生物膜本身很少成为新闻热点。但据美国农业部估计，生物膜造成的污染、腐败和召回事件，是美国每年因食源性疾病损失约750亿美元的一部分。
现在，食品生产商正转向数字孪生技术，以便更早地识别风险，防患于未然。
那么，数字孪生究竟是什么？
数字孪生体是现实世界系统的虚拟副本，无论是养鱼场、加工厂还是整个设施，它都由实时数据驱动。
这些模型不仅反映了已经发生的事情，还可以模拟接下来最有可能发生的事情。
“数字孪生技术将预见性转化为行动，因为它允许你在问题变得代价高昂之前测试、监控和预测真实系统中正在发生的事情，”人工智能未来学家、商业战略家兼 Burrus Research 创始人 Daniel Burrus 说。
想听个有趣的事实吗？
第一个数字孪生技术（虽然当时并不叫这个名字）是由美国国家航空航天局（NASA）在 20 世纪 60 年代开发的，目的是模拟阿波罗任务——模拟器被用来评估阿波罗 13 号氧气罐的故障。
现在，让我们来看看数字孪生技术在现代食品和农业产业中的应用。
食品安全：从被动应对到主动预防
传统上，食品安全体系本质上是相当被动的，通常遵循以下公式：测试、检测、应对。
然而，数字孪生技术的兴起，特别是与人工智能和连续传感器数据相结合时，正在帮助该行业向预测方向转变。
例如，在海产品生产中，传感器被用来持续监测水质、温度以及其他影响微生物生长的条件等变量。
当这些数据被整合到数字孪生模型中时，可以用来帮助识别生物膜和有害细菌更容易滋生的环境。
“与其等待细菌滋生变得显而易见，企业可以预测细菌滋生，发现使其更有可能滋生的条件，并在问题出现之前进行干预，”伯勒斯告诉食品研究所。
早期干预在水生食品系统中尤为重要，因为在水生食品系统中，水分充足的环境使得生物膜的形成既普遍又难以消除。
水产养殖
水产养殖是数字孪生技术最典型的应用案例之一。
通过不断收集水化学、摄食模式、鱼类生长和动物健康方面的数据，数字孪生可以实时反映养鱼场的情况。
当与人工智能结合使用时，该系统可以通过调整喂养计划、减少浪费以及标记压力或疾病的早期迹象来开始优化操作。
“其价值在于能够根据实时情况做出更好的决策，并预测接下来可能发生的事情，”伯勒斯告诉FI。
鉴于许多生产商的利润本来就很低，这些渐进式的改进可以带来巨大的改变——无论是在节省成本方面还是在降低风险方面。
食品加工
数字孪生技术的优势不仅限于农场，还延伸到加工厂，在这些地方，停机和安全风险都与重大的经济后果息息相关。
数字孪生技术使加工商能够在不中断生产的情况下模拟巴氏杀菌、干燥、发酵或卫生等系统的变化。
这样一来，就可以在实际影响产出之前测试调整、发现低效之处和检测异常情况。
“处理器可以利用数字孪生技术来检测潜在的异常情况，提高吞吐量，保护产品质量，并降低代价高昂的安全风险，”伯勒斯指出。
在一个容错空间很小的行业中，这种程度的透明度对于提高效率和韧性大有裨益。
连接数据流
数字孪生技术的另一个强大之处在于，它能够将多个数据流统一到一个动态模型中。
传感器技术、成像系统和基因组工具的进步，为更深入地了解微生物行为铺平了道路，包括某些细菌尽管经过清洁仍能存活的特性。
整合这些输入后，可以支持特定设施的数字孪生体，不仅可以监测状况，还可以提出有针对性的干预措施。
这意味着操作员可以从问“哪里出了问题？”转变为问“接下来可能会出现什么问题——以及我如何防止这种情况发生？”
洞察力与行动的结合
归根结底，数字孪生的价值取决于时机。
当污染被发现时，损失往往已经造成，无论是产品损失、召回还是声誉损害。
不断更新的数字模型提供了一条不同的路径：更早的发现、更有针对性的干预和更明智的决策。
“借助数字孪生技术，您可以运行各种场景，预先解决问题，并更快地做出更明智的决策，”伯勒斯告诉 FI。
随着粮食系统变得越来越复杂，失败的代价也越来越高，能够实现这种预见性的工具可能会成为常态，而不是例外。
