FOCUS · 重点方向 · 原材料降本专项

把白白浪费掉的原料，省回来

冻品解冻失水、分割规格、出成率、冷库温度波动——原材料损耗大多不是偷的、漏的，是一点一点「多给」出去的。这不是某一家工厂的问题，而是全行业的成本黑洞，也是尚未被兑现的利润池。

14% · 4000亿$全球粮食收获后到零售前损失价值 / 年
来源：FAO《粮食及农业状况》2019
约10% vs 约5%我国生鲜农产品流通腐损率约为发达国家的两倍
来源：中物联冷链委公开报告口径
35–69% vs 80–90%我国生鲜冷链运输率与发达国家水平对比
来源：农业农村部引用中物联冷链委数据
2254 万吨2024 年全国水产加工品总量（同比 +2.5%），加工企业近万家
来源：《2024 年全国渔业经济统计公报》

料都浪费在哪儿？

01 凭经验留余量去头去皮、分切规格、镀冰衣厚度、解冻时长全按「宁多勿少」设，每道多给一点，越到后端叠得越厚。
02 环境一变就失准车间温度、解冻水温、库温波动、原料鲜度与含水率都影响工艺和出成，可参数还是年初定的那一套。
03 靠手感，测不准老师傅说得出「今天料有点化」，说不出解冻失水是 6% 还是 9%——何况三班倒，各凭各的手感。
04 出了问题才知道检验在最后一道，等发现规格不对，这一批的料已经定了。返工、降级，赔的是双份。

靠仪表说话，不靠手感

1 把仪表装到点位上温度、水温、湿度、水分测定仪、称重与流量传感器，按工艺装在真正影响损耗的位置。
2 实时连上智能体仪表读数几秒上传一次，不用人抄表、不用等交接班——人一天看三次表，它一天算上万次。
3 几十个变量一起算环境读数、这批原料实测质量、设备状态，加上历史数据训出的模型，一起算出此刻该怎么调。
4 下发执行，结果回流算出的参数下发到现场执行，实际损耗回流校正模型——跑得越久，算得越准。
凭什么可信
凭仪表不凭手感：「失水 6.2%、库温 -18.3℃」，一个是估，一个是算 不对劲主动喊人：读数异常立刻报警到负责人手机 先建议后接管：师傅确认执行，数据证明更准再逐步放权 全程留痕：每次读数、计算、调参都记着

这笔账，当场就能算给你看

不谈概念，只谈一年能省多少。填两个数，答案就出来了——诊断阶段我们用贵司的真实数据跑一遍，给保守值，不给漂亮值。

A × C = 一年约省下100 万元是纯利润，不是营业额
省下的钱从哪来：少留一点余量（按当下环境算出刚好够的量，大头、最容易见效）· 少出一点次品（参数跟着环境实时调，中间工序就拦下）· 少做一点返工（三班用同一套标准，人工、能耗、工期跟着省）。行业不限于此——只要原材料占成本大头、加工有规律可循、损耗受环境与操作影响明显，基本都有可降的空间。

第一阶段 · 先把模型练出来

这个阶段没有产出上线，只有数据和模型在动，合计约 3–5 个月。

  • 翻旧账 · 2–4周
  • 做分析 · 2–4周
  • 训模型和智能体 · 4–8周
  • 考它一遍 · 2–3周

用没见过的历史数据出考卷，达到约定分数才往下走。

第二阶段 · 再一步步放权给它

从这里开始才有实际产出，也才开始省钱，合计约 3–6 个月。

  • 只看不动 · 1–2个月
  • 人机配合 · 2–3个月
  • 闭环控制 · 视情况

算法出参数、师傅确认执行，损耗开始降——走不走，你说了算。

哪些企业用得上

主打食品与生鲜加工类（典型如冻品与预制菜），以下行业同样适用。

  • 食品与生鲜加工
  • 流程与化工类
  • 离散加工类
  • 餐饮与供应链

降低损耗既是利润，也是食品企业的合规与 ESG 议题（《反食品浪费法》），可写入年度报告。