Wysokie tempo zmian w technice, technologii i organizacji produkcji firm sektora mięsnego decyduje, że tylko przedsiębiorstwa wprowadzające innowacje w sposób aktywny będą w stanie utrzymać się na coraz bardziej konkurencyjnym rynku [26]. Większość podmiotów funkcjonujących na rynku żywności znajduje się pod silną presją innowacji, występujących w wielu obszarach jednocześnie, w postaci nowych produktów dostosowanych do zmieniających się potrzeb konsumentów, a także w zakresie techniki i technologii, wyposażenia, organizacji sprzedaży itp. [15]

Strategie firm przemysłu mięsnego, w dobie ekspansji gospodarki cyfrowej muszą przewidywać wprowadzanie i stosowanie innowacji z tego obszaru. Systematyczny rozwój innowacji, koncentracja i intensyfikacja produkcji, które zapewniają wysoki stopień mechanizacji i automatyzacji procesów produkcyjnych, wysoką wydajność pracy, oszczędność zasobów i jakość produktów- to ciągle klucze do zdobycia korzystnej pozycji na rynku  i konkurencyjnej oferty [17].

Dynamicznie rozwijające się nowe obszary innowacji o cechach systemowych, wskutek aplikacji technologii informatycznych (Internetu rzeczy- IoT, czy sztucznej inteligencji - AI) dyktują już warunki rozwoju dla wielu sektorów, w tym dla sektora żywnościowego [meat ]. Gospodarka światowa znalazła się obecnie u progu szybkiej transformacji cyfrowej i przewiduje się, że światowy rynek inteligentnych rozwiązań w przemyśle do 2026 roku oszacowany na  300 miliardów dolarów, będzie zawierał rozwiązania dla  żywności i napojów na poziomie 11% tego rynku [4,15].

 Zaawansowane już technologie Internetu rzeczy (IoT), takie jak czujniki, symulacje, autonomiczne systemy oparte na sztucznej inteligencji (AI),  przekształciły już sektor żywnościowy, prowadząc do integracji procesów fizycznych, szybszych obliczeń oraz organizacji sieci w systemach cyberfizycznych [18]. Zasadne jest więc twierdzenie o wejściu przetwórstwa spożywczego, w tym przetwórstwa mięsnego w fazę czwartej rewolucji przemysłowej, a nawet Przemysłu 4.0 [20].  Inne komponenty Przemysłu 4.0, takie jak robotyka, Big Data, rzeczywistość rozszerzona, cyberbezpieczeństwo blockchain itp. mają także wpływ na przemysł mięsny [1]. Szczególnie podczas pandemii Covid-19 znacznie wzrosło zapotrzebowanie na cyfrowe i zautomatyzowane rozwiązania w całym łańcuchu dostaw żywności w tym produktów mięsnych [ 21].

W niniejszym opracowaniu, na podstawie przeglądu wymienionych już obszarów innowacji dla sektora mięsnego (np. sztuczna inteligencja- artificial intelligence- (AI), czy digitalizacja -big data analysis,)  pragniemy rozpocząć ocenę możliwości zastosowania nowych rozwiązań informatycznych i cyfrowych, skupiając się na Internecie rzeczy (Internet of things - IoT)  w organizacji procesów technologicznych i produkcyjnych  oraz dystrybucji w sektorze mięsnym.  .

Geneza koncepcji MIĘSO 4.0  (Meat 4.0)

Innowacje i zaawansowane technologie zrewolucjonizowały systemy żywnościowe,  wraz z pojawieniem się technologii związanych z czwartą rewolucją przemysłową (zwanej Przemysłem 4.0), cyfrowo przekształcającej wiele sektorów, w tym przemysł mięsny. Przemysł 4.0 stanowi ujęcie interdyscyplinarne, obejmujące zestaw wiedzy i technologii, związanych z domenami fizycznymi, cyfrowymi i biologicznymi [14]. Spośród czynników i rozwiązań kształtujących Przemysł 4.0, najczęściej zgłaszanymi technologiami w przemyśle spożywczym uznaje się sztuczną inteligencję (AI), Big Data (BD), robotykę, inteligentne czujniki, Internet rzeczy (IoT), rzeczywistość rozszerzona, cyberbezpieczeństwo i blockchain [11,23]. Zainteresowanie Przemysłem 4.0 wzrosło zwłaszcza w okresie kryzysu pandemii COVID-19 [9].

W ocenie badaczy i ekspertów Przemysł 4.0 i jego technologie promują większą automatyzację i cyfryzację, co prowadzi do koncepcji inteligentnej fabryki, charakteryzującej się lepszą wydajnością, wyższą jakością żywności, mniejszymi stratami żywności i mniejszymi kosztami i skróceniem czasu [3,11]. Niedobory pracowników i inne zakłócenia spowodowane pandemią Covid-19 przyspieszyły w ciągu ostatnich lat przejście w kierunku większej automatyzacji i cyfryzacji [9,21].

W przemyśle mięsnym stwierdzono w szczególności, że zastosowanie sztucznej inteligencji pozwala na obniżenie kosztów poprzez optymalizację operacji i poprawę rentowności zakładów przetwórstwa mięsnego [18]. Przegląd ostatnich rozwiązań wskazuje na korzystną ocena postępów współpracy człowieka z robotem w odniesieniu do mięsa czerwonego.[22]. Pozytywnie oceniono także zastosowanie  rozszerzonej rzeczywistości (AR) w rzeźniach i stwierdzono, że rozwiązanie to zwiększa wydajność produkcji [5]. Po dekadach postępu przemysłowego znajdujemy się obecnie w erze systemów cyberfizycznych, czyli systemów skomputeryzowanych, w których funkcje są kontrolowane lub monitorowane za pomocą algorytmów komputerowych [11].

Rysunek1 przedstawia łańcuch dostaw mięsa i kluczowe technologie Przemysłu 4.0, które są wdrażane przez każdego uczestnika tego łańcucha. Kluczowe  technologie jak cyberbezpieczeństwo i blockchain, są wdrażane w całym łańcuchu gospodarowania mięsem. Szerokie zastosowanie znajdują też takie innowacyjne rozwiązania jak : sztuczna inteligencja, robotyka, inteligentne czujniki, Internet rzeczy i Big Data [8]

Ze względu na to, że zastosowanie technologii Przemysłu 4.0 w łańcuchu dostaw mięsa jest nie tylko zaawansowane, ale też uzasadnione, można uznać tym samym  sektor mięsny jako podatny na automatyzację i zmiany organizacji produkcji oraz pracy przy użyciu inteligentnych technologii. Pozwala to zdefiniować takie rozwiązanie z  jako koncepcję  „MIĘSO 4.0” (Meat 4.0) [ 8]. Przeanalizowanie stanu zawansowania i szans wykorzystania wszystkich rozwiązań innowacji cyfrowych nie jest możliwe w tym miejscu, dlatego w pierwszej części poddano analizie tylko jeden z podstawowych obszarów zastosowań innowacji cyfrowych – Internet rzeczy (Internet of things -IoT) 

Internet rzeczy (IoT) i jego w wykorzystaniu w sektorze mięsnym

Termin Internet rzeczy- IoT (Internet of things ) po raz pierwszy został wprowadzony w  sektorze samochodowym w  1999 roku. Pierwszym krokiem w dziedzinie Internetu rzeczy była  technologia  identyfikacji radiowej (RFID), która została wykorzystana do identyfikacji, śledzenia i przechowywania ograniczonych informacji [27]. Ten obszar zastosowań znalazł szybko zastosowanie do identyfikacji i śledzenia produktów żywnościowych w łańcuchach dostaw [6], czy do zapewnienia bezpieczeństwa itp. [8] IoT wiąże się z przesyłaniem danych pomiędzy połączonymi ze sobą urządzeniami komputerowymi a maszynami [11]. Składa się z urządzeń fizycznych gromadzących dane, sieci przesyłającej zebrane dane oraz warstwy aplikacji, która obejmuje aplikacje i usługi IoT. [ 12 ]

Internet rzeczy (IoT) sprzyja zatem rozprzestrzenianiu się wzajemnie połączonych urządzeń, zwiększeniu wykorzystania kilku inteligentnych aplikacji IoT [13]. Internet Rzeczy jest szeroko stosowany w łańcuchu produktów dostaw mięsnych w celu zwiększenia przejrzystości i identyfikowalności [12]. Znany skandal z zafałszowaniem produktów mięsnych  koniną w 2013 roku, co spowodowało utratę zaufania społeczeństwa do dostawców, przyśpieszył zastosowanie RFiD dla zidentyfikowania miejsc powstawania zafałszowanych tych produktów [19]. Przenośne obsługiwane przez IoT umożliwiają monitorowanie i śledzenie w czasie rzeczywistym pracowników dla ich bezpieczeństwa (np. w mroźniach), [estrada] zwiększenie produktywności oraz bezpieczeństwa żywności [10]. Na przykład zastosowanie systemów obrazowania wielospektralnego w połączeniu z Internetem Rzeczy mogłoby pomóc w monitorowaniu składników/składników żywności, poprawiając w ten sposób bezpieczeństwo żywności [24].

Technologie IoT zastosowane dla żywności muszą gwarantować monitorowanie i możliwość wykonywania pomiarów w czasie rzeczywistym w całym łańcuchu dostaw żywności np. dostaw produktów mięsnych. Dla prowadzenia monitoringu w przemyśle mięsnym, należy zastosować inteligentne czujniki, które pozwolą na monitorowanie i rejestrację pracy linii produkcyjnej w czasie rzeczywistym. Zastosowane czujniki będą zależeć od monitorowanych parametrów w cyklu  produkcyjnym. Najszerzej stosowane w sektorze mięsnym są czujniki optyczne oparte na spektroskopii, które pozwalają na uzyskanie prawdziwego obrazu produktów mięsnych. W ten sposób wdrożenie czujników w Przemyśle 4.0 w całym procesie pozwala zakładowi mięsnemu na szybką, w czasie rzeczywistym oraz ciągłą kontrolę tak ważnych parametrów jak skład, jakość odżywcza, bezpieczeństwo i identyfikowalność mięsa i mięsa produktów [11]. Podobnie czujniki mogłyby umożliwić kontrolę cech mięsa, związanych z produkcją i w kontekście zrównoważonego rozwoju podczas  przetwarzania.

Na przykład w przypadku zidentyfikowania wady mięsa w czasie rzeczywistym w procesie produkcyjnym, można podjąć działania naprawcze w celu uzyskania produktu o odpowiedniej jakości, który w przeciwnym razie jako wadliwy mógłby trafić do handlu na półki i zostać odrzucony przez konsumenta, co sprzyja marnowaniu żywności [16], ale też pogarsza wizerunek firmy. Tym samym czujniki, połączone z różnymi algorytmami, służą do szybkiego przechwytywania i przetwarzania wielu danych, które pozwalają na tworzenie podsumowań i planów działania (np. usunięcie żywności nieosiągającej wymaganej jakości, zwrócenie produktu do sklepu). Technologie IoT (i blockchain) są też  technologiami pomagającymi zachować przejrzystość wyników [28] i stają się niezbędnymi narzędziami kontroli monitorowanych wyników.

Szanse koncepcji MIĘSO 4.0 oraz Internetu rzeczy

Przemysł mięsny stoi obecnie przed wielkimi wyzwaniami związanymi z potrzebami zrównoważonej produkcji oraz wytwarzaniem wysokiej jakości, bezpiecznych artykułów spożywczych o potwierdzonej autentyczności, aby zaspokoić popyt konsumentów i zwiększyć ich zaufanie do sektora mięsnego.

Na tym tle, przeprowadzony przegląd literatury i dostępnych rozwiązań innowacji  wykazał, że pojawienie się i wdrożenie technologii 4.0 (takich jak automatyzacja i robotyzacja, Internet rzeczy (IoT), Big Data (BD), rzeczywistość rozszerzona (AR), blockchain, technologie obrazowania i inteligentne czujniki) w przemyśle mięsnym mogą być skutecznymi narzędziami, wspierającymi niezawodność produkcji oraz  jakość, bezpieczeństwo i autentyczność mięsa i produktów mięsnych, ponieważ zapewniają istotne innowacyjne rozwiązania, których dodatkowym efektem mogą być aspekty globalnej polityki jak: ochrona klimatu, wpływ na środowisko i model gospodarki zrównoważonej.

Z przeprowadzonej analizy wynika, że Przemysł 4.0 ma znaczny potencjał w zakresie poprawy sposobu przetwarzania, konserwowania i analizowania mięsa, ograniczania marnowania i strat żywności, opracowywania bezpiecznych produktów mięsnych wysokiej jakości oraz zapobiegania oszustwom dotyczącym mięsa.

Pomimo obecnych wyzwań coraz większa ilość udokumentowanych rozwiązań wskazuje, że procesy produkcyjne w przetwórstwie mięsnym można w wysokim stopniu usprawnić i zautomatyzować przy użyciu inteligentnych technologii, takich jak Internet rzeczy oraz związanych z nim  inteligentnymi czujnikami, opartymi na technologii spektroskopii i obrazowania. Podobne szanse mają funkcjonujące już systemy monitorowania i identyfikacji produktów w łańcuchach dostaw produktów mięsnych w celu zwiększenia przejrzystości i identyfikowalności tych procesów.

Dr Karol Krajewski – Warszawska Akademia Medyczna

Dr Monika Świątkowska- Wydział Żywienia Człowieka, SGGW Warszawa

Literatura wykorzystana

1. 1. Addanki M., Patraa P., Kandraa P., (2022) Recent advances and applications of artificial intelligence and related technologies in the food industry Applied Food Research 2, 100126 -100137 https://doi.org/10.1016/j.afres.2022.100126
2. 2. Barbar, C.; Bass, P.D.; Barbar, R.; Bader, J.; Wondercheck, B. (2022) Artificial Intelligence-Driven Automation Is How We Achieve the next Level of Efficiency in Meat Processing. Anim. Front. , 12.
3. 3. Barbut, S.(2020); Meat Industry 4.0: A Distant Future? Front. , 10, 38–47. https://doi.org/10.1093/af/vfaa038.
4. 4. Ben Ayed R., Hanana M., (2021) Artificial Intelligence to Improve the Food and Agriculture Sector. Journal of Food Quality 2, s.461-473 ID 5584754, 7 pages https://doi.org/10.1155/2021/5584754
5. 5. Christensen, L.B.; Engell-Nørregård, M.P. (2016); Augmented Reality in the Slaughterhouse - A Future Operation Facility? Cogent Food Agric. 2016, 2, 1188678. https://doi.org/10.1080/23311932.2016.1188678.
6. 6. Dabbene, F., Gay, P. (2011). Food traceability systems: Performance evaluation and optimization. Comput. Electron. Agr., 1(75), 139–146
7. 7. Estrada-Flores S. (2008): Technology for temperature monitoring during storage and transport of perishables. Chain of Thought – the newsletter of Food Chain Intelligence 1, 2–5
8. 8. Echegaray N.,Hassoun A., Jagtap S., Tetteh-Caesar M., Kumar M., TomasevicI., Goksen G., Lorenzo J., S.,(2022) Meat 4.0: Principles and Applications of Industry 4.0 Technologies in the Meat Industry, Applied Sciences. 12, 6986-7006, https://doi.org/10.3390/app12146986
9. 9. Galanakis, C.M.; Rizou, M.; Aldawoud, T.M.S.; Ucak, I.; Rowan, N.J. (2021); Innovations and Technology Disruptions in the Food Sector within the COVID-19 Pandemic and Post-Lockdown Era. Trends Food Sci. Technol. , 110, 193–200. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2021.02.002.
10. 10. Gaur, B.; Shukla, V.K.; Verma, A..,(2019) Strengthening People Analytics through Wearable IOT Device for Real-Time Data Collection. In Proceedings of the International Conference on Automation, Computational and Technology Management (ICACTM); 2019; pp. 555–560.
11. 11. Hassoun, A.; Aït-Kaddour, A.; Abu-Mahfouz, A.M.; Rathod, N.B.; Bader, F.; Barba, F.J.; Biancolillo, A.; Cropotova, J.; Galanakis, C.M.; Jambrak, A.R.; et al. (2022) The Fourth Industrial Revolution in the Food Industry—Part I: Industry 4.0 Technologies. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. , 1–17. https://doi.org/10.1080/10408398.2022.2034735
12. 12. Jagtap, S.; Duong, L.; Trollman, H.; Bader, F.; Garcia-Garcia, G.; Skouteris, G.; Li, J.; Pathare, P.; Martindale, W.; Swainson, M.; et al. (2021) IoT Technologies in the Food Supply Chain. In Food Technology Disruptions; Galanakis, C.M., Ed.; Academic Press, 2021; pp. 175–211 ISBN 9780128214701.
13. 13. Khalil, R.A.; Saeed, N.; Masood, M.; Fard, Y.M.; Alouini, M.S.; Al-Naffouri, T.Y. (2021) Deep Learning in the Industrial Internet of Things: Potentials, Challenges, and Emerging Applications. IEEE Internet Things J. 2021, 8, 11016–11040. https://doi.org/10.1109/JIOT.2021.3051414.
14. 14. Koh, L.; Orzes, G.; Jia, F. (2020) The Fourth Industrial Revolution (Industry 4.0): Technologies Disruption on Operations and Supply Chain Management. International. Journal. Operation. Production. Management. 39, 817–828. https://doi.org/10.1108/IJOPM-08-2019-788
15. 15. Krajewski K. (2023), Perspektywy dla Przemysłu 4.0 w przetwórstwie mleczarskim Część I - Podstawy procesów innowacyjnych w przetwórstwie mleka. Mleczarskie Technologie, nr 2, s. 36-38
16. 16. Krajewski K. (2023), Ograniczanie strat i marnotrawstwa w przetwórstwie mięsa, a technika produkcji i eksploatacja urządzeń. Mięsne Technologie, nr 2, s. 30-32
17. 17. Krajewski K., Świątkowska M., Zabrocki R., (2017), Procesy innowacyjne w przetwórstwie żywności- perspektywa konsumentów i przedsiębiorstw przetwórstwa. Praca zbiorowa pod redakcją: Witczak M. i inni, Seria Monografie, Wyd. PWSW w Przemyślu, Przemyśl 2017 Tom 3, rozdz. 12 , s.135-146
18. 18. Misra, N.N., Dixit Y., Al-Mallahi A., Singh Bhullar M.,Upadhyay R., Martynenko A., (2022) IoT, big data and artificial intelligence in agriculture and food industry. May 2022 IEEE Internet of Things JournalPP(99):1-1
19. 19. Munekata, P.E.S.; Domínguez, R.; Pateiro, M.; Lorenzo, J.M. (2021); Introduction to Food Fraud. In Food Toxicology and Forensics; Galanakis, C.M., Ed.; Academic Press, 2021; pp. 1–30 ISBN 9780128223604.
20. 20. Oztemel E., Gursev S., (2018) Literature review of Industry 4.0 and related technologies. Journal of Intelligent Manufacturing
21. 21. Radu, E.; Ghinea, C.N.; Mihalache S., Sârbu, R. (2021); Sustainability in the Meat Processing Industry and the Impact of the COVID-19 Crisis on the Food Business in Romania. In 7th BASIQ International Conference on New Trends in Sustainable Business and Consumption, 2021 pp. 425-430. June 2021, Bucharest
22. 22. Romanov, D.; Korostynska, O.; Lekang, O.I.; Mason, A. (2022) Towards Human-Robot Collaboration in Meat Processing: Challenges and Possibilities. Food Eng. 2022, 331, 111117. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2022.111117.
23. 23.Sadeghi, K.; Kim, J.; Seo, J. (2022) Packaging 4.0: The Threshold of an Intelligent Approach. Compr. Rev. Food Sci. Food Saf. . https://doi.org/10.1111/1541-4337.12932.
24. 24.Saheed, S.; Charlene, P.; Taofeeq, G.; Mamosa, N. (2020) Food Scanners: Applications in the Food Industry. In Food Science and Technology: Trends and Future Prospects; Ijabadeniyi, O.A., Ed.; De Gruyter, 447–466.
25. 25. Śliwczyński, B. (2008). Gwarancja bezpieczeństwa w łańcuchu dostaw żywności. Przem. Spoż., 7, 2–8.
26. 26. Tul- Krzyszczuk A., Krajewski K., (2014) Innowacje w procesach dystrybucji i sprzedaży produktów żywnościowych. Marketing i rynek , nr 6, s. 788-803
27. 27. Tzounis A., Katsoulas N., Bartzanas T., Kittas C.,(2017),  Internet of Things in agriculture, recent advances and future challenges. Biosystems Engineering 164, 31-48 https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2017.09.007
28. 28. Zheng, M.; Zhang, S.; Zhang, Y.; Hu, B. (2021) Construct Food Safety Traceability System for People’s Health under the Internet of Things and Big Data. IEEE Access 2021, 9, 70571–70583. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3078536.