分类： AI在罐头食品制造的应用案例

动剧烈的挑战。传统的生产计划管理模式已难以为继，而融合了人工智能（AI）技术的aps排程软件，正成为食品企业打破产能瓶颈、实现降本增效的核心
引擎。传统排产之痛：食品制造的“效率黑洞”食品行业具有典型的流程型与离散型混合制造特征，生产链条长、约束条件多。在没有引入aps排程软件之
，绝大多数食品工厂深陷以下四大痛点：保质期管理难，损耗触目惊心：食品原料和成品都有严格的效期限制，人工排产难以精确控制

# Artificial intelligence (AI) in food safety and quality: New approach, advantages, and disadvantages

Risto Uzunov $ ^{*} $ , Aleksandra Angeleska

Faculty of Veterinary Medicine – Skopje, Skopje, N

ate obsolescence risk by strategically prioritizing modernization efforts
Simplify workforce demands with integrated, multi-discipline control
Strengthen cybersecurity by modernizing your architecture

protects what really matters: our food. In this interview, Guido Aufdemkamp from Flexible Packaging Europe explains why it deserves more recognition – and what the industry needs to do now.
Wageningen

为每个关键环节引入革命性、颠覆性的智能化解决方案。
在原料生产层面，AI驱动的精准农业、智慧农业，将在生产源头上保障食品原料的品质与产量稳
定性，奠定产业升级的基础。在加工制造层面，通过机器视觉与深度学习的融合，食品加工环节的分拣、分级、品控效率将大幅提升。未来的智慧生产线
至可以根据不同订单需求丝滑切换生产方案。在品质检测和溯源层面，未来的检测技术将整合多源传感器数据，通过AI进行信息互补，实现

觉：实现易拉罐液位及拉环检测
业务痛点
业务需求 针对罐装生产过程中产生的易拉罐液位，拉环质量问题实现智
化检测及剔除
现状痛点： 生产节拍快，平均72000罐/小时，产线6名质检人员，人员多费用高，人眼易疲劳，其中
采用高速拨片剔除机构进行在线剔除
AI+工业视觉助力欣和食品打造AI智能化质检平台
业务痛点
质检效率低： 人工
作需要时间，检测速度慢，易出错。
检出率差： 用肉眼去检查产品的

用“AI食谱”抓住“市场味蕾”
——沧州美枣王食品有限公司借力“大数据模型”研发创意美食
2025年05月16日
本报记者 王汝汀
日前，在位于沧县高川乡
沧州美枣王食品有限公司生产车间，随着自动化生产设备快速运转，包装精美的红枣坚果球、雪糯米桂圆枣糕、茉莉乌梅、乌龙黄桃等食品，“走”下
产线。“这些都是我们的创新产品，不仅畅销国内，还出口到泰国、印尼、越南等国家和地区。”公司总经理王云飞说。
这

优势，正深度渗透食品安全产业各环节，推动管控模式实现全方位升级。在生产加工环节，AI技术让管控从“粗放”走向“精准”。食品生产中，设备运
行状态与工艺参数直接影响产品质量，传统人工巡检与固定参数生产易导致故障漏判、品质波动。借助AI技术，系统可根据原材料差异、环境变化实时调
工艺标准——如乳制品发酵环节，传感器监测温度、pH值等关键数据，算法动态优化参数，保障产品口感与营养稳定。同时，AI机器视觉

头食品行业AI应用现状分析（根据实际情况调整）
第一节 AI在罐头食品生产中的应用
一、智能生产
二、流程优化

、设备管理
四、质量控制
五、预测需求
六、产品检测和溯源
七、其他
第二节 AI在罐头食品销售中的应用
一、营
内容生成
二、智能营销推广
三、智能推荐
四、智能客户管理
五、聊天机器人
六、其他
第三节 AI在罐头食品供应
链管理中的应用
一、智能采购
二、智能仓储
三、智能配送

テクニカルレポート 2026 No.5
食品製造現場の持続可能な自動化への挑戦
～変種変量生産に対応するAIロボットと人協働ロボットの活用事例～
キーワードデータ活用, 多品種少量生産, 人協働, Easy to Use, ロボット, 食品
関連製品M
OTOMAN NEXT, AlliomWorks VegeFruPutter, CoboPal3(MOTOMAN-HC35搭載)
2026年8月7