AI分析與資料視覺化
用雲端科技翻轉傳統食品加工廠
在臺灣，由於健身與健康風氣的興起，雞肉已經超越豬肉，成為台灣人最喜歡的肉類。2020年，台灣人吃了5億多隻雞，而且這個數字還在增長。因此，確保消費者能夠購買到安全、健康的雞肉，是雞肉食品加工廠與屠宰場需要共同面對的課題。而企業也致力於進行雲端數位轉型，除了能提供品質穩定的肉品外，也能透過雲端科技，減少成本浪費，增加更多的利潤。
客戶簡介與需求
C企業是家禽肉品、連鎖加盟品牌。為了提供消費者品質最好的肉品，一直致力於食品安全事業。因此，C企業邀請緯謙科技共同合作，思考要如何透過雲端技術，進一步升級食品加工廠的管理。
在過去雞肉食品加工廠的產線上，大多步驟仍然是人工操作。例如，工人需要每天檢查雞的缺陷率，記錄機器的工作時間，雞的總數，以及雞部位的數量。由於這些工作是人工完成的，過程需要花很多時間，效率低落且容易出錯。其次食品加工廠內也缺乏數據作為管理依據，在快速變化的市場下，若無法根據數據的統計結果進行預測，則可能造成成本的損失與浪費。因此，本次緯謙實際進入Ｃ企業食品加工廠場域中，實地了解現場狀況，並與Ｃ企業討論評估導入最合適的雲端數位轉型工具。
解決方案
問題一：人工紀錄效率低
每日都由檢查雞隻空掛、斷翅、斷頭、半段等狀況，檢查完後仍淤仰賴人力滕打工時，紀錄共切分多少隻雞與各雞隻部位，相當耗時。
解決方案：AI瑕疵檢測
針對雞隻屠宰流水線影線進行異常物件標示，後續透過AI影像動態辨識演算法進行訓練、測試，並將辨識結果進行統計，進而計算雞隻數量，並追蹤異常發生區間與原因。例如，「空鉤是因為工人沒有依序掛雞，會影響生產力；「斷翅、淤翅」來自工人用錯誤的方式抓雞，雞臭可能會斷裂或受傷；「斷頭」來自放血機的機器不夠精準；「淤胸」則來自於農場的不當飼養，可作為供應商的評鑑。
根據這些資料，我們可以更明確地找出問題原因的所在，並透過數據調整產線流程與做法，增加效率。
問題二：沒有數據作為管理依據
由於過去資料皆由人工紀錄，紙本資料不易留存統計，數據也不夠明確，無法作為管理決策依據。
解決方案：數據報表呈現
系統依據屠宰順序結合派車作業資料，依車號、農場統計數據，產生即時影像、數據報表，也會透過折線圖呈現農場、車次、產線雞隻瑕疵率。如果數據異常，系統會向管理者放送 Line Notify 通知。
問題三：市場環境變化大
農產品會受到各類無法掌控的因素影響，像是台灣劇烈的氣象變化、其他相似、互補或替代農產品價格的起伏、不同季節與節慶、人們喜好的變化…等因素，都有可能影響雞肉或各部位雞肉的銷售量。若生產過剩，可能會造成雞肉無法賣出，而流到價格更低的次級市場，讓收入降低；若生產短缺，則可能會降低原本擁有的市場佔有率。
解決方案：價量預測
系統自動蒐集產線與競爭資料數據，包含種農場生蛋率預估、小雞數量、各部位雞肉銷售量、市場價格數據、相似、替代及互補品價格。根據這些資料由系統繪製資料趨勢圖，並運用AI分析，讓預測結果與實際趨勢圖越來越精確。在能預測銷售量與銷售價格後，C企業能更精確的推算出需要屠宰與裁切的雞肉數量與部位、運送物流排程、需要事先與契作農場購買的雛雞數…等資訊。透過事前的預測，能先進行成本效益分析，我們能避免生產過剩或短缺，計算出能創造最高利潤的價格與數量。
成果與效益
- 取代人工定點紀錄與滕打工時：取代人工定點紀錄與滕打工時 264 hr，約1.5個人力
- 辨識結果標準化與數據化：瑕疵分類、發生頻率與發生時間分佈相關數據100%標準化紀錄，減少分析誤差。
- 供應商評鑑標準：數據可作為供應商來料評鑑關鍵指標。
- 建立市場價量分析：依過去資料，目前進雞合規率平均約為82%，隨著資料數據蒐集的越多，計算結果也會變得更準確，為C企業減少成本浪費，創造最高的利潤。
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