที่ได้นำ AI มาใช้ในสายการผลิตแล้วมี 15.2% และอีก 56.7% มีแผนที่จะใช้ AI ในอนาคต โดยตัวอย่างของบริษัทที่ได้ใช้ AI แล้วคือ บริษัทเจริญโภคภัณฑ์อาหาร จำกัด (มหาชน) (CPF), กลุ่มบริษัท อายิโนะโมะโต๊ะ, บริษัท คิวพี (ประเทศไทย) จำกัด, และบริษัท ไทยเบฟเวอเรจ จำกัด (มหาชน) เป็นต้น ซึ่งจะเห็นได้ว่าล้วนเป็นบริษัทขนาดใหญ่ เนื่องจากต้องมีต้นทุนในการนำ AI มาใช้ในกระบวนการ แต่ด้วยนวัตกรรมที่วิวัฒนาการอย่างไม่หยุดยั้งซึ่งทำให้ต้นทุนของ AI ลดลง และความจำเป็นในการลดการสูญเสียทรัพยากร ก็อาจทำให้ผู้ประกอบการรายอื่นๆ ต้องทบทวนความจำเป็นในการเริ่มนำ AI มาใช้ ทั้งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในสายการผลิต และเพื่อรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันทางธุรกิจในระยะยาว

AI in Food & Beverage Industry