TOMRA Food は AI に注目し、フルーツ ロジスティカ ベルリンで選別、等級分け、梱包ソリューションをデモンストレーションします
TOMRA Food は先週、フルーツ ロジスティカ ベルリン (ベルリン、2 月 8 ~ 10 日) でのブースの訪問者に、同社の仕分け、格付け、梱包ソリューションが実際に動作している様子を示す 3D 映像を上映し、イベントの Tech-Stage についてプレゼンテーションを行いました。
同社は、食品業界が人工知能 (AI) と機械学習からどのように恩恵を受けるかを説明しました。 トムラフードは、トムラ生鮮食品とトムラ加工食品の両事業分野のソリューションを展示しました。
フルーツ ロジスティカは、世界有数の生鮮食品業界のイベントです。 ベルリン エキスポセンター シティで毎年開催され、通常 120 か国以上から 40,000 人以上の貿易訪問者が集まります。
TOMRA の展示では、次の 4 つの主要テーマに焦点を当てました。製品ソリューションを通じた機器の効率と最適化。 イノベーション、最近では人工知能と TOMRA Insight データ プラットフォームを通じて行われました。 顧客の声、顧客事例を共有し、TOMRA がどのように顧客のニーズをすべての活動の中心に据えているかを強調します。 そして、世界中の多くの地域の主要パートナーと協力するというTOMRAの取り組み。
実際、TOMRA のスタンドは、果物の取り扱い、加工、包装機器の設計と製造を行う統合ビジネス パートナーである ICOEL のスタンドに隣接していました。
TOMRA のソリューションの洗練さは、高さ 2.2 メートル、幅 2.5 メートルの大型ホログラム装置ではっきりと見ることができました。
これは、TOMRA の幅広いソリューションを 3D アニメーションとビデオで示しました。TOMRA 3A、TOMRA 5A、TOMRA 5B、TOMRA 5C、および TOMRA 5S Advanced sorter。 チェリーシンギュレーション用のCascade Singulator。 CURO-16 小型果物包装システム。 ブルーベリーのKATO精密グレーディングシステム。 UltraView検査モジュールを備えた世界で最も強力な生鮮食品格付けプラットフォーム、Spectrim。 そしてInspectra²内部検査システム。
TOMRA のブースでは、大型果物用のアダプティブ レート コントローラーと、Spectrim およびチェリー用の InVision 9.0 小型果物選別機用の次世代ユーザー インターフェイスも初めて公開しました。 アダプティブ レート コントローラー (ARC) は、インフィードに取り付けられたカメラと事前トレーニングされた AI モデルを使用して選別機の入力を最適化し、ローラー エレベーターで果物を継続的にカウントし、インフィード速度を自律的に調整することで、一定の入荷果物量を維持します。
Spectrim 5.0 は、以前のバージョンよりもさらに使いやすくなり、半分のカットポイントで同じグレードのルールと結果を達成できるようになり、傷の追跡、サイジング、グレーディングをさらに改善する新しいアルゴリズムを備えています。
フルーツ ロジスティカの 3 日間の 2 日目には、TOMRA Fresh Food のイノベーション責任者、James French 氏がイベントの Tech-Stage について 45 分間のプレゼンテーションを行いました。 この質問は、「人工知能は食品業界にどのような影響を与えるでしょうか?」という質問から始まりました。 そして、AI が日常業務にどのような違いをもたらすかを検討して結論付けました。
ジェームズ氏は、AI とは本質的に人間の思考や意思決定を模倣するコンピューターの能力であり、機械学習はソフトウェア アルゴリズムとデータの組み合わせによって可能になる重要な AI 技術であることを聴衆に思い出させました。
AI は食品加工に適しています。選別機や選別機は豊富なデータソースであり、これらの機械は季節性や変動する作物の品質の影響に対応しながら複雑な最適化問題を解決する必要があるからです。
AI はすでに TOMRA の仕分けおよび格付けソリューションの一部で採用されており、業務効率の向上、食品廃棄物の削減、価値の最大化の方法としてますます重要になるでしょう。
ソース:トムラフードフォローするTOMRA Food は Facebook @TOMRA.Food、Twitter @TOMRAFood、Instagram @TOMRAFood、LinkedIn の TOMRA Food でご覧いただけます。
仕分け、グレーディング、梱包の 3D 映像 データと AI の価値を強調する音声 出典: フォローする