起床看到桌上早已擺好的牛奶脆片，中午趕報告就近去超商買的飯糰，晚餐犒賞自己點份義大利麵......有想過這些再日常不過的食物，是怎們出現在我們的餐桌上嗎？「食品製造業」可是背後功不可沒的好幫手呢！

一樣食品產出所涉及的流程相當複雜，除了把關加工、烹飪、包裝、分銷等過程外，也需嚴謹面對影響品牌形象的「食安」。

因此，食品製造業面臨了涵蓋生產、品質、管理等多層面的六大挑戰，而這些困擾直接影響到企業的運營效率、品質控制和市場競爭力。然而，人工智慧物聯網（AIoT，以下簡稱智慧聯網）已讓這些困難迎刃而解。曾有人將「大腦」與「感官」比擬人工智慧（AI）與物聯網（IoT）的關係，就如同感官蒐集資訊後，迅速傳遞至大腦做出反應，也因此將兩者結合後便能達到更高效率。

以下詳述六大困擾與AIoT的解決方式：

通路日銷量變化大，排程難度增

食品業需迅速響應市場變化以避免過量生產或供應不足，因而深受市場需求波動影響，導致必須經常性地調整生產計劃，增加了製造過程的複雜性和生產排程困難。但現在利用智慧聯網技術，便能迅速連接銷售終端（如：超市、零售店）的POS系統，實時收集銷售數據；而這些數據可以用來預測需求變化，幫助生產部門調整排程和生產計劃，以滿足變動快速的市場。

配方多，外觀相似高，投料檢核難

食品在製造過程中可能存在多種配方，但有些產品在外觀上相似，容易在投料過程中出現混淆、造成投料驗證的困難，而導致生產錯誤和品質問題；但若於生產線上部署感知技術，如RFID標籤或條碼掃描，便能確保每次投料都與正確的配方相符！AIoT在自動識別材料與驗證其正確性方面幫助甚大，減少人為出錯的可能。

須符食安法規及品質標準，製程點檢繁

食品製造於遵守嚴格食品安全法規和品質標準方面要求甚嚴，頻繁的製程點檢以確保產品符合法規要求是必須，但也因此需要大量的人力和時間來投入，增加了生產成本。要如何兼顧成本和品質呢？答案就是在關鍵生產步驟部署感測器！感測器監測產品與環境的溫度、壓力、濕度等參數，並將數據連接到中央監控系統實時監測，且若參數超出預定範圍，系統還可自動發出警報提醒，對相關人員而言實為一大福音。

生產參數調校靠經驗，經驗留存難

生產參數通常基於經驗和專業知識來設定，但這些知識可能難以保存和傳承，導致生產參數的調整和優化變得困難。這可能導致生產效率不穩定與品質產生波動。部署感測器和數據採集系統，來收集生產過程中產出的數據，並使用機器學習和數據分析，建立模型以預測最佳參數設置，從而減少對經驗的依賴。

生產進度需即時透明，進度掌握慢

食品製造業的生產過程複雜，監控和掌握生產進度如果有了延宕，極有可能導致生產計劃和交付時間的不確定性。然而，現在已可透過在生產設備上安裝感測器，來監測運行狀態和產量。將感測器產出的數據集成到生產管理系統中，除了可滿足實時的生產進度監控，也能讓管理層隨時獲取關鍵信息。

批號品質異常難追溯，食安管理難

在食品生產中，產品批號和品質追溯至關重要；然而，由於製造過程涉及多個步驟和材料，也讓管理與追溯相當複雜。但若省略或不予理會，則會導致在品質異常情況下難以快速追溯問題源頭，影響食品安全管理。而現在也已經可以透過批號管理、進出庫管裡、生產資料蒐集管理，來確保產品的可追溯性：發現品質異常時，可以快速追溯到問題源頭，進行追查和處理。

AIOT，食品業的智慧革新

然而，這些困擾也為智慧聯網的應用提供了舞台。通過在製造過程中部署感測器、數據分析等技術（如：AIoT）的應用，企業可以實現生產過程的智能化、透明化和可追溯性，幫助食品業實現更高水平的管理與運營，更好地應對變化的市場需求，同時也提高了生產效率、滿足食品安全和法規要求。最終，這種轉型將為業界帶來持久的競爭優勢，並為消費者提供更加可信賴的食品品質。

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