AI trends in FMCG / Food & Beverages

Bedrijfsinformatie Verhaert

BEDRIJFSINFORMATIE | Artificiële Intelligentie wordt steeds vaker toegepast in alle stappen van de Food & Beverage waardeketen. Van geautomatiseerde research en betere planning tot slimme apparaten die de kwaliteit van een product garanderen en de verkoop stimuleren via persoonlijke aanbevelingen.

AI is op weg om onze huidige manier van werken continu, maar drastisch te veranderen. Het is dan ook cruciaal om vandaag werk te maken van een AI visie en roadmap. Dit niet enkel om de waarde van nieuwe toepassingen te kunnen capteren. Het is ook nodig om snel te kunnen leren, de nodige veranderingen te implementeren en relevant te blijven in de toekomst.

Onderstaande trends werden door de experts van AI Lab bij Verhaert opgetekend uit de vragen en projecten van onze klanten.

Downstream

Personalisering & Gamification van consumenteninteractie
Uitdaging: Klanten binden met gebruiksgemak en een gepersonaliseerde gebruikerservaring
Oplossing: Artificiële Intelligentie biedt mogelijkheden om gebruikersinteracties te personaliseren en de ideale parameters voor deze personalisatie te identificeren. Persoonlijke aanbevelingen, predictive maintenance, geautomatiseerde bijbestellingen, slimme abonnementen, enz. Daarnaast kan AI ook demografische of gedragsgerelateerde patronen herkennen en zich hieraan aanpassen in real time.  Bij slimme toestellen (keukentoestellen, dispensers, servers & vending) kunnen natural language processing en computervisie zorgen voor aantrekkelijke gebruikersinterfaces. Deze zijn gebaseerd op lichaamshouding, gesproken interactie en de toon van de stem van een gebruiker.

Real time optimalisatie, premiumization

Uitdaging: Een optimale kwaliteit van een product en het juiste gebruik van een apparaat on field garanderen (dispenser/server) is moeilijk.
Oplossing: Slimme toestellen kunnen parameters automatisch monitoren, controleren en in real time bijstellen. Dit om de beste kwaliteit voor de eindgebruikers te waarborgen. Systemen kunnen anomalieën detecteren en acties voorstellen. 

Verkoopsplanning, logistiek en voorraadbeheer

Uitdaging:  Volgens een McKinsey report* kan AI tot 65% van gemiste verkopen door stock-outs voorkomen en tussen 10 en 50% aan stockagekosten besparen binnen bepaalde industrieën. AI kan dus bijdragen aan het verhogen van inkomsten en verminderen van kosten. Maar hoe?
Oplossing: Door historische en actuele data te combineren, kunnen gespecialiseerde AI systemen accuratere voorspellingen doen die fouten in de logistieke keten kunnen vermijden en voorraadbeheer optimaliseren.

Marktanalyse en patroonherkenning

Uitdaging: Bedrijven bezitten een grote hoeveelheid data van verkoop, gebruik van dispensers, machines & vending systemen, webshopreviews en andere retailgegevens. Ze slagen er echter niet in om verborgen patronen te herkennen in deze gegevens. Deze patronen kunnen echter waardevolle inzichten geven in product- en marktstrategieën.
Oplossing: Patroonherkenningssystemen gaan veel verder dan standaard marktsegmentatieanalyses. Klanten en locaties kunnen veel fijnmaziger en aan hoge snelheid worden geclassificeerd op vlak van locatie, seizoenscycli, demografische gegevens, weerspatronen, enz. Diezelfde systemen kunnen ook locaties voorstellen waar specifieke producten steeds goed verkopen, pricing optimalisaties ondersteunen en deze simuleren.

Klantsentiment analyse

Uitdaging: Begrijpen hoe de consument precies tegenover je producten en diensten staat, is van onschatbare waarde. Inzichten puren uit ellenlange lijsten van reviews of klachten is daarentegen een tijdsintensieve bezigheid met onzekere uitkomst.
Oplossing: Artificiële intelligentie is reeds in staat om sentiment te detecteren en te classificeren in geschreven en gesproken taal. Daarnaast zijn er ook doorbraken in het herkennen van emoties in gezichtsuitdrukkingen. In combinatie met andere systemen kunnen deze technologieën grote stromen data doorspitten en classificeren. Op deze manier helpen ze om belangrijke berichten te escaleren, klantendiensten te ontlasten en inzichten te krijgen in appreciatie en verborgen problemen.

Upstream

Voorgaande voorbeelden zijn eerder gericht op de eindklant. Maar ook upstream is er een constante stroom van innovaties en potentiële verbeteringen:

- Procesautomatisatie en robotica
- In-line en at-line kwaliteitsbewaking. Intelligente systemen kunnen deze tijdsintensieve taak automatiseren en evolueren naar een volmaakte foutendetectie en snelle bijsturing.
- Predictive maintenance
- Veiligere en meer productieve werkomgevingen: herkenning van gevaarlijke situaties, intuïtievere interacties en ondersteuning, aandachtsherkenning, voice control, enz.
- Operationele planning en optimalisatie
- Geautomatiseerde R&D, AI ontwerp
- Real time opvolging van productieprocessen
- Data-analyse
- Logistieke optimalisatie

Verhaert levert ontwikkelings- en adviesdiensten op het gebied van kunstmatige intelligentie. Hiervoor combineren we een diepgaande kennis van AI-technologie met een system engineering-aanpak. Een 360° innovatieve productvisie op uw project helpt u de mogelijkheden van AI voor gebruikerservaring, producten en processen te visualiseren. Uitgaande van uw AI-idee of visie, maken we AI concreet door snelle prototypes en demonstrators te bouwen. We ondersteunen bedrijven ook bij het creëren en verfijnen van een krachtige en realistische AI-productvisie.

Voor meer informatie over dit onderwerp, Verhaert en enkele concrete voorbeelden: 

www.verhaert.com
Verhaert papers over AI 

Frederik Aldelhof
Manager Innovation Acceleration FMCG bij Verhaert