每個行業(yè)都可以利用物聯(lián)網(wǎng)（IOT）和人工智能（AI），包括葡萄酒、白酒和啤酒公司。

位于北卡羅來納州夏洛特的SugarCreek釀酒公司是提供高品質工藝啤酒的先驅。然而，由于制造過程中的啤酒溢出和泡沫積聚，他們每個月?lián)p失超過了3萬多美元。泡沫液位的不一致導致液體比例不均衡和液位不規(guī)則，以至于這些瓶子里的啤酒不得不丟棄，造成收入和利潤的損失。

管理人員通過采用人工智能解決方案克服了這個問題，他們知道如今這項技術已經(jīng)解決了很多問題。SugarCreek釀酒公司在IBM Watson物聯(lián)網(wǎng)（IoT）平臺上安裝了博世物聯(lián)網(wǎng)傳感器并通過這些傳感器收集數(shù)據(jù)，以更好地了解和防止泡沫問題和灌裝量問題。

該公司在生產(chǎn)線上安裝了傳感器，以監(jiān)控每一瓶酒的灌裝時間。它還監(jiān)測其他參數(shù)，如溫度、酸堿度、重力、壓力、碳酸化和啤酒水平。這些數(shù)據(jù)被送入IBM Watson 物聯(lián)網(wǎng)平臺并進行分析，然后獲得建議并采取行動。

Watson IoT平臺的人工智能識別出Sugar Creek釀酒公司導致瓶子里泡沫過多的問題所在，并每月節(jié)省了1萬多美元。以前因灌裝量不當而被丟棄瓶子的問題現(xiàn)在幾乎再也沒有出現(xiàn)過。這極大地增加了Sugar Creek能夠向市場交付的成品數(shù)量。

Sugar Creek釀酒公司首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Joe Vogelbacher說：“釀造是藝術家的工作，而人工智能則是我們的秘密配方。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術可以告訴我的團隊啤酒的許多信息，這對于有效地創(chuàng)造優(yōu)質產(chǎn)品至關重要。我們現(xiàn)在可以立即指出有問題的酒瓶，此外，我們有更可控、更精確的發(fā)酵，這將使啤酒味道更好。由此產(chǎn)生的成本節(jié)約和產(chǎn)品智能可以再投資到我們的業(yè)務中?！?/p>

改進操作有助于Sugar Creek釀酒公司的團隊擴大生產(chǎn)，將新配方推向市場，雇傭更多員工，并創(chuàng)造更多就業(yè)機會。

2017年，荷蘭啤酒商喜力（Heineken）在實施人工智能（AI）和大數(shù)據(jù)（big data）以提高業(yè)績時受到了廣泛關注。該公司希望通過調整人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)，以提高其目前在美國每年850萬桶的啤酒銷量。

位于俄勒岡州的Deschutes釀酒廠以其獲獎無數(shù)的Black Butte經(jīng)典酒款而聞名，其酒開瓶后會立刻出現(xiàn)烘焙麥芽所帶來的巧克力味。該公司與微軟合作，努力改進和加強他們的釀造工藝。Deschutes實施了機器學習技術來改進其發(fā)酵過程。微軟的預測性學習工具可以確定每批啤酒發(fā)酵的百分比，并預測何時切換到下一階段。

另一個例子是Buffalo Wild Wings，總部位于明尼蘇達州明尼阿波利斯，這是一家受歡迎的體育酒吧，采用物聯(lián)網(wǎng)技術來解決內(nèi)部問題。他們需要消除由于倒錯酒和調酒師不錄入銷售系統(tǒng)就送啤酒而造成的產(chǎn)品損失。

他們實施了Beerboard系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過MuleSoft水龍頭中的物聯(lián)網(wǎng)傳感器監(jiān)控啤酒流量數(shù)據(jù)，這將啤酒總量與銷售信息進行比較。他們還使用物聯(lián)網(wǎng)技術來管理所有地點各種啤酒的需求。

2017年，獨立的小型美國手工釀酒商為美國經(jīng)濟貢獻了762億美元，創(chuàng)造了50萬個就業(yè)機會。2017年北卡羅來納州工藝啤酒行業(yè)的總經(jīng)濟影響為22億美元。

目前，美國有7000多家手工釀酒廠，兩年內(nèi)激增了20%。雖然2018年工藝啤酒銷售額增長了5%，但美國的整體啤酒銷量卻下降了1%，這表明競爭日益激烈。

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