數(shù)字化在食飲行業(yè)的邊界正在被重新定義。在以往的討論中,AI更多停留在輔助創(chuàng)意、處理文檔、生成圖片的“內(nèi)容應(yīng)用”層面,但真正涉及運(yùn)營一線、工廠生產(chǎn)、門店巡檢時(shí),企業(yè)面臨的仍是效率瓶頸與標(biāo)準(zhǔn)分裂。尤其對于高度依賴人力、品控和鏈路復(fù)雜的食品、餐飲行業(yè),AI是否能真正解決現(xiàn)實(shí)問題,成為5月19日在上海舉行的SIAL世界食品產(chǎn)業(yè)峰會(huì) - DeepSeek訓(xùn)練營的核心追問。
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網(wǎng)聚數(shù)字化團(tuán)隊(duì)AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人康宏亮,以其長期服務(wù)美股上市零售公司與央企的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),呈現(xiàn)了多套AI在一線落地的真實(shí)案例:從火鍋出餐口的鍋底識(shí)別、SKU價(jià)簽比對,到冷飲成品異物檢測與語音話術(shù)監(jiān)測,AI系統(tǒng)正從后臺(tái)“分析師”角色,轉(zhuǎn)為具備實(shí)時(shí)感知、判斷與協(xié)作能力的“業(yè)務(wù)同事”。
這些看似不起眼的系統(tǒng)升級(jí),實(shí)則正悄然改變著企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)、運(yùn)營路徑與管理認(rèn)知,也構(gòu)成了下一階段食品產(chǎn)業(yè)智能躍遷的關(guān)鍵支點(diǎn)。
01 場景密集中的智能升級(jí)
當(dāng)前智能工具在食品行業(yè)的主要價(jià)值,正從通用生成類應(yīng)用,向精細(xì)化經(jīng)營與安全管理延伸。康宏亮提到,餐飲食品企業(yè)面臨的最大問題之一,是如何在高人力波動(dòng)性、高標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行難度的基礎(chǔ)上,仍維持一貫的服務(wù)品質(zhì)與運(yùn)營效率。系統(tǒng)的接入,已不僅停留于文本自動(dòng)化,而是應(yīng)該深入至日常管理的每一個(gè)細(xì)節(jié)。
例如在全國連鎖體系中,傳統(tǒng)門店巡檢依賴人工督導(dǎo),一線執(zhí)行力因人力不足和經(jīng)驗(yàn)差異而參差不齊。某火鍋品牌為防范加盟門店私采劣質(zhì)原料,曾依賴區(qū)域督導(dǎo)每日駐店肉眼統(tǒng)計(jì),甚至翻查后備箱。這種方法雖然有效,卻極大消耗組織資源并激化門店與總部的對立情緒。康宏亮展示的視覺識(shí)別方案直接部署在后廚出餐口,自動(dòng)統(tǒng)計(jì)各類鍋底出餐數(shù)量,并與門店進(jìn)貨數(shù)據(jù)比對,幾乎零人力即可實(shí)現(xiàn)原材料監(jiān)控,同時(shí)減少對一線人員的心理壓力。
類似的案例還有陳列識(shí)別系統(tǒng)。某食品品牌需精準(zhǔn)核算業(yè)務(wù)員在全國各地門店的陳列費(fèi)用,過去依賴手工拍照上傳、逐級(jí)審核,核算周期長、錯(cuò)誤率高。系統(tǒng)部署后,業(yè)務(wù)員拍照上傳后幾秒內(nèi)即可識(shí)別SKU、型號(hào)與陳列規(guī)范,并自動(dòng)計(jì)算補(bǔ)貼,既提升資金流轉(zhuǎn)效率,也強(qiáng)化渠道合作關(guān)系的穩(wěn)定性。
02數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)中的認(rèn)知轉(zhuǎn)變
與“看得見”的圖像識(shí)別相比,“看不見”的數(shù)據(jù)智能更深刻地改變著企業(yè)管理結(jié)構(gòu)。康宏亮指出,企業(yè)對BI系統(tǒng)的依賴越來越強(qiáng),但傳統(tǒng)BI的靜態(tài)報(bào)表難以實(shí)時(shí)響應(yīng)業(yè)務(wù)波動(dòng),且重度依賴分析師隊(duì)伍,已成為效率瓶頸。以某全國茶飲品牌為例,其內(nèi)部有超20人的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì),僅為解析每日上萬家門店的運(yùn)營數(shù)據(jù),耗費(fèi)巨大資源。
新一代運(yùn)營中樞系統(tǒng),通過對歷史數(shù)據(jù)與經(jīng)營規(guī)則的深度學(xué)習(xí),可在數(shù)分鐘內(nèi)完成異常門店識(shí)別、指標(biāo)歸因、趨勢追蹤與策略建議。例如,在一次試點(diǎn)中,系統(tǒng)檢測出24家門店運(yùn)營指標(biāo)異常,進(jìn)一步歸因指出其中退單率偏高,并實(shí)時(shí)向相關(guān)區(qū)域負(fù)責(zé)人推送反饋,推動(dòng)運(yùn)營及時(shí)響應(yīng)。整個(gè)過程無需人工取數(shù)、建模與匯報(bào),顯著提升了決策效率。
這類系統(tǒng)特別適用于高SKU、高客單、高頻變化的零售體系。某零食連鎖品牌曾因門店人工張貼價(jià)簽出錯(cuò),導(dǎo)致大量客訴。傳統(tǒng)解決方式需督導(dǎo)逐一掃碼比對,效率極低。通過圖像識(shí)別與SKU數(shù)據(jù)庫綁定,門店員工只需用手機(jī)錄制貨架影像,系統(tǒng)即可在5分鐘內(nèi)完成上千條價(jià)簽審核,極大減少運(yùn)營摩擦,提高客戶滿意度。
03 多維感知下的操作圓環(huán)
除數(shù)據(jù)系統(tǒng)外,技術(shù)系統(tǒng)對“人、貨、場”多維場景的實(shí)時(shí)感知能力正快速滲透一線經(jīng)營。康宏亮介紹,目前系統(tǒng)在連鎖門店最常應(yīng)用的兩大維度是視覺識(shí)別與聽覺分析。
在視覺端,系統(tǒng)可識(shí)別員工著裝是否規(guī)范、是否佩戴工帽手套、后廚是否存在煙火、地面是否整潔、通道是否堵塞等問題,并在后臺(tái)自動(dòng)生成巡檢報(bào)告。某生鮮水果品牌曾為保障門店陳列新鮮飽滿、減少損耗,雇傭40人團(tuán)隊(duì)遠(yuǎn)程控制店內(nèi)球機(jī)攝像頭進(jìn)行抓拍巡檢,但長期效果衰減明顯。系統(tǒng)升級(jí)后,每日定點(diǎn)拍攝,對貨品陳列空缺進(jìn)行識(shí)別與實(shí)時(shí)預(yù)警,并結(jié)合先進(jìn)先出原則,通過識(shí)別貼在水果包裝上的標(biāo)簽顏色,監(jiān)督門店是否規(guī)范執(zhí)行庫存輪換,有效提升鮮度控制水平。
在聽覺端,系統(tǒng)則聚焦“話術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化”與“顧客體驗(yàn)預(yù)警”。某臨期食品連鎖企業(yè)需提升會(huì)員轉(zhuǎn)化率,要求收銀員每單必須引導(dǎo)掃碼入會(huì)。傳統(tǒng)依靠數(shù)據(jù)抽查無法驗(yàn)證執(zhí)行效果,語音識(shí)別系統(tǒng)嵌入收銀系統(tǒng)后,自動(dòng)記錄并分析每一次收銀語音是否包含關(guān)鍵話術(shù),推動(dòng)話術(shù)執(zhí)行率提升50%以上。同時(shí),該系統(tǒng)還支持對門店環(huán)境中的爭吵、異常音量、不禮貌語言等進(jìn)行即時(shí)識(shí)別與提醒,為用戶體驗(yàn)與門店風(fēng)險(xiǎn)管理提供支持。
在食品加工廠場景中,系統(tǒng)也同樣有效。康宏亮分享了一個(gè)冷飲品牌的案例,其產(chǎn)品從液態(tài)到半固態(tài)過程中容易混入異物,肉眼難以檢出。通過布設(shè)光譜分析設(shè)備并接入圖像模型,可實(shí)現(xiàn)對冷飲成品的異物追蹤,大幅降低隱患。此外,通過設(shè)置本地顯卡節(jié)點(diǎn)與局域算力中心,即便帶寬受限的小型工廠也可輕量部署模型分析,形成“即時(shí)預(yù)警—現(xiàn)場干預(yù)—自動(dòng)糾偏”的操作閉環(huán)。
從數(shù)據(jù)輔助決策,到多模態(tài)感知下的高頻識(shí)別,再到通用工具與企業(yè)系統(tǒng)的深度集成,康宏亮所分享的落地路徑清晰表明:智能系統(tǒng)正逐步擺脫演示階段,進(jìn)入產(chǎn)業(yè)運(yùn)營的深水區(qū)。尤其在食品餐飲這一高度標(biāo)準(zhǔn)化與人力依賴共存的行業(yè),它不再是錦上添花的新鮮應(yīng)用,而是正在重構(gòu)成本結(jié)構(gòu)、運(yùn)營模式與風(fēng)險(xiǎn)管控機(jī)制的系統(tǒng)變量。
企業(yè)之間的差距,越來越不是“是否擁抱智能”,而是“是否真正激活智能”。在這一進(jìn)程中,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的積累、場景邏輯的理解與組織配合的能力,將成為下一階段競爭的核心門檻。
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