產業應用案例
AI 應用 - 食品產業
透過數據模擬與預測分析，Profet AI 協助食品業朝向安全、健康、高品質、高附加價值的方向發展
現 況
從生產流程的智能化到產品創新的研發，再到市場營銷策略的優化和客戶體驗的個性化定制，以 AI 為基礎的大模型技術正賦能食品飲料產業的各個環節。
根據權威機構 Mordor Intelligence 調查， AI 在食品飲料產業 2020 年的應用價值為 30.7 億美元， 2024 年市場規模預計將達到 96.8 億美元， 2029 年將達到 489.9 億美元，在 2024 至 2029 年的預測期間複合年增長率為 38.30%。
挑 戰
隨著消費者對食品安全和風味的要求不斷提高，食品業面臨著諸多挑戰，包括食品的品質管理、原料的追蹤溯源以及新產品研發遭遇瓶頸等因素，為全球食品業帶來不同的需求及變化。展望未來，食品業將朝向安全、健康、高品質、高附加價值的方向發展。
服務客戶
應用場景
應用流程：製程優化、產品品質、市場預測
牛奶需求預測
原物料價格上升使得庫存成本和採購成本連帶上升。
此外，食品市場的需求波動大，若依靠過往的銷售經驗來預測可能不準確。
痛點分析
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過去經驗難以預測：傳統是透過人員的過去經驗判斷，在缺少工具的情況下，預測準度有限
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產品具有時效性：食品業的原料大部分具有保存期限，若採購過多將導致原料報廢
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需求變化大：市場波動變化更勝以往，若採購過多會產生浪費，若採購不足，會導致產線缺料而停機
成果效益
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運用數據模擬，進行製造優化，提升產銷計畫精準度 5%
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透過分析工具，準確預測需求，減少原料廢棄量，降低 9% 成本
設備糊管異常預測
優酪乳生產過程中，管道是將牛奶和優酪乳菌培養物運送至發酵罐以及成品運送的關鍵；
然而，管道異常可能導致生產中斷和品質問題。
痛點分析
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緊急維修成本高：管道異常導致生產停擺，需要進行緊急維修，增加維護成本
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影響因素多：管道受溫度、原料特性等多種因素影響，難以透過傳統統計方法找出問題點
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產線停擺：若設備異常導致產線停擺，將影響產量和交貨
成果效益
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透過要因分析，找出影響設備異常的關鍵要因，提升產品品質 7.6%
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運用模擬功能，提早檢測機台是否異常，避免設備停機，減少製造成本 8.8%
雞精產量預測
傳統雞精製程，由於原料的雞種以及供貨時間不同，連帶會影響最終雞精製成率。
痛點分析
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關聯因子多：影響雞精產量的因素眾多，包括原材料雞種的解凍後失水率、生產過程中產生的油量等
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分析工具不足：過往檢測、統計只能看到事後結果，無法事前預防
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產量難以預估：產量受到雞隻重量、品種影響，難以預估，可能導致生產過剩或不足
成果效益
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透過模擬最終產量，提高產量預估的準確性，降低庫存成本 8%
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運用要因分析找出影響雞精產量的關鍵因素，提升產品品質 7.6%
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