Page 47 - FoodFocusThailand No.225 December 2024

STRATEGIC R & D

ประโยชน์์ของการใช้แบบจำลอง Every time we shop for groceries, we’re looking for meat and bakery
เชิงทำน์ายอายุการเก็บรักษาของอาหาร items that we can enjoy at their freshest. But have you ever thought
• การทำำานายอายุการเก็บรักษาทำ่� about what goes into making sure that meat stays fresh or that loaf
of bread doesn’t grow mold too quickly and end up as food waste in
แม่่นยำาจะช่่วยลดการใช่้ทำรัพยากรได้: the trash? Keeping food safe and extending its shelf life is a huge
แบบจำำ�ลองเชิิงทำำ�น�ยส�ม�รถนำ�ม�ใชิ้ค�ดเด� priority for food producers because it’s not just about taste—it’s about
และชิ่วยพย�กรณ์์ถึงระยะเวล�ทำ่�อ�ห�รจำะยัง our health, trust in the products we buy, and food waste reduction.
คงรักษ�คุณ์ภ�พทำ่�ด่ โดยทำ่�ไม่จำำ�เป็็นต้้อง That’s where the science of predictive modelling steps in, transforming
the way food businesses ensure the longevity of our beloved foods.
ทำำ�ก�รทำดลองซึ่ึ�งจำะทำำ�ให้เกิดค่�ใชิ้จำ่�ยสูง

สิ�นเป็ลืองเวล� และเกิดข้้อผิิดพล�ดได้ Predictive Modelling in Food Protection and Preservation
Predictive modelling might sound complex, but it's a concept we use in everyday
• การลดขยะอาหารเม่่�อย่ดอายุการเก็บ life. Weather forecasts, for example, predict when it might rain so that we can plan
รักษาได้: ผิลิต้ภัณ์ฑ์์อ�ห�รทำ่�อยู่บนชิั�นว�ง our day. In the world of food protection and preservation, predictive modelling works
in a similar way. It takes everything science knows about how meat and bread
สินค้�และบ้�นข้องเร�จำะส�ม�รถเก็บรักษ� spoil—think of this as past 'weather reports' for food—and uses it to predict what
ได้น�นข้ึ�น โดยก�รลดป็ริม�ณ์อ�ห�รทำ่�เหลือทำิ�ง could happen to these products under different conditions.
Using this smart technology, companies can run virtual tests on their food products
ซึ่ึ�งจำะชิ่วยจำัดก�รกับป็ัญห�ทำ่�เก่�ยวกับ long before they hit store shelves. If bread tends to develop mold under certain
สิ�งแวดล้อมและจำริยธรรมได้ conditions, a predictive model can foresee this issue and suggest mold control changes
to keep the bread fresh for longer. In the case of meats, the stakes are even higher,
• การรักษาความ่พึงพอใจและ as pathogens can pose serious health risks. Predictive models can determine the
ความ่เช่่�อม่ั�นของผู้้้บริโภคจากการเก็บ ideal conditions to prevent spoilage and inhibit contamination outgrowth, thereby
extending freshness through meat safety solutions.
รักษาผู้ลิตภัณฑ์์ทำ่�ม่่คุณภาพสม่ำ�าเสม่อ:
ทำ่�นส�ม�รถไว้ว�งใจำได้ว่�เนื�อชิิ�นโป็รดหรือ
ข้นมป็ังสดใหม่จำะม่คว�มป็ลอดภัยและ
ม่รสชิ�ต้ิอร่อย ซึ่ึ�งสอดคล้องกับข้้อมูลใน
แบบจำำ�ลองเชิิงทำำ�น�ยอันจำะนำ�ไป็สู่ป็ระสบก�รณ์์

ทำ่�ด่ข้ึ�นต้่อแบรนด์ข้องผิลิต้ภัณ์ฑ์์
ด้วยก�รใชิ้แบบจำำ�ลองเชิิงทำำ�น�ย ธุรกิจำ
อ�ห�รจำะม่คว�มส�ม�รถในก�รเต้ิบโต้ได้
อย่�งรวดเร็วผิ่�นก�รคิดค้นสูต้รอ�ห�รทำ่�ม่
คว�มสมบูรณ์์แบบ พร้อมเก็บรักษ�อ�ห�ร
ให้ม่คว�มสดใหม่ม�กข้ึ�น นั�นหม�ยถึงคว�มถ่� Key Benefits of Using a Predictive Shelf-life Model
• Accurate prediction of product shelf life with reduced resource spend:
ข้องก�รทำดลองและระยะเวล�ในก�รรอคอย Predictive models take out the guesswork and help businesses forecast exactly how
ผิลลัพธ์ทำ่�สั�นลง รวมถึงก�รจำัดส่งอ�ห�ร long their products will stay good without the need for costly and time-consuming
trial and error.
ทำ่�เชิื�อถือได้ และส�ม�รถออกผิลิต้ภัณ์ฑ์์สู่ • Minimizing food waste when shelf-life extension is enabled: By ensuring
ต้ล�ดได้อย่�งรวดเร็วยิ�งข้ึ�น products last longer on the shelves and in our homes, we can cut down the amount
of food thrown away, tackling a huge environmental and ethical issue.
แบบจำำ�ลองเชิิงทำำ�น�ยกำ�ลังจำะเข้้�ม� • Enhancing consumer satisfaction and trust through consistent shelf-life
เป็ล่�ยนแป็ลงอุต้ส�หกรรมอ�ห�รอย่�งสิ�นเชิิง performance: You can trust that your favorite piece of meat or fresh bread will be
safe and tasty for as long as the predictive model promises, leading to a better
เนื�องจำ�กอน�คต้ แบบจำำ�ลองเหล่�น่�จำะกล�ยเป็็น experience with the brand.
Armed with predictive models, food businesses can rapidly hone in on the perfect
เครื�องมือทำ่�ชิ�ญฉล�ดและมุ่งเน้นถึง recipe for keeping products fresh without constantly going back to the drawing board.
คว�มสำ�คัญกับลูกค้�ม�กข้ึ�น ซึ่ึ�งจำะมั�นใจำได้ว่� This means fewer experimental batches, less waiting for results, and a more rapid
อ�ห�รเหล่�นั�นจำะม่คว�มป็ลอดภัยและ introduction of reliable, enduring products to the market.
Predictive modelling is truly transforming the food industry. As we look to the
ยังคงคว�มสดใหม่ โดยก�รใชิ้แบบจำำ�ลอง future, we can expect these models to become smarter and more customer-focused,
เชิิงทำำ�น�ยม่วัต้ถุป็ระสงค์เพื�อพัฒน�แนวทำ�ง continuing to ensure our food is safe and stays fresh. The use of predictive modelling
is set to align with the best practices in the industry, raising the bar for what we can
ป็ฏิิบัต้ิทำ่�ด่ทำ่�สุดซึ่ึ�งม่คว�มเป็็นไป็ได้ใน expect from our food suppliers.
เชิิงอุต้ส�หกรรม จำึงส�ม�รถยกระดับม�ต้รฐ�น
ข้องซึ่ัพพล�ยเออร์ได้อ่กด้วย More Information Service Info C008

DEC 2024EC 2024
NOV 2024 D FOOD FOCUS THAILAND 47 47
FOOD FOCUS THAILAND
23/11/2567 BE 12:48
46-47_Strategic R&D_Kerry.indd 47
46-47_Strategic R&D_Kerry.indd 47 23/11/2567 BE 12:48