การยกระดับข้อมูลความปลอดภัยและคุณภาพอาหารสู่ระบบดิจิทัล สำหรับห่วงโซ่อุปทานอาหารอัจฉริยะ Digitizing Food Safety and Quality Data for Smart Food Chains

การยกระดับข้อมูลความปลอดภัยและคุณภาพอาหารสู่ระบบดิจิทัลสำหรับห่วงโซ่อุปทานอาหารอัจฉริยะ
Digitizing Food Safety and Quality Data for Smart Food Chains

By:  รศ.ดร. วราภรณ์ บุญทรัพย์ทิพย์
Assoc. Prof. Waraporn Boonsupthip, Ph.D.
Department of Food Science and Technology
Faculty of Agro-Industry
Kasetsart University
waraporn.b@ku.ac.th

     การเพิ่มประสิทธิภาพด้านความปลอดภัยและคุณภาพอาหารผ่านเทคโนโลยีดิจิทัลถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้างห่วงโซ่อุปทานอาหารที่ปลอดภัยและมั่นคง โดยมักจะมีการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการรวบรวม วิเคราะห์ และแบ่งปันข้อมูล โดยเฉพาะข้อมูลเชิงลึกซึ่งมีส่วนสำคัญสำหรับธุรกิจอาหาร เพื่อใช้ในการระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและดำเนินการเชิงรุกเพื่อป้องกันโรคที่เกิดจากอาหารในอนาคต ด้วย 5 กลยุทธ์สำคัญเพื่อเพิ่มความปลอดภัยและคุณภาพอาหารผ่านเทคโนโลยีดิจิทัล ได้แก่

     Digitizing food safety and quality is a critical step toward ensuring a safe and secure food supply chain. By leveraging technology to collect, analyze, and share data, food businesses can gain valuable insights into their operations, identify potential risks, and take proactive measures to prevent foodborne illnesses in the future with 5 key strategies for digitizing food safety and quality as follow:

1. ใช้ระบบตรวจสอบและติดตามผลแบบเรียลไทม์ โดยการใช้เซนเซอร์ Internet of Things (IoT) เพื่อตรวจสอบพารามิเตอร์สำคัญ รวมไปถึงการติดตั้ง RFID Tag หรือการใช้บาร์โคดเพื่อติดตามความเคลื่อนไหวของผลิตภัณฑ์เพื่อช่วยให้ระบุและคัดแยกผลิตภัณฑ์ที่ปนเปื้อนได้อย่างรวดเร็ว

1. Implement real-time monitoring and tracking systems: Utilize Internet of Things (IoT) sensors to monitor critical parameters, including employing RFID tags or barcodes to track the movement of food products and the identification and isolation of contaminated products.

2. ใช้กระบวนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆและการใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อคาดการณ์ปัญหาด้านคุณภาพและความเสี่ยงด้านความปลอดภัย จึงช่วยป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคต 

2. Adopt data-driven decision-making processes: Collect and analyze data from various sources and utilize machine learning algorithms to predict potential quality issues and safety risks, allowing preventive actions to be taken before problems arise.

3. เพิ่มประสิทธิภาพในการแชร์ข้อมูลและความร่วมมือ โดยสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลที่ปลอดภัยและจัดทำมาตรการร่วมกัน เพื่อแชร์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในห่วงโซ่อุปทานและเสริมความร่วมมือระหว่างหุ้นส่วนในอุตสาหกรรมเพื่อพัฒนา

3. Enhance data sharing and collaboration: Establish secure data platforms and protocols to share relevant information among stakeholders within the supply chain and foster collaboration among industry partners to develop.

4. ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือตรวจสอบและวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence; AI) โดยใช้ระบบในการจดจำภาพและการมองเห็นด้วยเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี AI เพื่อตรวจสอบผลิตภัณฑ์อาหารว่ามีข้อบกพร่อง สารปนเปื้อน และการเบี่ยงเบนไปจากค่ามาตรฐานหรือไม่ นอกจากนี้ยังมีการนำอัลกอริทึม AI มาวิเคราะห์ข้อมูลทางด้านประสาทสัมผัสและคาดการณ์เกี่ยวกับอายุการเก็บรักษา

4. Utilize artificial intelligence (AI) powered inspection and analysis tools: Employ AI-driven image recognition and machine vision systems to inspect food products for defects, contaminants, and deviations from quality standards. Implement AI algorithms to analyze sensory data and predict shelf life.

5. เสริมสร้างพลังให้พนักงานด้วยเครื่องมือดิจิทัลและการฝึกอบรม โดยให้พนักงานเข้าถึงเครื่องมือดิจิทัลและการฝึกอบรมเพื่อส่งเสริมวัฒนธรรมในการเรียนรู้ ได้รับข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับเทคโนโลยีดิจิทัล และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

5. Empower employees with digital tools and training: Provide employees access to digital tools and training to encourage a culture of continuous learning, remain up to date on the latest digital technologies, and ensure improvement.