數據驅動：推動食品供應鏈永續轉型的力量

探討數據、人工智慧 (AI) 與機器人技術如何推動永續食品供應鏈的轉型。

世界正面臨糧食安全與環境永續的雙重挑戰。

聯合國的統計數據顯示，為了養活預計於2050年超過97億的人口，全球食品產量需增加高達70%。然而，僅依靠農業產量的提升可能無法彌補差距。

由於氣候變遷的加劇，擴大農地已不再可行。因此，如何最大化現有土地的生產力並保持永續變得尤為重要。

目前，全球食品系統不僅貢獻了26%的溫室氣體排放，也極易受到氣候變遷影響，例如乾旱、洪水及土壤肥力的變化。此外，全球生產的三分之一食品遭浪費，這更是一個重大問題。

為了解決這些關於永續性和可得性的巨大挑戰，我們需要提高效率、生產力和韌性，而數據驅動的食品系統在這方面將發揮關鍵作用。

數據的力量

數據驅動的食品系統透過先進技術與數據分析，有能力革新食品的生產、分配與消費。

透過在食品供應鏈中應用大數據與分析技術，企業可創造永續價值，優化營運，改善採購並實現循環經濟解決方案。

以下是數據在提升食品系統各方面的一些具體應用範例：

精準農業：利用技術、數據分析與專業設備有效管理農地，提高資源（如水、肥料與農藥）的使用效率，減少浪費與環境影響。
供應鏈管理：利用數據從農場到餐桌推動創新、同時提升盈利與永續，包括改進預測、食品可追溯性、安全措施及減少浪費。
消費者行為：分析食品購買習慣與消費模式，幫助了解不斷變化的偏好，並促進健康飲食習慣。

AI 與機器人的應用

如今，重要的數據流支持著各領域的 AI 與機器人創新。在農業中，AI 預測解決方案利用先進算法與數據分析實現智慧化預測，幫助農民主動預防損失並進行改進。

例如，氣象預測通過天氣數據、衛星影像與氣候模型分析歷史天氣模式，預測未來降雨、溫度與濕度狀況。此外，AI 模型能預測作物疾病爆發，透過分析歷史病害數據、傳播動態與環境因素，預測高風險地區並提出防範措施。

除了農業，AI 與機器人技術也被廣泛應用於生產與包裝流程中，自動化系統可減少停機時間與人為錯誤，確保穩定的生產效率以滿足消費需求。

國際標準的角色

儘管這些創新對應對全球挑戰至關重要，但也必須確保食品安全在行業轉型中不受風險影響。

國際標準可作為重要工具，為新系統與解決方案提供指導，確保其在解決食品安全挑戰時兼顧安全與永續。這些標準通過最佳實踐的概述，幫助提升食品行業的安全性、品質與效率。

全球數據驅動食品系統案例

在標準的支持下，已經有許多數據驅動食品系統的成功案例：

在農業方面，生物技術公司 Antler Bio 是一個典型案例。該公司獲得了 Innovate UK 的 Smart Grant 資助，並結合畜牧表觀遺傳測試與 AI 驅動的數據分析，推出了名為 'EPIHERD' 的平台。這是一個精準畜群篩選工具，能夠幫助農民了解受特定環境因素影響的主要基因，從而調整可控的因素，以提高生產力和永續性。

在零售領域，美國連鎖超市 Kroger 正與 Retail Insight 合作，優化庫存並減少食品浪費。通過 Retail Insight 的 WasteInsight 解決方案，Kroger 使用機器學習技術來解決過剩食品浪費問題，通過優化折扣使用來最大化銷售並減少浪費。

食品的未來

數據驅動的食品系統為精準農業、作物管理的預測分析、供應鏈優化與氣候變遷應對提供了無限可能。

未來，通過整個食品價值鏈的數據與洞察力，可實現個人化的營養計劃，不僅能改變飲食行為並帶來健康益處，還能減少動物產品的消費以應對氣候危機。

數據也有助於減少食品浪費。事實上，我們已經看到這部分的實際成果，例如，主要食品服務供應商 ISS 利用數據洞察，每年成功減少 98.5 萬噸食品浪費。通過識別生產過程中的邊角料、餐盤剩餘的餐點，以及過度生產這三大浪費來源，該公司成功挽救了 2,463,000 份餐點，並減少了 4,200 噸的二氧化碳排放。

展望未來，這些倡議和技術的廣泛應用將至關重要，有助於逐步提升生產力和效率，進一步增強全球食品安全、韌性和可得性。