一家企业意识到使用人工智能(AI)和机器学习是企业的需求，不再是百事可乐的竞争优势。百事可乐，佳得乐，Tropicana，立顿，Frito-Lay和Quaker等品牌背后的食品和饮料公司在200多个国家销售产品，去年的年收入达到了647亿美元。从机器人到机器学习，PepsiCo以多种方式在整个组织中使用AI和机器学习。
小吃送货机器人
在太平洋大学附近有一个六轮移动自动售货机机器人工具，来自Hello Goodness的百事可乐零食和饮料 - 一种更健康的产品系列，包括SunChips，Baked Lay和泡泡水。这些自动驾驶机器人被命名为Snackbot，是Robby Technologies和PepsiCo之间的合作伙伴。学生可以从Snackbot应用程序中订购他们的零食，然后机器人将其运送到整个校园的50多个地点，而无需收取运费。这款机器人只需一次充电即可行驶20英里，即使在车载前大灯和全轮驱动功能的情况下，它们甚至可以在夜间，雨中或路缘上行驶。
Snackbot代表了通过百事公司研究确定的大学生及其偏好的需求解决方案。校园里有三到五个Snackbots可以满足需求。
机器学习制造
Frito-Lay(PepsiCo的子公司)制造工厂受益于机器学习。一个项目使用激光打击芯片，然后听取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，以自动化Frito-Lay芯片处理系统的质量检查。
从一开始，PepsiCo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，米尔扎开发了一种机器学习模型，可以与视觉系统一起使用，以便能够预测正在加工的马铃薯的重量。这为公司带来了可观的节省，因为它不再需要每条线路花费30万美元(仅在美国就有35台)用于称重元件。Mirza的系统仅使用相机和机器学习模型，基本上只是收集的额外数据点，无需额外费用。
另一个仍处于开发阶段的项目将评估马铃薯经过剥皮过程后的“剥离百分比”。通过了解这些数据，它可以帮助Frito-Lay团队优化马铃薯去皮系统。据估计，仅这个项目每年就可以为公司节省超过100万美元的费用。
百事公司今年将为其内部研发人员推出一项关于先进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，继续寻找能够提高其制造设施效率的见解。
维拉简化了招聘流程
百事公司首次使用机器人维拉电话和采访销售公开职位的候选人，作为司机和填补俄罗斯工厂空缺，当人力资源专业人员需要在两个月内填补250个工作岗位。Vera由俄罗斯创业公司Stafory开发，能够在9个小时内对1,500名候选人进行面试，这项工作将需要9个星期。
来自亚马逊，谷歌，微软和俄罗斯技术公司Yandex的先进语音识别软件和工具允许Vera为叉车操作员，工厂工人和销售人员等公开职位打电话和筛选候选人。它的软件可以扫描简历，以确定潜在候选人是否具有该职位的正确经验，可以回答是和否答案，提出后续问题并发出后续通信。它还可以将呼叫的成绩单转发给人力资源专家进行进一步审查。到目前为止，大多数候选人在与机器人打交道时的接待都是积极的。人力资源专业人士更加犹豫不决。事实证明，最重要的障碍之一就是“重新编程人类”，以便对这项技术感到满意。
百事公司的内部技术平台Ada
Ada提供“增强智能”，它依赖于人类与算法相结合的洞察力。该公司希望这种理念能够带来快速学习。Ada可以汇集来自各种来源的数据，以便PepsiCo更好地利用它收集的大量数据。最终，Ada将参与运营的各个方面，包括创新，设计，研究和价格决策。
PepsiCo将使用数据的其他领域是产品开发，销售和营销。该公司使用社交预测工具，将公开的消费者对话与其自身数据相结合，以识别新产品进入市场。这代表了公司从其拥有的数据中获取洞察力并将其重点放在可操作活动上的过渡。随着越来越多的数据分层，百事公司能够识别趋势和营销实习。
Pep Worx：大数据和分析平台
PepsiCo使用的基于云的数据和分析平台Pep Worx帮助该公司向零售商店提供最佳库存商品，在哪里放置以及使用哪些促销信息。当该公司想要推出Quaker Overnight Oats时，它能够从1.1亿美国家庭的数据集中识别出2400万个家庭，认为该产品适合推销该产品。然后，百事公司确定了这些家庭更容易使用的购物场所，并创建了促销活动以吸引观众。数据的使用和对特定市场的关注有助于推动产品在推出后的前12个月内销售增长的80%。
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