کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بهینه سازی مصرف انرژی در صنایع غذایی
موضوع: مدیریت پسماند و بازیافت انرژی در صنایع غذایی و کشاورزی
نویسندگان: ایمان کوهستانی, حسین احمدزاده, مائده خجسته باغدار,
کد مقاله: EFAB01583132
نوع ارائه مقاله: پوستر
ارائه دهنده: حسین احمدزاده
متن چکیده:مصرف انرژی در صنایع غذایی به دلیل وابستگی شدید به فرایندهای حرارتی، سرمایشی و انتقال، یکی از چالشهای اصلی این صنعت محسوب میشود. در سالهای اخیر، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به ابزارهایی کلیدی برای بهینهسازی مصرف انرژی و افزایش بهرهوری تبدیل شدهاند. تایج مرور ادبیات نشان میدهد که نقش اصلی هوش مصنوعی در صنایع غذایی، تبدیل دادههای فرایندی به تصمیمهای عملیاتی بهینه است؛ بهطوریکه مدلهای پیشبینی انرژی توانستهاند مصرف را کاهش داده، دقت کنترل را افزایش دهند و مسیر حرکت صنعت غذا به سمت پایداری و کارایی بیشتر را هموار کنند.در حوزه نگهداری پیشبینانه، تحلیل دادههای حسگر امکان شناسایی زودهنگام خرابی تجهیزات انرژیبر را فراهم کرده و از توقف تولید و اتلاف انرژی جلوگیری نموده است. علاوه بر این، ترکیب AI با IoT در مدیریت زنجیره سرد موجب بهبود کنترل دما، کاهش نوسانات حرارتی و پیشبینی دقیق بار سرمایشی شده است. کاربردهای AI در بازیافت انرژی و مدیریت پسماند نیز نشان میدهد که الگوریتمهای دادهمحور توانایی افزایش راندمان بازیابی حرارت و بهبود فرآیندهای اقتصاد چرخشی را دارند. با وجود این پیشرفتها، چالشهایی همچون کمبود داده صنعتی و هزینه بالای پیادهسازی وجود دارد. این مقاله مسیرهای آینده را شامل دوقلوهای دیجیتال، یکپارچهسازی AI با انرژیهای تجدیدپذیر و توسعه پایگاههای داده ملی انرژی پیشنهاد میکند.
نویسندگان: ایمان کوهستانی, حسین احمدزاده, مائده خجسته باغدار,
کد مقاله: EFAB01583132
نوع ارائه مقاله: پوستر
ارائه دهنده: حسین احمدزاده
متن چکیده:مصرف انرژی در صنایع غذایی به دلیل وابستگی شدید به فرایندهای حرارتی، سرمایشی و انتقال، یکی از چالشهای اصلی این صنعت محسوب میشود. در سالهای اخیر، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به ابزارهایی کلیدی برای بهینهسازی مصرف انرژی و افزایش بهرهوری تبدیل شدهاند. تایج مرور ادبیات نشان میدهد که نقش اصلی هوش مصنوعی در صنایع غذایی، تبدیل دادههای فرایندی به تصمیمهای عملیاتی بهینه است؛ بهطوریکه مدلهای پیشبینی انرژی توانستهاند مصرف را کاهش داده، دقت کنترل را افزایش دهند و مسیر حرکت صنعت غذا به سمت پایداری و کارایی بیشتر را هموار کنند.در حوزه نگهداری پیشبینانه، تحلیل دادههای حسگر امکان شناسایی زودهنگام خرابی تجهیزات انرژیبر را فراهم کرده و از توقف تولید و اتلاف انرژی جلوگیری نموده است. علاوه بر این، ترکیب AI با IoT در مدیریت زنجیره سرد موجب بهبود کنترل دما، کاهش نوسانات حرارتی و پیشبینی دقیق بار سرمایشی شده است. کاربردهای AI در بازیافت انرژی و مدیریت پسماند نیز نشان میدهد که الگوریتمهای دادهمحور توانایی افزایش راندمان بازیابی حرارت و بهبود فرآیندهای اقتصاد چرخشی را دارند. با وجود این پیشرفتها، چالشهایی همچون کمبود داده صنعتی و هزینه بالای پیادهسازی وجود دارد. این مقاله مسیرهای آینده را شامل دوقلوهای دیجیتال، یکپارچهسازی AI با انرژیهای تجدیدپذیر و توسعه پایگاههای داده ملی انرژی پیشنهاد میکند.
در حال حاضر ثبت نظر برای این ارائه محدود میباشد
