数据驱动：推动食品供应链永续转型的力量

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。

世界正面临粮食安全与环境永续的双重挑战。

联合国的统计数据显示，為了养活预计於，全球食品产量需增加高达。然而，仅依靠农业产量的提升可能无法弥补差距。

由於气候变迁的加剧，扩大农地已不再可行。因此，如何最大化现有土地的生产力并保持永续变得尤為重要。

目前，全球食品系统不仅贡献了的温室气体排放，也极易受到气候变迁影响，例如乾旱、洪水及土壤肥力的变化。此外，全球生产的叁分之一食品遭浪费，这更是一个重大问题。

為了解決這些关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。

数据驱动的食品系统透过先进技术与数据分析，有能力革新食品的生产、分配与消费。

透过在食品供应链中应用大数据与分析技术，公司可创造永续价值，优化营运，改善採购并实现循环经济解决方案。

以下是数据在提升食品系统各方面的一些具体应用范例：

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。

儘管这些创新对应对全球挑战至关重要，但也必须确保食品安全在行业转型中不受风险影响。

國際标準可作為重要工具，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。這些标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。

在标準的支持下，已經有許多數據驅動食品系統的成功案例：

在农业方面，生物技术公司是一个典型案例。该公司获得了的 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。

在零售领域，美国连锁超市正與 Retail Insight 合作，優化庫存並減少食品浪費。通過 Retail Insight 的，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。

数据驱动的食品系统為精準农业、作物管理的预测分析、供应链优化与气候变迁应对提供了无限可能。

未来，通过整个食品价值链的数据与洞察力，可实现个人化的营养计划，不仅能改变饮食行為并带来健康益处，还能减少动物产物的消费以应对气候危机。

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，主要食品服务供應商。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。

展望未来，这些倡议和技术的广泛应用将至关重要，有助於逐步提升生产力和效率，进一步增强全球食品安全、韧性和可得性。

面對當前的全球挑戰，採用數據驅動的食品系統已不再是選擇，而是必須。現代食品系統需優先採用新技術與方法，标準在此過程中將扮演關鍵角色，幫助企業在創新中建立最佳實踐。

BSI Knowledge 是一個标準庫，為企業提供解決方案與指引，幫助落實數據驅動的實踐並符合相關标準。我們提供超過 800 項食品與零售标準，協助紧跟技术脉动并更有效地在全球市场营运。

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