자카르타 - 식량 안보는 무료 영양 식사 (MBG) 프로그램을 실시하는 데 중요한 측면입니다. 학생들에게 식량 배급 계획에서부터 주방 위생 감독, 제공 과정, 배달에 이르기까지 오염 위험을 억제하기 위해 엄격하게 수행해야합니다.
제대로 된 제어 시스템이 없으면, 안전 장비 사용의 부주의 또는 생산 영역의 해충 존재와 같은 문제가 모니터링에서 빠질 수 있습니다.
이 경우, MBG 프로그램의 민간 파트너 인 OVO - Grab Indonesia는 MBG 프로그램의 실시간 모니터링을 위해 인공 지능 (AI) 기반 기술과 기계 학습을 활용합니다.
이 회사가 운영하는 MBG 프로그램은 민간 부문에 의해 완전히 자금 지원되는 사회적 책임 (CSR) 이니셔티브의 일환입니다.
그랩 인도네시아의 안전 및 품질 책임자 인 셰릴린 (Sherylin)은이 시스템이 학생들이 음식을받을 때까지 가능한 한 빨리 잠재적 위험을 식별하도록 설계되었다고 말했습니다.
기술 사용은 수동 모니터링이 여전히 제한되어 있다고 판단되기 때문에 선택되었습니다. 디지털 시스템 지원을 통해 모니터링 프로세스는 더 빠르고 데이터 기반으로 진행될 수 있습니다.
"수동 모니터링에는 틈이 있다고 생각합니다. 기술을 통해 실시간으로 모니터링 할 수 있으며 문제가 학교 학생들에게 전달되기 전에 위험을 완화 할 수 있습니다."라고 Sherylin은 최근 남부 자카르타의 Poins 몰에있는 MBG 명령 센터에서 만났을 때 말했습니다.
실제로, 감독은 3개의 주요 지점, 즉 요리 지역, 제공 지역 및 운전자 파트너와의 인수 지점에 설치된 CCTV 카메라를 통해 수행됩니다.
셰릴린은 장치가 활동을 기록할 뿐만 아니라 자동으로 이상을 인식할 수 있는 AI 기술을 갖추고 있다고 설명했습니다.
"CCTV는 단순히 녹화하는 것뿐만 아니라 AI 기술이 추가되어 우리가 이상을 감지 할 수 있습니다. 이 기술은 우리가 직접 개발했습니다."
시스템의 기능 중 하나는 장갑, 마스크, 머리 망(헤어넷), 베일과 같은 부엌 직원의 안전 장비(PPE) 사용 준수를 감지하는 것입니다. 불일치가 발견되면 시스템은 감시자가 알림을 보냅니다.
"주방 직원이 그것을 잘 사용하지 않으면, 우리는 곧 경고를 받게되고, 몇 가지 상자가 있다고 말하면, 우리가 만든 기술 중 하나이며, 여기에 감시하는 에이전트가 탐지 된 개체를 볼 수 있도록 쉽게 만들 수 있습니다. 그리고 또한 신뢰 수준과 함께, 우리가 실제로 감지 한 개체에 대한 우리의 감지가 얼마나 확실한지,"그녀는 설명했습니다.
그뿐만 아니라,이 기술은 또한 주방 MBG에서 쥐, 개미 및 주방 지역의 스카이 등의 해충의 존재를 인식 할 수 있습니다. 감지되면 자동 경고가 전송되어 즉시 처리가 수행됩니다.
셰릴린에 따르면 이 시스템은 내부적으로 개발되어 계속 개선되고 있습니다. 그는 초기 테스트 단계에서 정확도가 향상되고 있기 때문에 감지 오류가 발생했다고 인정했습니다.
"틀린 감지가 반드시 일어났습니다. 특히 파일럿 프로젝트가 시작된 초기에 말이죠. 그러나 우리는 더 많은 잘못된 예와 올바른 예를 교육함으로써 매일 개선을 계속하여 기계 학습이 훨씬 더 똑똑해질 것입니다."
"또한 현장에서 사람들을 조사하기 위해 더 이상 검토하는 임무를 수행하는 우리의 에이전트도 있습니다. 그래서 사람들로부터 계속해서 모니터링을 받고 있습니다."
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