El futuro está automatizado en toda la cadena de valor

La industria del cannabis ha experimentado una revolución tecnológica en los últimos años, con la integración de tecnologías de la Industria 4.0 en toda su cadena de valor. Los profesionales de los sectores de fabricación y procesamiento han sido testigos de primera mano de la profunda influencia de la inteligencia artificial (IA), automatización, visión por computadora y aprendizaje automático (ML). Es hora de explorar la carrera espacial de la tecnología del cannabis y examinar cómo cada una de estas tecnologías afectará la cadena de valor de la industria hoy y en los años venideros.

La IA se ha convertido en un punto de inflexión para la industria, ya que ofrece una mayor productividad, mejora de la toma de decisionesy mayor eficiencia. Una aplicación importante de la IA es el análisis predictivo. Al analizar grandes cantidades de datos, los algoritmos de IA pueden predecir tendencias, optimizar los procesos de cultivoy garantizar una mejor gestión del inventario.

Mientras tanto, los chatbots y asistentes virtuales impulsados ​​por IA están revolucionando el servicio al cliente al brindar recomendaciones personalizadas y orientación a los consumidores. La IA incluso puede ayudar a los operadores a obtener licencias proporcionando toda la información necesaria en un formato de fácil acceso.

Con un modelo completamente capacitado, un asistente de IA puede funcionar como una red rentable de atención al cliente. ¿Significa esto que deberíamos despedir a todos nuestros empleados y abrazar a nuestros señores de la IA? De nada. Significa que ahora tenemos un acceso más profundo a la información y podemos reinvertir nuestro capital humano en áreas donde se requiere un pensamiento crítico de alto nivel.

La automatización está remodelando la cadena de suministro de cannabis, optimizando los flujos de trabajo y racionalizando las operaciones. Desde el cultivo hasta el envasado y la distribución, los sistemas automatizados se están haciendo cargo de tareas que requieren mucha mano de obra, mejorando la coherencia y reduciendo los costos.

Los sistemas de cultivo automatizados controlan las condiciones ambientales como luz, temperatura y humedad para maximizar el rendimiento de los cultivos. En la fabricación y el embalaje, los sistemas robóticos permiten procesos precisos y eficientes, garantizando la calidad del producto y reduciendo el riesgo de error humano. Muchos procesos de envasado son profundamente repetitivos y mundanos, lo que puede dejar las operaciones vulnerables a errores humanos. Al integrar la tecnología robótica en estos procesos, las empresas pueden agregar una capa de control de calidad que se mantenga constante durante toda la jornada laboral. Por ejemplo, el acto de colocar frascos en cajas maestras a veces puede provocar errores en el conteo de unidades cuando los trabajadores humanos se aburren o se distraen, pero este problema se puede evitar por completo con tecnología como la robótica que impulsa el proceso.

La visión por computadora se ha convertido en una herramienta vital en el control de calidad dentro de la industria. Con la capacidad de analizar la salud de las plantasPara evaluar la madurez y detectar anomalías basándose en la apariencia física, los sistemas de visión por computadora pueden medir la calidad de los productos con mayor precisión y eficiencia que los inspectores humanos. Estos sistemas utilizan cámaras avanzadas, algoritmos de reconocimiento de imágenes y aprendizaje automático para monitorear plantas, detectar plagas y enfermedades y garantizar el cumplimiento de las regulaciones. La implementación de tecnología de visión por computadora ayuda a los productores a mantener una calidad constante del producto y minimizar el desperdicio. Esta es una parte integral de todos los procesos de fabricación de la Industria 4.0, brindando la capacidad de crear soluciones de control de calidad escalables tanto dentro como fuera de la industria.

Al entrenar un modelo de visión por computadora con estándares de calidad definidos por un inspector humano, podemos multiplicar el juicio y la heurística utilizados por una sola persona en beneficio de toda la industria. Esto crea una escala de calificación consistente para productos al por mayor y productos terminados.

El aprendizaje automático está impulsando la innovación en el desarrollo y la investigación de productos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones, crear modelos predictivos e incluso guiar programas de mejoramiento.

Al estudiar el composición genética de cepas de plantas, ML puede ayudar a identificar los rasgos deseados, optimizar los perfiles de cannabinoides y mejorar las propiedades medicinales de los productos. El aprendizaje automático también desempeña un papel crucial en la investigación farmacéutica, ya que ayuda al descubrimiento de nuevos cannabinoides y a comprender su potencial terapéutico. Cuando se utiliza de forma eficaz, el aprendizaje automático puede transformar un negocio con equilibrio en una operación altamente rentable.

Por ejemplo, si un productor incluyera sus rendimientos históricos, tiempos de floración y precios de mercado spot en un modelo de optimización, el modelo podría sugerir las cepas óptimas para cultivar.

Grandes lotes de información pueden ser difíciles de captar, pero un asistente de IA combinado con un modelo de aprendizaje automático entrenado en un conjunto de datos determinado podría decirles a los cultivadores exactamente qué cultivar para obtener el mayor retorno de la inversión en un año determinado, en cualquier condición del mercado. Esta es una de las estrategias menos utilizadas para AI y ML en la cadena de valor de la industria.

Es evidente que la industria está atravesando una revolución tecnológica y experimentando su propia carrera espacial con una afluencia de tecnologías de la Industria 4.0 a la vanguardia. La inteligencia artificial, la automatización, la visión por computadora y el aprendizaje automático están revolucionando las prácticas de cultivo, optimizando las cadenas de suministro, mejorando el control de calidad e impulsando la innovación en el desarrollo de productos. Al adoptar estos avances de manera colectiva en lugar de intentar elegir un favorito de los fanáticos, la industria puede mejorar la eficiencia, garantizar la calidad del producto y satisfacer las crecientes demandas de los consumidores en un mercado cada vez más competitivo.

Es imperativo que los profesionales de la industria comprendan el potencial de estas tecnologías y las aprovechen para desbloquear nuevas oportunidades, impulsando a la industria hacia un futuro donde la ciencia y la tecnología convergen para mejorar el negocio del cannabis, la industria que lo rodea y la comunidad en la que se encuentra. construido.

Emprendedor en serie Nohtal Partansky es fundador y director ejecutivo de Robótica de clasificación. Anteriormente, fue ingeniero en el equipo MOXIE del Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA. Allí, ayudó a desarrollar un instrumento que actualmente se encuentra en la superficie de Marte y produce oxígeno de la atmósfera. Sorting Robotics construye máquinas innovadoras impulsadas por IA para fabricantes de cannabis y marcas integradas verticalmente.

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• Fuente: https://mgmagazine.com/business/science-tech/the-future-is-automated/