เครื่องมือแบบจำลองเชิงทำนายสำหรับยืดอายุการเก็บรักษาและลดขยะอาหาร Leveraging Predictive Modelling for Enhanced Shelf Life and Reduced Food Waste

เครื่องมือแบบจำลองเชิงทำนายสำหรับยืดอายุการเก็บรักษาและลดขยะอาหาร
Leveraging Predictive Modelling for Enhanced Shelf Life and Reduced Food Waste

By: ดร. พรพรรณ เธียรสถิตย์
Pornpun Theinsathid, Ph.D.
Business Development Manager
Food Protection & Preservation, Meat
Kerry Asia Pacific, Middle East & Africa
pornpun.theinsathid@kerry.com

 
   
 

แบบจำลองเชิงทำนายสำหรับการผลิตและการถนอมอาหาร
          หากกล่าวถึง ‘แบบจำลองเชิงทำนาย’ อาจจะฟังดูค่อนข้างซับซ้อน แต่นั่นเป็นแนวคิดที่มีการใช้อยู่แล้วในชีวิตประจำวัน ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์อากาศในช่วงเวลาที่ฝนกำลังจะตก เพื่อให้สามารถวางแผนประจำวันได้อย่างง่ายดายยิ่งขึ้น สำหรับการรักษาคุณภาพและการถนอมอาหารก็มีการใช้แบบจำลองเชิงทำนายซึ่งมีกระบวนการทำงานในรูปแบบที่คล้ายกัน โดยมีการนำหลักการทางวิทยาศาสตร์เข้ามาใช้ทำนายเกี่ยวกับกระบวนการเสื่อมเสียของเนื้อสัตว์และขนมปัง ซึ่งมีหลักแนวคิดเช่นเดียวกันกับ ‘รายงานสภาพอากาศ’ เพื่อพยากรณ์ถึงเหตุการณ์ที่อาจจะเกิดขึ้นกับผลิตภัณฑ์อาหารภายใต้สภาวะที่แตกต่างกัน

          การใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะนี้ ทางบริษัทต่างๆ สามารถดำเนินการทดสอบเสมือนจริงกับผลิตภัณฑ์อาหารก่อนที่จะนำไปจำหน่ายบนชั้นวางสินค้าได้ หากขนมปังมีแนวโน้มที่จะเกิดเชื้อราภายใต้สภาวะบางอย่าง แบบจำลองเชิงทำนายจะสามารถคาดการณ์ถึงปัญหาเหล่านี้ได้ พร้อมแนะนำให้เปลี่ยนแปลงวิธีการควบคุมเชื้อราเพื่อรักษาความสดของขนมปังให้ยาวนานยิ่งขึ้น ส่วนกรณีของเนื้อสัตว์มักจะมีโอกาสเสื่อมเสียจากเชื้อจุลินทรีย์ได้มากกว่า ซึ่งก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อสุขภาพอย่างร้ายแรงได้ ทั้งนี้แบบจำลองเชิงทำนายสามารถกำหนดสภาวะที่เหมาะสมที่สุดเพื่อป้องกันการเน่าเสีย ยับยั้งการปนเปื้อนจากเชื้อโรคด้วยการยืดอายุการเก็บรักษาเพื่อคงความสดผ่านการจัดการด้านความปลอดภัยของเนื้อสัตว์

ประโยชน์ของการใช้แบบจำลองเชิงทำนายอายุการเก็บรักษาของอาหาร
          การทำนายอายุการเก็บรักษาที่แม่นยำจะช่วยลดการใช้ทรัพยากรได้: แบบจำลองเชิงทำนายสามารถนำมาใช้คาดเดาและช่วยพยากรณ์ถึงระยะเวลาที่อาหารจะยังคงรักษาคุณภาพที่ดี โดยที่ไม่จำเป็นต้องทำการทดลองซึ่งจะทำให้เกิดค่าใช้จ่ายสูง สิ้นเปลืองเวลา และเกิดข้อผิดพลาดได้

           การลดขยะอาหารเมื่อยืดอายุการเก็บรักษาได้: ผลิตภัณฑ์อาหารที่อยู่บนชั้นวางสินค้าและบ้านของเราจะสามารถเก็บรักษาได้นานขึ้น โดยการลดปริมาณอาหารที่เหลือทิ้ง ซึ่งจะช่วยจัดการกับปัญหาที่เกี่ยวกับสิ่งแวดล้อมและจริยธรรมได้

          การรักษาความพึงพอใจและความเชื่อมั่นของผู้บริโภคจากการเก็บรักษาผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสม่ำเสมอ: ท่านสามารถไว้วางใจได้ว่าเนื้อชิ้นโปรดหรือขนมปังสดใหม่จะมีความปลอดภัยและมีรสชาติอร่อย ซึ่งสอดคล้องกับข้อมูลในแบบจำลองเชิงทำนาย อันจะนำไปสู่ประสบการณ์ที่ดีขึ้นต่อแบรนด์ของผลิตภัณฑ์

Predictive Modelling in Food Protection and Preservation
          Predictive modelling might sound complex, but it's a concept we use in everyday life. Weather forecasts, for example, predict when it might rain so that we can plan our day. In the world of food protection and preservation, predictive modelling works in a similar way. It takes everything science knows about how meat and bread spoil—think of this as past 'weather reports' for food—and uses it to predict what could happen to these products under different conditions.

         Using this smart technology, companies can run virtual tests on their food products long before they hit store shelves. If bread tends to develop mold under certain conditions, a predictive model can foresee this issue and suggest mold control changes to keep the bread fresh for longer. In the case of meats, the stakes are even higher, as pathogens can pose serious health risks. Predictive models can determine the ideal conditions to prevent spoilage and inhibit contamination outgrowth, thereby extending freshness through meat safety solutions.

 
Key Benefits of Using a Predictive Shelf-life Model
      Accurate prediction of product shelf life with reduced resource spend: Predictive models take out the guesswork and help businesses forecast exactly how long their products will stay good without the need for costly and time-consuming trial and error.

      Minimizing food waste when shelf-life extension is enabled: By ensuring products last longer on the shelves and in our homes, we can cut down the amount of food thrown away, tackling a huge environmental and ethical issue.

      Enhancing consumer satisfaction and trust through consistent shelf-life performance: You can trust that your favorite piece of meat or fresh bread will be safe and tasty for as long as the predictive model promises, leading to a better experience with the brand.