百事可乐是一家意识到使用人工智能(AI)和机器学习是一种业务需求，不再具有竞争优势的企业 。百事可乐，佳得乐，Tropicana，Lipton，Frito-Lay和Quaker等品牌背后的食品饮料公司在200多个/地区销售产品，去年的年收入达647亿美元 。从机器人到机器学习，百事可乐以多种方式在整个组织中使用人工智能和机器学习 。
小吃配送机器人
太平洋大学周围有一个六轮移动自动售货机机器人工具，塞满了百事可乐公司(Hello Goodness)的百事可乐零食和饮料-更加健康的阵容，包括SunChips，Baked Lay's和气泡水 。这些自动驾驶机器人名为Snackbot，是Robby Technologies和PepsiCo之间的合作伙伴关系 。学生可以从Snackbot应用程序订购零食，然后机器人将其运送到校园中的50多个地点，而无需支付运送费 。这些机器人一次充电即可行驶20英里，而且借助机载大灯和全轮驱动功能，它们甚至可以在夜间，下雨或路缘向上行驶 。
Snackbot代表了针对受时间限制的大学生及其百事可乐的研究发现的偏好的解决方案 。校园里有三到五个Snackbots可以满足需求 。
机器学习制造
Frito-Lay(百事可乐的子公司)制造工厂正在从机器学习中受益 。一个项目使用激光打芯片，然后听从芯片发出的声音来确定纹理 。算法处理声音并确定芯片纹理，以自动进行Frito-Lay芯片处理系统的质量检查 。
从一开始，百事可乐公司的高级研发工程师Shameer Mirza就意识到机器学习的更多应用可能会影响工厂内的过程控制 。接下来，Mirza开发了一种机器学习模型，该模型可与视觉系统一起使用，从而能够预测所加工土豆的重量 。这为该公司节省了大量资金，因为它不再需要为每条生产线花费30万美元(仅在就有35条)来称重元件 。Mirza的系统仅使用摄像头和机器学习模型，并且基本上只是收集的额外数据点，而无需支付额外费用 。
另一个仍在开发中的项目将评估马铃薯经过去皮过程后的“果皮百分比” 。通过了解这些数据，可以帮助Frito-Lay团队优化马铃薯去皮系统 。仅在，仅该项目一项就为公司每年节省超过100万美元 。
百事可乐公司今年将为其内部研发人员启动有关高级机器学习和计算机视觉的全球培训课程，以扩大其团队使用这些技术的能力，以继续寻找可提高其生产设施效率的见解 。
Vera简化了招聘流程
当人力资源专业人员需要在两个月内填补250个职位时，百事可乐首次使用Robot Vera打电话给求职者空缺并采访求职者，作为司机，并填补了俄罗斯的工厂空缺 。Vera由俄罗斯初创公司Stafory开发，能够在9个小时内采访1,500名候选人，这项工作将花费人类9个星期 。
借助来自亚马逊，谷歌，微软和俄罗斯科技公司Yandex的先进语音识别软件和工具，Vera可以拨打电话并筛选候选职位，例如叉车操作员，工厂工人和销售人员 。它的软件可以扫描简历，以确定潜在的候选人是否具有适合该职位的经验，可以回答“是”和“否”，提出后续问题并发出后续信函 。它还可以将通话记录转发给人力资源专家进行进一步审核 。到目前为止，与机器人打交道时，大多数候选人都表示欢迎 。人力资源专业人员对此有些犹豫 。事实证明，最大的障碍之一是“对人类进行重新编程”以使他们对技术感到满意 。
【百事可乐如何利用人工智能和机器学习来取得成功】
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