По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 620.2(063) DOI:10.33920/igt-01-2509-09

Потенциал использования искусственного интеллекта для прогнозирования продаж специализированных пищевых продуктов на российском потребительском рынке

А.С. Съедугина ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова», г. Москва

Изучаются инструменты искусственного интеллекта (ИИ), которые могут быть применены для повышения эффективности реализации новых специализированных пищевых продуктов (СПП), полученных с применением аддитивных технологий в процессе производства (АП), на внутреннем рынке Российской Федерации. Использование искусственного интеллекта для прогнозирования продаж СПП позволяет предсказать влияние варьирования их характеристик на успешность сбыта. Результаты исследования демонстрируют потенциал искусственного интеллекта в разработке товароведно-технологических решений, которые способны повысить конкурентоспособность продукции и обеспечить ее продвижение на потребительский рынок.

Литература:

1. Francesco Ciccone, Antonio Bacciaglia, Alessandro Ceruti. with artifcial intelligence in additive manufacturing: a systematic review // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. — 45:303. — 2023. — pp. 1–22.

2. Nikitha Umamahesh Ritty. Predicting product characteristics using neural networks: an analysis of models effectiveness for zero defects screening strategies // University of Twente. — June 2023. — pp. 1–67.

3. Официальный сайт «Продажи. РФ» [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://продажи.рф/ (дата обращения: 01.02.2025).

4. Официальный сайт ООО «Объединенные кондитеры» [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.uniconf.ru/ (дата обращения: 05.02.2025).

5. Le Chat Mistral AI [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://dzen.ru/video/watch/ 673f488ee96e041f65ae6ca3 (дата обращения: 05.02.2025).

1. Francesco Ciccone, Antonio Bacciaglia, Alessandro Ceruti. with artifcial intelligence in additive manufacturing: a systematic review // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. — 45:303. — 2023. — pp. 1–22.

2. Nikitha Umamahesh Ritty. Predicting product characteristics using neural networks: an analysis of models effectiveness for zero defects screening strategies // University of Twente. — June 2023. — pp. 1–67.

3. Oficial’nyj sajt «Prodazhi. RF» [Jelektronnyj resurs]. — Rezhim dostupa: https://prodazhi.rf/ (data obrashhenija: 01.02.2025).

4. Oficial’nyj sajt OOO «Ob#edinjonnye konditery» [Jelektronnyj resurs]. — Rezhim dostupa: https:// www.uniconf.ru/ (data obrashhenija: 05.02.2025).

5. Le Chat Mistral AI [Jelektronnyj resurs]. — Rezhim dostupa: https://dzen.ru/video/watch/ 673f488ee96e041f65ae6ca3 (data obrashhenija: 05.02.2025).

Дата поступления рукописи в редакцию: 19.07.2025

Дата принятия рукописи в печать: 13.08.2025

Современные тенденции в производстве и потреблении товаров подчеркивают растущую необходимость в индивидуализации продукции и адаптации к специфическим требованиям потребителей. В этом контексте аддитивные технологии становятся важным инструментом, позволяющим создавать специализированные пищевые продукты с высокой степенью кастомизации. Однако успешное внедрение новых товаров на российском потребительском рынке зависит не только от технологий производства, но и от способности предсказать их коммерческий успех. Основной задачей в данной стезе выступает разработка и внедрение стратегий продвижения и прогнозирования эффективной реализации специализированных пищевых продуктов на российском потребительском рынке с использованием технологий искусственного интеллекта. Выполнение данной задачи необходимо для повышения конкурентоспособности специализированных пищевых продуктов, оптимизации процессов их продвижения и реализации, а также для удовлетворения растущего спроса на персонализированные и функциональные продукты питания. Это позволяет компаниям минимизировать риски, связанные с выводом новых продуктов на рынок, и увеличить их рыночную долю.

Искусственный интеллект предлагает уникальные возможности для анализа больших объемов данных, что позволяет компаниям лучше понимать потребительские предпочтения и рыночные тренды, значительно оптимизировать параметры, необходимые для проектирования и производства. Используя передовые алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения, можно разработать модели, которые помогут предсказать успешность новых продуктов, созданных с помощью аддитивных технологий. На взгляд автора, прогнозирование продаж с помощью ИИ является основой для всех стратегий продвижения СПП. Оно позволяет компаниям принимать обоснованные решения на основе данных, а не интуиции. Это снижает риски, повышает точность планирования и обеспечивает более гибкое реагирование на изменения рынка. В результате специализированные пищевые продукты могут быть успешно внедрены на рынок, а их продвижение становится более эффективным и целевым.

Для Цитирования:
А.С. Съедугина, Потенциал использования искусственного интеллекта для прогнозирования продаж специализированных пищевых продуктов на российском потребительском рынке. Товаровед продовольственных товаров. 2025;9.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: