Пивоваренная промышленность является значимой отраслью экономики и культуры, а ее традиционные методы производства сталкиваются с вызовами, такими как меняющиеся потребительские предпочтения, необходимость сокращения затрат и соблюдение экологических стандартов. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) становится ключевым инструментом в решении этих задач, повышая эффективность, качество и инновационность. Исследование основано на анализе данных о производстве пива с применением ИИ, изучении зарубежного опыта, а также построении графиков, иллюстрирующих экономические и технологические аспекты внедрения ИИ. Использование ИИ позволяет в режиме реального времени контролировать критически важные параметры, такие как температура, влажность, уровень сахара и pH, что способствует предотвращению дефектов и стабилизации качества готовой продукции. Предиктивные модели на основе машинного обучения обеспечивают точное прогнозирование завершения процессов и помогают минимизировать производственные потери, особенно при фильтрации. Результаты применения ИИ в пивоварении: оптимизация рецептур на основе данных о предпочтениях потребителей, контроль качества на этапах производства с помощью сенсоров и алгоритмов машинного обучения, автоматизация процессов: управление брожением, анализ сырья и др. Экономическая эффективность использования ИИ заключается в снижении производственных затрат за счет автоматизации, оптимизации использования ресурсов и минимизации брака, привлечении новых потребителей через адаптированные под спрос рецептуры. Авторы опираются на зарубежный опыт таких компаний, как Heineken, Carlsberg и AB InBev, успешно использующих ИИ в анализе спроса, управлении логистикой и разработке новых продуктов. Результаты исследования подтверждают, что внедрение ИИ способствует трансформации пивоваренной отрасли, обеспечивая устойчивое развитие и конкурентоспособность на глобальном рынке. Статья подчеркивает значимость комплексной цифровизации производства и необходимость интеграции ИИ в стратегическое планирование пивоваренных предприятий.

1. Анисимов А.Ю., Алексахин А.Н., Алексахина С.А., Алёхин Е.И. Искусственный интеллект в современном обществе: текущее состояние и оценка перспектив развития // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. №. 4 (54). С. 31-34.

2. Васильев А.И. Искусственный интеллект в управлении качеством пива // Пивоварение и безалкогольная промышленность. 2021. № 1. С. 22–28.

3. Дементьев К. И. Aнализ мирового опыта применения искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов предприятий. Управленческое консультирование. 2023. №. 1 (169). С. 107-120.

4. Дрогин А.В. Искусственный интеллект в пивоварении. 2017. URL: https://drogin.ru/iskusstvennyj-intellekt-v-pivovarenii/

5. Ибрагимова Н.А., Ибрагимов З.З. Эффективное использование искусственного интеллекта в производстве // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. 2019. C. 639–642.

6. Мальцева И.Ф., Шульгина Ю.В. Использование систем искусственного интеллекта в управленческих и производственных процессах // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. № 5. С. 220–228.

7. Михеев П.Н. Технологии искусственного интеллекта в пищевой промышленности // Инновации и инвестиции. 2023. №4. C. 536–539.

8. Монахов Р.Р., Батищев А.В. Применение искусственного интеллекта в собственном бизнесе в сфере информационных технологий // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. №2. С. 514–520.

9. Комаров, Н. М., Пащенко Д.С. Применение технологий искусственного интеллекта в инновационной деятельности промышленных предприятий // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. № 6.

10. Русов А.В. Современные тенденции и использование искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и научных исследованиях // Научный журнал. 2023. C.172–177.

11. Скрипников А.В., Фролова Л.Н., Саввина Е.А., Кулигин Д.Р. и др. Цифровизация с использованием AI, как фактор повышения качества и эффективности при производстве спирта // Сборник научных статей и докладов XI Международн. науч.-практ. конф. 2024. С. 594–600.

12. Смирнов С.И. Интеллектуальные системы в пивоварении: от анализа данных до управления производством // Технологии пищевой промышленности. 2021. № 3. С. 12–18.

13. Тимчук Е.Г. Применение искусственного интеллекта в пищевой промышленности // Научные труды Дальрыбвтуза. 2022. Т. 61. № 3. С. 21–42.

14. Тимчук Е.Г. Важность искусственного интеллекта и робототехники в пищевой промышленности и производстве напитков // Научные труды Дальрыбвтуза. 2022. Т. 61. № 4. C. 24–44.

15. Хацкелевич А.Н., Рудаков С.А., Егоров Г.А. Применение технологий искусственного интеллекта как один из факторов конкурентоспособности бизнеса в четвёртой промышленной революции // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. 2024. № 1. С. 184–199.

16. Anderson T., White R. Machine Learning Applications in Brewing: A Case Study // Journal of Artificial Intelligence in Food Science. 2023. V. 7. P. 45–60.

17. Majid al-Rifaie M., Cavazza M. Beer Organoleptic Optimisation: Utilising Swarm Intelligence and Evolutionary Computation Methods // Foods. 2020.

18. Johnson R., Smith K. Artificial Intelligence in Brewing: A Comprehensive Review // Journal of Food Engineering. 2020. V. 45. P. 123–135.

19. Brown L., Taylor M. AI-Driven Quality Control in Beer Production // International Journal of Brewing Science. 2021. Vol. 12. P. 89–102.

20. Lee H., Park J. Application of Neural Networks for Flavor Profiling in Craft Beer // Food Research International. 2022. V. 56. P. 210–225.