Fremtiden er automatisert over hele verdikjeden

Cannabisindustrien har opplevd en teknologisk revolusjon de siste årene, med integrering av Industry 4.0-teknologier gjennom hele verdikjeden. Fagfolk i produksjons- og prosesssektoren har vært vitne til det dype påvirkning av kunstig intelligens (AI), automatisering, datasyn og maskinlæring (ML). Det er på tide at vi utforsker romkappløpet innen cannabisteknologi og undersøker hvordan hver av disse teknologiene vil påvirke industriens verdikjede i dag og i årene som kommer.

AI har dukket opp som en spillskifter for industrien, og tilbyr økt produktivitet, forbedret beslutningstakingog økt effektivitet. En viktig anvendelse av AI er prediktiv analyse. Ved å analysere enorme mengder data kan AI-algoritmer forutsi trender, optimalisere dyrkingsprosesser, og sikre bedre lagerstyring.

I mellomtiden revolusjonerer AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter kundeservice ved å gi personlige anbefalinger og veiledning til forbrukere. AI kan til og med hjelpe operatører med å få lisenser ved å gi all nødvendig informasjon i et lett tilgjengelig format.

Med en fullt trent modell kan en AI-assistent fungere som et kostnadseffektivt kundestøttenettverk. Betyr dette at vi bør sparke alle våre ansatte og omfavne våre AI-overherrer? Ikke i det hele tatt. Det betyr at vi nå har dypere tilgang til informasjon og kan reinvestere vår menneskelige kapital i områder der kritisk tenkning på høyere nivå er nødvendig.

Automatisering omformer cannabisforsyningskjeden, optimaliserer arbeidsflyter og effektiviserer driften. Fra dyrking til pakking og distribusjon tar automatiserte systemer over arbeidskrevende oppgaver, forbedrer konsistensen og reduserer kostnadene.

Automatiserte dyrkingssystemer kontrollerer miljøforhold som f.eks lett, temperatur og fuktighet til maksimere avlingene. I produksjon og pakking muliggjør robotsystemer presise og effektive prosesser, sikrer produktkvalitet og reduserer risikoen for menneskelige feil. Mange emballasjeprosesser er dypt repeterende og dagligdagse, noe som kan gjøre operasjoner sårbare for menneskelige feil. Ved å integrere robotteknologi i disse prosessene, kan bedrifter legge til et lag med kvalitetskontroll som forblir konsistent gjennom hele arbeidsdagen. For eksempel kan handlingen med å plassere krukker i masterkasser noen ganger føre til feil med antall enheter når menneskelige arbeidere blir lei eller distrahert, men dette problemet kan unngås helt med teknologi som robotikk som driver prosessen.

Datasyn har blitt et viktig verktøy i kvalitetskontroll i bransjen. Med evne til analysere plantehelse, vurdere modenhet og oppdage anomalier basert på fysisk utseende, kan datasynssystemer måle kvaliteten på produktene mer nøyaktig og effektivt enn menneskelige inspektører. Disse systemene bruker avanserte kameraer, bildegjenkjenningsalgoritmer og maskinlæring for å overvåke planter, oppdage skadedyr og sykdommer og sikre overholdelse av forskrifter. Implementering av datasynsteknologi hjelper produsenter med å opprettholde konsistent produktkvalitet og minimere avfall. Dette er en integrert del av alle Industry 4.0-produksjonsprosesser, og gir muligheten til å skape skalerbare kvalitetskontrollløsninger både innenfor og utenfor industrien.

Ved å trene en datasynsmodell på kvalitetsstandarder definert av en menneskelig inspektør, kan vi multiplisere dømmekraften og heuristikken som brukes av en enkelt person til fordel for hele bransjen. Dette skaper en konsistent karakterskala for engrosprodukter og ferdigvarer.

Maskinlæring driver innovasjon innen produktutvikling og forskning. ML-algoritmer kan analysere store datasett for å identifisere mønstre, lage prediktive modeller og til og med veilede avlsprogrammer.

Ved å studere genetisk sammensetning av plantestammer, kan ML hjelpe til med å identifisere ønskede egenskaper, optimalisere cannabinoidprofiler og forbedre produktenes medisinske egenskaper. ML spiller også en avgjørende rolle i farmasøytisk forskning, og hjelper til med å oppdage nye cannabinoider og forstå deres terapeutiske potensial. Når den brukes effektivt, kan maskinlæring forvandle en breakeven-virksomhet til en svært lønnsom drift.

For eksempel, hvis en dyrker skulle mate sine historiske avlinger, blomstringstider og spotmarkedspriser inn i en optimaliseringsmodell, ville modellen kunne foreslå de optimale stammene for å vokse.

Store mengder med informasjon kan være vanskelig å forstå, men en AI-assistent paret med en ML-modell trent på et gitt datasett kan fortelle kultivatorer nøyaktig hva de skal vokse for størst avkastning på investeringen i et gitt år, forutsatt markedsforhold. Dette er en av de mest underutnyttede strategiene for AI og ML i bransjens verdikjede.

Det er tydelig at industrien gjennomgår en teknologisk revolusjon og opplever sitt eget romkappløp med en tilstrømning av Industry 4.0-teknologier i forkant. AI, automasjon, datasyn og maskinlæring revolusjonerer dyrkingspraksis, optimaliserer forsyningskjeder, forbedrer kvalitetskontrollen og gir næring til innovasjon innen produktutvikling. Ved å omfavne disse fremskrittene kollektivt versus å prøve å velge en fanfavoritt, kan industrien forbedre effektiviteten, sikre produktkvalitet og møte økende forbrukerkrav i et stadig mer konkurranseutsatt marked.

Det er viktig for fagfolk i industrien å forstå potensialet til disse teknologiene og utnytte dem for å frigjøre nye muligheter, og drive industrien inn i en fremtid der vitenskap og teknologi samles for å forbedre virksomheten til cannabis, industrien rundt den og samfunnet den er på. bygget.

Seriell gründer Nohtal Partansky er grunnlegger og administrerende direktør i Sortering av robotikk. Tidligere var han ingeniør på NASA Jet Propulsion Laboratory sitt MOXIE-team. Der var han med på å utvikle et instrument som for tiden sitter på overflaten av Mars og produserer oksygen fra atmosfæren. Sorting Robotics bygger innovative AI-drevne maskiner for cannabisprodusenter og vertikalt integrerte merker.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Bil / elbiler, Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• ChartPrime. Hev handelsspillet ditt med ChartPrime. Tilgang her.
• BlockOffsets. Modernisering av eierskap for miljøkompensasjon. Tilgang her.
• kilde: https://mgmagazine.com/business/science-tech/the-future-is-automated/