Milk Spoilage Analyser for Predicting Shelf Life Using Microbial Activity
微生物活動を用いた賞味期限予測のための牛乳腐敗分析装置 (AI 翻訳)
Ramkumar S, M. S, L. S., Manishankar M, Naveensurya V, Saravanan S
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、インドの乳業における微生物汚染やコールドチェーン不足による損失問題に対処するため、pH、温度、ガス、濁度センサーとESP32を用いた低コストな牛乳腐敗分析装置を提案。ランダムフォレスト回帰モデルにより牛乳の鮮度を分類し、残存賞味期限を予測。96.8%の分類精度と0.3時間の予測誤差を達成。IoT機能により遠隔監視が可能で、食品廃棄削減に貢献。
English
This paper proposes a low-cost smart milk spoilage analyzer using pH, temperature, gas, and turbidity sensors with an ESP32 microcontroller for real-time monitoring. A random forest regression model classifies milk as fresh, warning, or spoiled and predicts shelf life, achieving 96.8% accuracy and 0.3-hour prediction error. The IoT-enabled system aims to reduce food waste in dairy supply chains.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本の食品業界でも食品ロス削減は重要な課題だが、本論文はインドの乳業に特化しており、日本のGX文脈での直接的な関連性は低い。ただし、IoTと機械学習を活用した品質管理の事例として参考になる可能性がある。
In the global GX context
While the paper addresses food waste reduction, a relevant environmental issue, it does not directly engage with climate disclosure or decarbonization frameworks. It may interest global practitioners seeking IoT-based solutions for supply chain efficiency.
👥 読者別の含意
🔬研究者:IoTと機械学習を組み合わせた食品品質モニタリングの手法として参考になる。
🏢実務担当者:低コストで実装可能な牛乳腐敗検知システムとして、サプライチェーン管理に活用できる。
📄 Abstract（原文）
India, the largest milk producer in the world with an annual production of approximately 239 million tonnes, suffers losses of almost 3-4 percent of milk (worth of over 25,000 crores annually) as a result of microbial contamination, poor cold-chain infrastructure and low quality of storage. This spoilage is not only bad to the economy but also it creates threats to the health of the population. Traditional milk quality measurement techniques involve use of sensory assessment and expiry dates labeling which is prone to inaccuracy and time wastage. This paper is a proposal of a Smart Milk Spoilage Analyzer that combines pH, temperature, gas, and turbidity sensors and an ESP32 microcontroller to monitor in real-time. A random forest regression model is used to process the data collected and classify the milk as being fresh, a warning, or spoiled and also predict the remaining shelf life of that milk. It was experimentally demonstrated that pH fell to 5.6 down to 6.7, turbidity rose to 1.6 NTU up to 0.2, and the model had a 96.8% classification accuracy having a 0.3-hour prediction error. The system is inexpensive (approximately 1200 rupees), mobile, and have Internet of Things (IoT) capabilities and thus suit rural and commercial dairy supply chains. It can help in early diagnosis of spoilage, minimize on wastage and increase food safety by means of remote, noninvasive monitoring.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1109/iciscois62701.2026.11447545first seen 2026-05-05 22:27:48
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。