Доронина А. В.

Пищевая промышленность находится под давлением возрастающих требований к стабильному качеству, безопасности и устойчивости продукции, а также к оптимизации использования ресурсов. Современные традиционные подходы к контролю и управлению производственными процессами демонстрируют ограниченную эффективность в условиях динамично меняющегося сырья, технологических параметров и потребительских предпочтений, что затрудняет поддержание унифицированных стандартов. Технологии искусственного интеллекта (ИИ), основанные на анализе больших данных и автоматизации, открывают перспективные возможности для обеспечения соответствия строгим стандартам качества и безопасности. Применение ИИ охватывает все этапы производственной цепочки: от анализа сырья и оптимизации технологических процессов до контроля качества готовой продукции и управления логистикой. Анализ сырья и входной контроль играют ключевую роль в обеспечении безопасности и высокого качества конечной продукции, напрямую влияя на соблюдение нормативных требований и стандартов. В данной работе представлен анализ основных методов и технологий ИИ, таких как спектральный анализ и машинное зрение для решения задач анализа сырья и входного контроля, с акцентом на их научные основы, метрики оценки производительности, воспроизводимость и интеграцию с существующими отраслевыми стандартами.