產業 餐飲與食品

只管數量、不管品質的庫存管理,耗損會發生在帳面看不到的地方。

-28%乾貨庫存耗損率
-23%生鮮庫存耗損率
93% → 98%食材品質抽驗合格率

數字為導入前後之相對變化,依保密協議去識別化處理。

中央廚房的生產線,不鏽鋼料理檯、食材箱推車與後方的蒸烤設備
AI 生成示意圖

中央廚房與連鎖餐飲的庫存管理,長期只管數量、不管品質。效期依包裝標示、領用依先進先出——但同一批食材入庫時的真實狀態差異很大,於是耗損發生在帳面看不到的地方,被發現時通常只剩報廢一途。

再加上農產品良率的批次波動、進口食材的長前置期與匯率風險,備料精準度很難單靠現場經驗撐住。

我們的做法是把品質變成可以計算的變數:驗收端的物理指標加上庫區環境數據,推算每批食材的真實衰退曲線,讓領用順序變成「先壞先出」而不是「先進先出」。食安規範同樣直接內建在演算法裡,而不是寫在 SOP 上——寫在 SOP 上的規範,在最忙的時候一定會被繞過。

案例 01餐飲 · 供應鏈

中央廚房:從數量管理走向品質與食安管理

備料精準度、食材品控與採購成本優化,是連鎖餐飲突破獲利瓶頸的關鍵,而傳統做法只管數量、不管品質。

-28%乾貨庫存耗損率
-23%生鮮庫存耗損率
93% → 98%食材品質抽驗合格率

痛點

中央廚房的備料精準度、食材品控與採購成本優化,是連鎖餐飲品牌突破獲利瓶頸的關鍵。

靜態效期與高耗損
傳統依賴包裝標示效期與先進先出管理,未考量入庫時的真實品質差異,導致生鮮食材異常劣變、耗損率偏高。
良率波動難以掌握
不同批次農產品的產出率差異大,依標準 BOM 表備料時常發生缺貨或過剩。
進口食材成本風險
長前置期的進口香料與高單價調味料,價格受匯率與季節波動影響,缺乏數據支撐的戰略採購。
效期是印上去的,品質是算出來的。

解法架構

  1. 01
    終端需求預測與動態備料系統對接各據點 POS 數據,並整合天氣、氣溫、節慶與商圈活動等外部特徵,運用機器學習與時間序列預測模型,精準預估各據點未來一至兩週的單品銷量,並自動反推中央廚房每日基礎備料總量,實現即時生鮮流轉。
  2. 02
    品質驅動的智能倉儲與食安管控(ServSafe Ready)在驗收端導入含水量、到貨表面溫度等關鍵物理指標,結合各庫區溫濕度數據,推算每批食材的真實衰退曲線,自動排定「先壞先出」的最佳領用順序;並將 ServSafe 的時間/溫度控制(TCS)與防交叉污染規範內建於演算法中,品質指標達臨界值時自動指派至最安全的儲位,確保整套儲運邏輯符合國際級的食品安全標準。
  3. 03
    良率學習與動態採購系統根據歷史耗損數據回饋,自動修正下一期採購總量;並依不同菜品用途動態推薦最具成本效益的食材品質等級,同時針對高單價進口香料建立價格監控機制,在成本低點適時提出戰略性採購建議。

商業價值

過去即期食材往往在被發現時已無法使用,只能報廢處理;透過提早掌握真實衰退曲線,即期食材如今能優先排入正常領用流程轉化為菜品,大幅降低報廢處理所需的人力與資源耗用。

我們原本打算這樣做,後來沒有

專案初期曾規劃導入 RFID 進行自動化儲位驗證,但在實地測試中發現,中央廚房大量液體與醬料會嚴重干擾無線電波讀取,導致辨識率無法達到商用標準。

團隊迅速調整架構,改以行動裝置搭配條碼掃描簡化流程卡控,並輔以環境物聯網感測器,在不增加現場人員負擔的前提下,確保系統指示 100% 落地執行。

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我們的團隊成員都是有超過20年商業產品開發經驗的資深工程師或高階管理人員,從上億用戶的App到服務超過3萬商家的B2B SaaS平台都有豐富的實戰經驗;近年重心放在企業的 AI 導入——從場景盤點一路走到上線後的持續調校。無論是:

  • AI 導入的場景盤點與優先順序
  • 資料流整備與既有系統整合
  • 預測與最佳化模型的開發
  • 上線後的監控與持續調校
  • 測試策略與流程盤點
  • 測試自動化的建置與導入

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