Cheetos mais perfeitos: como a PepsiCo está usando o Projeto Bonsai da Microsoft para elevar o padrão (de lanches)

Leah Culler 17 de dezembro de 2020

Eu comi muitos Cheetos na minha vida. Então, quando abro uma sacola, sei exatamente o que esperar: uma crocância satisfatória do original deliciosamente laranja, uma leveza que derrete na boca do folhado assado ou o quase picante demais (mas no bom sentido). fogo de qualquer uma das variedades Flamin 'Hot.

O que nunca pensei muito, porém, é quanto trabalho é necessário para criar aquela mordida perfeita. Acontece que há uma série de insumos individuais complexos e especificações detalhadas do produto – desde a proporção de água até a velocidade de corte – que interagem para criar cada lanche perfeito. E essa perfeição é fundamental para a PepsiCo, já que Cheetos é uma das marcas de bilhões de dólares mais queridas da empresa.

Em um esforço para aumentar a eficiência e ao mesmo tempo manter a consistência e a qualidade, a PepsiCo desenvolveu uma solução de IA do Microsoft Project Bonsai. Essa solução, que utiliza dados de um sistema de visão computacional para fazer recomendações ou ajustes sempre que um produto sai das especificações, foi comprovada em uma planta piloto e em breve será implantada em uma planta de produção.

Esta é uma boa notícia para os amantes de Cheetos como eu. E é uma ótima notícia para a empresa, que agora explora outros caminhos para usar a tecnologia.

“A inovação é um ingrediente chave para o nosso sucesso na PepsiCo e nos ajuda a oferecer novos produtos, avanços tecnológicos e até mesmo novas formas de trabalhar – o que for necessário para garantir que continuemos a trazer sorrisos aos nossos consumidores todos os dias”, disse Denise Lefebvre, Senior Vice-presidente de P&D de Alimentos Globais da PepsiCo. “Cheetos, uma de nossas marcas bilionárias mais queridas, é produzido em 22 países e vem em mais de 50 sabores. A tecnologia do Projeto Bonsai nos ajuda a garantir que cada [lanche de Cheetos] seja perfeito e estamos entusiasmados com seu potencial. Este é apenas o começo."

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A PepsiCo escolheu o folhado assado Cheetos como seu primeiro produto de teste para o Projeto Bonsai. Os folhados de Cheetos são feitos em uma máquina chamada extrusora. Historicamente, um operador selecionava manualmente alguns Cheetos que saíam da extrusora em intervalos definidos, verificando-os quanto a qualidades como formato e densidade aparente e ajustando as entradas na extrusora se algo estivesse errado.

A solução do Projeto Bonsai pode monitorar o produto quase continuamente, usando sensores para supervisionar essas qualidades. Ele sabe imediatamente se um produto sai de uma faixa definida e pode fazer recomendações para serem aprovadas por um operador ou ajustar as configurações por conta própria se estiver trabalhando de forma autônoma.

Os resultados iniciais do piloto também sugerem que o “cérebro” do Bonsai é capaz de fazer um bom trabalho de ajuste independente da extrusora para manter a qualidade e a consistência do produto, apesar de perturbações, como mudanças de lote de fubá.

Dylan Dias, CEO da Neal Analytics, que fez parceria com a PepsiCo no projeto piloto, diz que o esforço é um grande exemplo de design e implementação de sistemas autônomos.

“O projeto reuniu uma combinação poderosa de tecnologia, habilidades de modelagem aplicada e conhecimento no assunto para criar inovação no chão de fábrica”, diz Dias.

A experiência no assunto a que Dias se refere vem de operadores especializados e engenheiros da PepsiCo, cujo treinamento e experiência foram usados ​​pelos desenvolvedores para programar a solução de IA e criar um ambiente de simulação para replicar a extrusora.

O projeto reuniu uma combinação poderosa de tecnologia, habilidades de modelagem aplicada e conhecimento no assunto para criar inovação no chão de fábrica.

Depois que os desenvolvedores criaram essa estrutura de simulação, o algoritmo de IA aprende por tentativa e erro, bem como pelo feedback dos operadores – um processo chamado aprendizado por reforço. Na simulação, a solução de IA pode simular a corrida de um dia em apenas 30 segundos.

Isso significa que a solução de IA passou facilmente por mais execuções simuladas do que um operador poderia ver em muitas vidas. E seu poder computacional significa que ele pode encontrar a opção certa com muito mais rapidez. Além disso, aprendeu com os operadores mais qualificados da empresa e com os especialistas da Cheetos, por isso está monitorando as flutuações na qualidade e na produtividade com o mais alto nível de experiência.