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食品饮料行业专家
uravant LLC是一家为食品加工、包装和物料处理行业提供工程设备和自动化解决方案的全球供应商，该公司今日宣布已收购POSS Design Limited。POSS是一家领先的蛋白质加工解决方案制造商，总部位于加拿大安大略省大多伦多地区。POSS设计并制造创新的机械分离设备、辅助产品和交钥匙系统，旨在最大限度地提高牛肉、猪肉、鸡肉、火鸡肉和其他肉类大宗加工企业的可回收蛋白质产量。POSS对Duravant来说是一项战略性收购，该公司正加大在快速增长的蛋白质领域的投资。POSS提供的一流产品和服务高度互补，增强了Duravant提供集成自动化解决方案的能力。“我们非常高兴地欢迎POSS加入Duravant大家庭，”Duravant董事长兼首席执行官Mike Kachmer表示。“与POSS的合作是我们致力于保持蛋白质行业领先地位的重要一步，我们对它将为我们的客户和合作伙伴创造的新机遇感到兴奋。”自1978年以来，POSS一直致力于设计和构建行业领先的分离解决方案，以提高产量、减少浪费，并满足加工商日益增长的产能和效率需求。POSS专注于高品质机械分离技术，拥有丰富的产品系列，可为各种加工能力提供定制解决方案。POSS拥有设计连接上游和下游设备的交钥匙系统的工程专业知识，并与许多全球领先的蛋白质加工品牌建立了值得信赖的合作关系。POSS总裁Ken Gulak表示：“我们很高兴能与Duravant携手，开启新的增长阶段。Duravant凭借其全球影响力和通过Duravant生命周期服务提供的先进售后市场能力，将使我们能够拓展新市场，并提升我们为尊贵客户提供的服务。我们也非常高兴能与Duravant旗下的其他公司合作，例如Foodmate、Marelec、Henneken和Marlen。”
食品饮料行业的危机管理
本书第一版是我们《实用方法》系列的第二版，它涉及一个在技术文献中受到关注较少的主题，尽管危机情况如果处理得不够专业，可能会产生可怕的后果。显然，当时卷入危机的人可能并不希望从商业角度被提醒，也不希望透露他们在技术方面的防御措施。那是 1994 年，尽管大多数胜任技术和业务管理的原则已经被写下来，即使没有过度宣传，但十年来情况确实发生了变化。但是，正如前面所说，经验是无价的，因此作者和编辑着手向读者介绍所报道危机的氛围和背景，提供制定自身业务危机处理程序的指导，并提供适当的专业帮助和支持参考点。似乎重点放在了与食品和饮料行业无关的恐怖主义上。但是，不仅可以从其他地方观察此类活动吸取教训，而且它们还可能产生直接影响，例如中断水或能源供应。它们还可能产生间接影响，因为它们可能会对原材料（包括配料和包装材料）的供应商产生直接影响。需要强调的是，在随后的时期内，各种危机是如何发生的，它们可能产生的动机和环境各不相同，而且在处理任何具体情况时，需要确保相关人员能够相互了解，并作为一个团队有效地工作。这样的团队中的人必须对彼此的能力和可靠性有信心。对于食品技术专家或科学家来说，这本书可能不同寻常，因为它是由一个从根本上是媒体/公关人员而不是学者或技术专家的人写的。文学风格远非经典的技术教科书，而是捕捉了人们可能遇到的问题，并且很可能需要在现实生活中的危机中使用。
推动食品饮料行业的可持续发展
世界正面临着双重自然和气候危机。我们已经跨越了九个行星边界中的六个，这些边界稳定和调节着地球系统，使其保持维持人类生命的状态。我们开始感受到这种影响。2024 年夏季是自 1850 年有记录以来世界上最热的夏季，发生了野火、洪水和干旱。在英国，过去 18 个月是有记录以来最潮湿的时期，严重影响了农作物生产和畜牧业。展望未来，联合国预测，全球气温上升 1-2 度将导致温带和热带地区的农作物产量下降。鉴于粮食生产对环境的依赖以及需要用日益退化的土地养活不断增长的人口，这使对粮食安全日益增长的威胁成为人们关注的焦点。
案例研究：食品饮料行业的人工智能
如今，食品制造公司要想保持竞争力，就必须保持最高质量的产出和最佳的生产力。为了实现这一点，食品制造公司需要能够自动对产品进行分类，并过滤掉生产线上流经的缺陷产品。实施支持人工智能的机器视觉可以大大简化和加速这一检测过程。通过集成人工智能，自动光学检测 (AOI) 可以通过深度学习增强其功能，实现无与伦比的速度和准确性，提供人工或传统基于规则的视觉检测无法实现的一致可靠结果。 挑战 需要支持人工智能的嵌入式视觉系统来实现下一代机器视觉。为了在几毫秒内扫描大量产品图像并识别细微特征，理想的系统不仅需要高性能的 Intel® Xeon® 或 Core TM 处理器，还需要依靠强大的 GPU（图形处理单元）或 VPU（视觉处理单元）加速器来执行自动缺陷检测，而这在很大程度上依赖于图像解释和深度学习技术。此外，系统必须集成实时视觉I/O，用于连接触发器和光学传感器，并支持多个摄像头接口，以实现涉及机器视觉的各种应用。主要要求
适合食品饮料中小企业的数字化转型
西门子为室内农业行业和其他类型的受控环境农业 (CEA) 提供全面的产品组合。CEA 是一种基于技术的农业方法，兼具可持续性和盈利能力。西门子先进的控制系统使种植者能够优化作物生长、节约资源和提高产量，同时利用自动化和数据驱动的洞察力。了解更多信息：siemens.com/global/en/industries/food-beverage/ Agriculture
2025 年 - 食品饮料技术与趋势报告
我们还预测，商业智能 (BI) 工具的使用将会增加，以更好地了解客户需求，因为 46% 的企业计划投资 BI 软件。BI 建模对于难以预测的类别（如新鲜水果和蔬菜生产）的公司尤其有益，因为它可以将产品产量与需求模式进行映射。
新斯科舍省食品饮料战略
新斯科舍省人发现很难获得健康的当地食品，尤其是随着食品、燃料和其他必需品价格上涨。许多参与者表示支持食品和饮料战略，并希望看到一项行动计划和有针对性的政府举措。然而，许多人也认识到，仅靠食品和饮料战略无法解决粮食不安全问题，需要其他支持性政策来解决导致获取健康当地食品不平等的更广泛的社会和经济因素。
CC 6000 安全
空气净化器适用于食品饮料和生命科学行业，空气是最重要的成分之一。这就是为什么 Camfil 空气净化器的有效再循环可以降低空气中的微生物水平至关重要。此外，食品饮料和生命科学行业的卫生立法和市场需求越来越严格
跨国食品饮料公司利用人工智能进行暗中操纵：公司文件分析
摘要 目的：描述全球领先的食品和饮料公司如何使用人工智能 (AI) 启用的暗助推来影响消费者行为。设计：审查了全球食品和饮料行业 12 家领先公司最近的五份年度报告（根据公司不同，范围从 2014 年至 2018 年或 2015 年至 2019 年）和网站，以确定人工智能和新兴技术如何影响消费者行为。根据近端物理微环境干预类型 (TIPPME) 框架对人工智能和新兴技术的用途进行分类，该框架是一种用于对助推型行为改变干预措施进行分类和描述的工具（以前也用于描述酒精行业使用的暗助推型方法）。设置：不适用。参与者：全球食品和饮料行业 12 家领先公司。结果：从 11 家公司的 57 份文件中提取文本。食品和饮料公司使用的人工智能暗推包括改变产品和物品的可用性（例如，通过社交聆听来指导产品开发）、位置（例如，通过决策技术和面部识别来操纵菜单板上产品的位置）、功能（例如，根据当前选择促使进一步购买的决策技术）和呈现方式（例如，通过增强现实或虚拟现实来提供引人入胜的沉浸式营销）。结论：公共卫生从业者和政策制定者必须了解并参与这些技术和策略，才能抵制行业对有害健康的产品的推广，尤其是行业对人工智能和其他新兴技术的投资表明它们的使用将继续增长。