食品安全

某食品集团全链路溯源管理建设

案例简介

某食品集团旗下的大米、食用油和时令果蔬在“基地种植—原料仓储—门店销售”三大环节中流转，对品质控制提出了极高要求。然而，传统以人工抽检和条码登记为主的方式难以及时发现霉变、农残等潜在隐患，且数据分散、更新滞后。一旦发生质量问题，难以追溯到具体批次与节点，不仅影响内部决策效率，也削弱了消费者对品牌安全的信任度。

核心挑战

当前管理方式过于依赖人工抽检与条码登记，导致数据割裂、信息更新滞后，难以及时发现和锁定霉变、农残超标等关键隐患，形成食品安全管理盲区。同时，传统手段难以识别食材内部损伤等“内伤”问题，直接影响食品质量与安全的溯源能力，进而削弱消费者对品牌的信任感，造成品控决策效率低下，制约了企业食品安全管理水平的整体提升。

合作方案

海清智元项目团队在种植基地的重点田块、原料仓的主通道以及各门店的陈列端安装AI多光谱智能感知终端，利用多光谱技术融合AI模型对植株早期病斑、粮油受潮发热点、果蔬表面农残荧光等细微特征进行实时识别。终端通过5G回传多源特征至云端溯源平台，所有数据同时写入产品全链路，形成防篡改的“批次 DNA”。利用边缘计算设备实时处理数据，结合供销社库存管理系统，建立食品状态-环境参数关联模型。当紫外光谱检测到异常代谢物或红外特征提示隐性变质风险时，系统自动触发分级预警，并将数据同步至监管平台，实现“仓内自检-平台研判-消费者扫码溯源”的全链条闭环。

成果价值

食品状态主动感知

实现对农残、受潮、早期病斑等关键安全指标的实时感知与智能识别，预警更早更准。

问题批次快速定位

构建产品批次“DNA”级溯源体系，支持隐患源头一键追溯，提升应急响应效率。

检测作业智能替代

统一的数据接入与智能调度体系，有效降低多行业协同监测的人力与维护成本，提升基础设施全生命周期管理效能。