لا يقتصر الأمر على مراقبة المطبخ ، ولكن التكنولوجيا الذكية تحافظ على سلامة الأغذية في MBG
جاكرتا - أصبح الأمن الغذائي جانبا حاسما في تنفيذ برنامج الوجبات الغذائية المجانية (MBG). في مخطط توزيع الطعام للطلاب ، يجب مراقبة نظافة المطابخ ، وعمليات تقديم الطعام ، وحتى التوصيل بدقة حتى يتم احتواء خطر التلوث.
بدون نظام مراقبة جيد ، يمكن أن تفلت المشاكل المحتملة مثل الإهمال في استخدام معدات الحماية الشخصية أو وجود آفات في مناطق الإنتاج من المراقبة.
وفي هذه الحالة ، كشريك خاص في برنامج MBG ، يستخدم OVO - Grab Indonesia التكنولوجيا القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي لمراقبة سير برنامج MBG في الوقت الحقيقي.
برنامج MBG الذي تديره الشركة هو جزء من مبادرة المسؤولية الاجتماعية (CSR) التي تمولها بالكامل من القطاع الخاص.
وقال رئيس السلامة والجودة في Grab Indonesia ، شيريلين ، إن النظام تم تصميمه لتحديد المخاطر المحتملة في أقرب وقت ممكن ، قبل أن يتم استلام الطعام من قبل الطلاب.
تم اختيار استخدام التكنولوجيا لأن الرقابة اليدوية لا تزال محدودة. مع الدعم من الأنظمة الرقمية ، يمكن أن يستمر عملية المراقبة بسرعة أكبر وعلى أساس البيانات.
"نحن نرى أن المراقبة يدويًا لديها فجوات. مع التكنولوجيا ، يمكننا القيام بالمراقبة في الوقت الحقيقي ، ويمكننا التخفيف من المخاطر قبل أن تصل المشكلة إلى أيدي الطلاب في المدرسة".
وفي الممارسة العملية، يتم المراقبة من خلال كاميرات مراقبة CCTV مثبتة في ثلاث نقاط رئيسية في مطابخ الشركاء من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم ، وهي منطقة الطهي ، ومنطقة تقديم الطعام ، ونقطة التسليم مع شركاء السائقين.
وأوضحت شيريلين أن الجهاز لا يسجل فقط النشاط ، ولكنه مزود بتقنية الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التعرف على التناقضات تلقائيًا.
"لا يتم تسجيل كاميرات المراقبة فقط ، ولكن تم إضافة تقنية الذكاء الاصطناعي ، بحيث يمكننا اكتشاف الشذوذ. نحن نطور هذه التكنولوجيا بأنفسنا" ، قال.
واحدة من قدرات النظام هي الكشف عن الامتثال لاستخدام معدات الحماية الشخصية (PPE) من قبل موظفي المطبخ ، مثل القفازات وال masques والغطاءات الرأسية (hairnet) والسترات. إذا تم العثور على عدم التوافق ، فسوف يرسل النظام إشعارا إلى المراقب.
"إذا لم يستخدمه الموظفون في المطبخ بشكل صحيح ، فسنعطيه تحذيرا مباشرا في وقت لاحق مثل وجود بعض الصناديق ، وهذا أيضا أحد التقنيات التي قمنا بإنشائها ، لتسهيل الوكلاء الذين يراقبون هنا ، لمعرفة كيف يتم اكتشاف الكائنات المحددة ويتم ذلك أيضا مع مستوى الثقة ، إلى أي مدى نحن متأكدون في الواقع من اكتشافنا للكائنات التي تم اكتشافها ".
ليس هذا فحسب ، يمكن للتكنولوجيا أيضًا التعرف على وجود آفات في مطابخ MBG مثل الفئران والبراغيث والثعابين في منطقة المطبخ. إذا تم اكتشافها ، سيتم إرسال تنبيه تلقائي حتى يتم التعامل معها على الفور.
ووفقا لشيريلين، تم تطوير هذا النظام داخليا ولا يزال يتم تحسينه. اعترف بأن في مرحلة مبكرة من الاختبارات كان هناك خطأ في الكشف لأن مستوى الدقة لا يزال في مرحلة التحسين.
"من المؤكد أن الكشف عن عدم الدقة قد حدث ، خاصة في البداية عندما بدأ هذا المشروع التجريبي. لكننا نواصل التحسين كل يوم من خلال تدريب المزيد من الأمثلة الخاطئة والصحيحة حتى تكون التعلم الآلي أكثر ذكاء".
وأضاف: "وبالإضافة إلى ذلك، هناك أيضا وكلاء لدينا مكلفون بمراجعة أكثر من ذلك للتحقيق مع الأشخاص في الميدان، لذلك لا يزال هناك مراقبة من البشر".