{{c.name}} {{moment(c.created_at,"YYYY-MM-DD HH:mm:ss").toNow()}}
{{c.value}}
ศูนย์วิจัย Krungthai COMPASS ชี้เทคโนโลยี AI จะเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยยกระดับการผลิตในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มของไทยให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมทั้งตอบโจทย์การดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืน โดยประเมินว่า หากผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มของไทยมีการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ทั้งอุตสาหกรรมจะช่วยลด Food Loss กว่า 200,000 ล้านบาทต่อปี คาดการลงทุนเทคโนโลยี AI ในแต่ละประเภทจะทำให้มี ROI อยู่ที่ราว 20-30% โดยมีระยะเวลาคืนทุนภายใน 5 ปี แนะภาครัฐและภาคเอกชนผสานความร่วมมือเร่งสนับสนุนการลงทุนเทคโนโลยี AI ในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มมากขึ้น
ดร.พชรพจน์ นันทรามาศ ผู้ช่วยกรรมการผู้จัดการใหญ่ ธนาคารกรุงไทย เปิดเผยว่า อุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มเป็นภาคธุรกิจที่มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเป็นจำนวนมาก โดยในปี 2566 อุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มทั่วโลกมีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกราว 15.3 พันล้านตัน CO2e หรือราว 26% ของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั้งหมดของโลก โดยหนึ่งในปัญหาที่สำคัญ คือ การสูญเสียอาหาร (Food Loss) และขยะอาหาร (Food Waste) รวมกันมากถึง 1 ใน 3 ของปริมาณอาหารที่ผลิตในโลก ซึ่งก่อให้เกิดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกราว 4.5 พันล้านตัน CO2e หรือราว 6-10% ของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั้งหมดของโลก จึงทำให้ผู้ประกอบการอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มต้องหาแนวทางลดการสูญเสียอาหาร เพื่อมุ่งสู่เป้าหมายขององค์การสหประชาชาติในการลดการสูญเสียอาหารและขยะอาหารทั่วโลกตลอดทั้งห่วงโซ่อุปทานให้เหลือเพียง 50% ภายในปี 2573
“ปัจจุบันไทยเป็นประเทศผู้ส่งออกอาหารมากเป็นอันดับที่ 12 ของโลก อย่างไรก็ดี ความเสี่ยงจากปัญหาการเปลี่ยนแปลงของสภาพภูมิอากาศ ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อผลผลิตทางการเกษตรที่เป็นวัตถุดิบหลักในการผลิตอาหารและเครื่องดื่ม อีกทั้งไทยยังเผชิญปัญหาการสูญเสียอาหารตั้งแต่หลังกระบวนการเก็บเกี่ยวจนก่อนถึงมือผู้บริโภคราว 17% ของปริมาณอาหารที่ผลิต คิดเป็นมูลค่าความสูญเสียกว่า 200,000 ล้านบาทต่อปี เป็นแรงผลักดันที่ทำให้ไทยจำเป็นต้องมีการลงทุนในเทคโนโลยีการผลิตสมัยใหม่อย่างเทคโนโลยี AI เพื่อยกระดับการผลิตในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มของไทยให้มีความยั่งยืนมากขึ้น”
สุคนธ์ทิพย์ ชัยสายัณห์ นักวิเคราะห์ ศูนย์วิจัย Krungthai COMPASS กล่าวว่า การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม นอกจากจะช่วยลด Food Loss แล้ว ยังช่วยสร้างความมั่นคงทางอาหาร และลดความกังวลด้านมาตรฐานความปลอดภัยทางอาหาร (Food Safety) ที่เข้มงวดของประเทศคู่ค้า รวมถึงแก้ปัญหาขาดแคลนแรงงานในภาคการผลิต อีกทั้งยังช่วยให้ประเทศไทยบรรลุเป้าหมายการมีส่วนร่วมของประเทศในการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกตาม Nationally Determined Contribution (NDC)
“เทคโนโลยี AI จะเป็น Key enabler ที่ช่วยให้ผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มของไทยสามารถลด Food Loss และยกระดับประสิทธิภาพการผลิต เช่น การใช้เครื่องคัดแยกผักและผลไม้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI การใช้เครื่องตัดแต่งเนื้อสัตว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขั้นสูง และการใช้ระบบการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ โดยหากประเมินความคุ้มค่าในการลงทุน พบว่า มี Return on Investment (ROI) อยู่ที่ 25.6% 21.0% และ 29.7% ตามลำดับ โดยมีระยะเวลาคืนทุนภายใน 5 ปี นอกจากนี้ หากผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มของไทยมีการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ทั้งอุตสาหกรรม คาดว่าจะช่วยลด Food Loss ของไทยราว 3 ล้านตันต่อปี และลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของไทยราว 3.5 ล้านตัน CO2e ต่อปี”
อังคณา สิทธิการ นักวิเคราะห์ ศูนย์วิจัย Krungthai COMPASS กล่าวเพิ่มเติมว่า เนื่องจากเงินลงทุนในเทคโนโลยี AI ค่อนข้างสูง อีกทั้งยังขาดแคลนแรงงานที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI ดังนั้น การยกระดับอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มของไทยด้วยเทคโนโลยี AI จะประสบความสำเร็จได้ ต้องอาศัยความร่วมมือกันทั้ง Ecosystem ตั้งแต่ผู้ประกอบการ สถาบันการศึกษา สถาบันวิจัยและพัฒนาไปจนถึงหน่วยงานภาครัฐ
“ผู้ประกอบการควรตั้งเป้าหมายที่ชัดเจนในการลด Food Loss และคำนึงถึงความคุ้มค่าในการลงทุนเทคโนโลยี AI ควบคู่ไปกับการพัฒนาทักษะแรงงานให้มีความเชี่ยวชาญด้าน AI มากขึ้น ขณะที่หน่วยงานภาครัฐต้องมีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมองค์ความรู้และสนับสนุนการวิจัยและพัฒนาด้าน AI รวมทั้งออกนโยบายส่งเสริมการลงทุนในเทคโนโลยี AI ทั้งมาตรการทางภาษีและที่มิใช่ภาษี อาทิเช่น ยกเว้นภาษีเงินได้นิติบุคคลในอัตราพิเศษ สำหรับผู้ประกอบการ SMEs ซึ่งอาจมีข้อจำกัดด้านเงินทุน รวมถึงการจัดให้มีสนามทดลอง (Sandbox) ของการทดลองใช้งานเทคโนโลยี AI เป็นต้น เพื่อกระตุ้นให้มีการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มมากขึ้น
เพื่อการดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืน และมุ่งสู่เป้าหมายความเป็นกลางทางคาร์บอนในอนาคต”
COMMENTS
{{ errors.name }}
{{ errors.value }}
{{c.name}} {{moment(c.created_at,"YYYY-MM-DD HH:mm:ss").toNow()}}
{{c.value}}
RELATED TOPICS