味好美(McCormick)首席科學家Brian Farkas指出,團隊在設計初期配方和修正配方階段,導入AI系統,來加速找出新風味。

圖片來源: 

McCormick

味好美(McCormick)是美國百年的老牌食品大廠,商業版圖遍及150多國,旗下產品除了大眾消費型調味品之外,還橫跨了食品工業調味料和餐飲通路專用調味料,品項高達1萬7千種。其中,消費型調味品更占了味好美60%收益,但味好美首席科學家Brian Farkas指出,年輕一代的顧客越來越追求自然、新穎的調味產品,味好美必須要面對這個挑戰,來滿足顧客需求。

他解釋,這個挑戰在於,光是原料就有上萬種,要從中找出最適當的材料,來製作新調味料,並不簡單。此外,在開發過程中,必須花時間不斷試錯,還要符合不斷變動的國際法規。再者,有經驗的調味專家通常要5至10年才能養成,因此人才稀缺。

「不過,我們看準AI,想藉AI工具來快速開發新產品。」Brian Farkas表示,味好美擁有龐大的資料庫,比如調味資料庫擁有近10億個資料點、食物化學和食物科學資料庫就擁有近1億個資料點,此外還有40多萬個食物和調味配方。他認為,這些大數據可藉AI來發揮更大價值。

藉助AI展開電腦創意專案,成功推出3款新產品

Biran Farkas指出,一般開發流程可分為幾個步驟,首先是外部(B2B客戶或事業部)發出研發需求後,會由研發部門使用資料庫資料,來開發初期配方,經過修正後產生修正配方,再建立樣本,進行評估、調整;要是沒問題,就可交付新產品。

在這過程中,雙方在初期配方和改版配方這兩個步驟,導入AI工具來幫忙(如下圖)。Brian Farkas指出,團隊先以過往的優良初期配方紀錄,來訓練AI模型,之後再部署到內部系統,讓研發人員利用這套AI,來推薦合適的初期配方。

最重要的是,「有些配方,甚至是研發人員意想不到的。」這也是味好美稱之為電腦創意(Computational creativity)的原因。

透過這個方法,味好美也在去年推出3款由AI設計的新產品,也就是ONE系列的豬肉、雞肉和香腸風味調理包。Brian Farkas也指出,團隊發現AI適合用來開發個人化產品,打造個別顧客專屬的調味品,還省下了70%的產品開發時間。

除了提供新點子,Brian Farkas表示,團隊也將AI用來改善研發需求分析,進一步減少試錯次數。接下來,他們也要藉助機器學習,來加強產品的重新設計,比如味道、原料等,來因應不斷變化的法規。文◎王若樸


Advertisement

更多 iThome相關內容