McCormick
味好美(McCormick)是美国百年的老牌食品大厂,商业版图遍及150多国,旗下产品除了大众消费型调味品之外,还横跨了食品工业调味料和餐饮通路专用调味料,品项高达1万7千种。其中,消费型调味品更占了味好美60%收益,但味好美首席科学家Brian Farkas指出,年轻一代的顾客越来越追求自然、新颖的调味产品,味好美必须要面对这个挑战,来满足顾客需求。
他解释,这个挑战在于,光是原料就有上万种,要从中找出最适当的材料,来制作新调味料,并不简单。此外,在开发过程中,必须花时间不断试错,还要符合不断变动的国际法规。再者,有经验的调味专家通常要5至10年才能养成,因此人才稀缺。
“不过,我们看准AI,想藉AI工具来快速开发新产品。”Brian Farkas表示,味好美拥有庞大的数据库,比如调味数据库拥有近10亿个资料点、食物化学和食物科学数据库就拥有近1亿个资料点,此外还有40多万个食物和调味配方。他认为,这些大数据可藉AI来发挥更大价值。
借助AI展开电脑创意专案,成功推出3款新产品
Biran Farkas指出,一般开发流程可分为几个步骤,首先是外部(B2B客户或事业部)发出研发需求后,会由研发部门使用数据库资料,来开发初期配方,经过修正后产生修正配方,再建立样本,进行评估、调整;要是没问题,就可交付新产品。
在这过程中,双方在初期配方和改版配方这两个步骤,导入AI工具来帮忙(如下图)。Brian Farkas指出,团队先以过往的优良初期配方纪录,来训练AI模型,之后再部署到内部系统,让研发人员利用这套AI,来推荐合适的初期配方。
最重要的是,“有些配方,甚至是研发人员意想不到的。”这也是味好美称之为电脑创意(Computational creativity)的原因。
透过这个方法,味好美也在去年推出3款由AI设计的新产品,也就是ONE系列的猪肉、鸡肉和香肠风味调理包。Brian Farkas也指出,团队发现AI适合用来开发个人化产品,打造个别顾客专属的调味品,还省下了70%的产品开发时间。
除了提供新点子,Brian Farkas表示,团队也将AI用来改善研发需求分析,进一步减少试错次数。接下来,他们也要借助机器学习,来加强产品的重新设计,比如味道、原料等,来因应不断变化的法规。文◎王若朴
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