加速应用:用于产品开发的人工智能

专栏-来自咨询委员会

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2020年7月31日

©wladimir1804 |土坯库存

有一种说法是,当开发一种新的食品时,人们希望过程是好的,快速的和便宜的。目的是:

  • 确保质量良好的产品-安全且符合法规要求,具有足够的保质期,并完全满足目标受众的所有口味和感官要求。
  • 尽快上市。
  • 花费最少的资源(实验时间,技术测试和支持)。

难题是只能实现以下两个目标:

  • 好又快不会便宜。
  • 好与便宜不会很快。
  • 快速和廉价不会产生好的产品。

但是,人工智能(AI)的使用有望在产品开发过程中发挥突破性的作用,以更好地同时优化这三个结果。

更重要的是,文献表明,产品开发的新兴趋势是创新食品公司可以利用AI的力量来实现这一目的。公司努力通过产品线扩展,产品改进,成本降低和新产品来不断改进其产品,以更好地满足消费者的口味喜好并可以更快地推出。另外,消费者期望天然,人造和无添加剂的配方,这进一步提高了对有效和高效的产品开发过程以将产品推向市场的需求的门槛。

食品公司需要不断改进其产品,以适应不断变化的消费者喜好。与典型的产品开发周期相比,这些消费者喜好的变化越来越迅速地发生。这就是AI出现的地方。新兴的AI应用程序提供了一个独特的机会来应对这一挑战,并在不影响“适用性”的前提下更快地将产品推向市场。

许多受欢迎的食品品牌已经销售了数十年,甚至可以追溯到1800年代。通常不会清除产品开发文件,包括从未上市的产品的众多成分和试用配方的文件。因此,公司档案中有大量有关过去产品开发活动的信息。

这可以包括广泛的产品公式库,产品属性,消费者测试结果和其他数据点。这些经常非结构化数据的来源可以作为AI分析工具的输入,以新的和创新的方式挖掘,提取和连接相关信息,并产生见解和组合,从而更好地满足客户的需求。

传统产品开发本质上是一个反复试验的过程。产品开发人员可以根据市场营销产生的摘要来访问公司的成分库。然后,在了解过去配方的基础上,开发出台式原型。在拥有多个产品开发人员的组织中,每个人通常在“选择”供应商和原料方面都有自己的偏好和偏见。

产品开发人员可以成为习惯的创造者。可能倾向于返回对他们有用的东西,并获得他们舒适使用的相同基本配方和有限的成分组合。从可靠性的角度来看,当全天候工作以快速推出原型时,这是特别安全的。

但是随着时间的流逝,这些个人偏见可能会导致原型配方的次优化,这仅仅是因为它们无法考虑通常是可用原材料输入宝库的全部范围。这种眨眼的方法显然不会产生最佳解决方案。

可以利用AI使产品开发人员能够应用分析来扫描整套可用输入,包括过去和现在的公式,成分以及其他数据的广泛基础。

可使用该工具消除偏差;确定开发人员不一定能想到的组合;并且这样做可以提供最佳解决方案。

一旦开发出台式样机,就应对面板和/或消费者进行评估,以确定其是否符合所需的风味特征标准,这是大多数阶段产品开发过程中的下一个逻辑步骤。

在这一点上,原型常常会被拒收,然后被送回实验室进行另一轮迭代以精炼产品。通常,在最终公式的结算足以达到目标之前,可能需要进行多次迭代才能返回工作台进行配方优化。但是只有到那时,产品开发才能进入下一步-可能涉及消费者或客户评估。不用说,它花费了大量的时间,金钱和资源来置入所需的产品。

AI在产品开发过程中的承诺是能够更有效,更有效,更快速地访问公司的遗留数据,从而生产出针对更广泛和更可持续的消费者吸引力进行了优化的产品。结果是更快的上市速度,更低的产品开发成本,以及扩大了“可能但不明显”领域的产品。

罗杰·劳伦斯(Roger Lawrence)总裁劳伦斯与合伙人