AI 视觉巡检如何守住食材储存的安全关

餐饮行业有一句话：后厨的出品质量，上限取决于厨师的手艺，下限取决于食材的品质。一批受潮的干货、一袋被老鼠咬破的面粉，足以让一家餐厅的口碑在一天之内崩塌。

原材料入库之后，储存环节是风险最集中、最难人工监控的环节。货物是否按要求摆放、库房是否有鼠患、挡鼠板是否正常工作 —— 这些问题依赖人工巡检往往难以及时发现，等到检查出问题时，损失可能已经发生。

「SpaceSight 数智空间」是基于 AI 视觉识别的门店巡检平台，通过现有摄像头对食材储存环节进行自动化的视觉监测。它为以上问题带来了解决方案！

环节一：货物存放合规检测 —— AI 自动检查每一排货架

巡检标准：食品存放离墙离地 20 cm；先进先出，无混放。

传统盲区：后厨人员每天取用货架上的食材，随手一放就可能挤占了原本预留的离墙空间，或者将新到的货品堆在了旧货前面。这些状态在营业时间随时变化，店长巡查一次只能看到某个瞬间，无法保证全天合规。

「SpaceSight 数智空间」如何介入：

• 离墙离地自动检测：通过库房摄像头识别货架底部和靠墙区域的货物堆放情况，当货物紧贴墙壁或直接落地时，系统自动记录并告警。

• 24 小时不间断监测：摄像头全天运行，任何时间点出现违规堆放都能被及时发现。

环节二：鼠患与虫害防控 —— AI 让深夜活动的老鼠「无处遁形」

巡检标准：仓库无鼠迹；挡鼠板、粘鼠板齐全，设施完好。

传统盲区：老鼠是夜间活动的动物。闭店后它们在仓库中自由穿行，啃咬包装、污染食材，而门店管理者通常要等到第二天甚至更久才能发现咬破的袋子或散落的鼠粪。等到发现时，被污染的范围已经难以追溯。更常见的情况是，挡鼠板在白天被移开后忘记复位，这些状态变化完全依赖人工巡查。

「SpaceSight 数智空间」如何介入：

• 鼠类活动实时识别：「数智空间」的 AI 模型可识别画面中的老鼠运动轨迹，闭店后自动监测仓库区域。一旦检测到老鼠活动，系统即时推送告警至管理者手机，包含带有检测框的事件截图和对应时间点。

• 挡鼠板状态检测：通过门口区域的摄像头识别挡鼠板是否在位、高度是否符合要求，移开后超过设定时间未复位即告警。

• 鼠患数量统计：「数智空间」可通过 AI 算法对一定周期内监测到的鼠类活动次数进行统计分析，生成鼠患活跃度指数。管理者可以清晰看到：本周仓库共监测到多少次老鼠活动、相比上周是上升还是下降。这些数据为判断消杀效果提供了客观依据。

• 鼠源追溯：结合多摄像头联动与时空轨迹分析，「数智空间」可以追踪老鼠在仓库内的活动路径——从哪个方向进入、经过哪些区域、在何处停留。通过分析老鼠的「行动路线」，管理者可以大致定位老鼠的侵入点（如某处墙体缝隙、某扇未关严的门），从源头封堵，而非盲目投放鼠药。

  
  

环节三：库房设施与环境巡检——让每日巡查从「走过场」变为「可追溯」

巡检标准：库房钥匙专人保管，进出登记。

传统盲区：许多餐厅的库房巡检表靠员工巡检，总是慢一拍，存档容易丢失。

「SpaceSight 数智空间」如何介入：

• 自动巡检任务派发：系统按设定周期自动派发库房巡检任务至店长手机，提醒完成各项检查。巡检时需现场拍照上传，系统自动比对照片与历史记录，确保每次巡检真实执行。

• 多维度数据报表：所有检测记录自动汇总，生成每个仓库的卫生评分趋势，管理者可随时查看异常频率最高的仓库和时段，有针对性地安排深度清洁或设施维修。

  
  

实际效果：从「凭感觉」到「靠数据」

部署「SpaceSight 数智空间」原材料储存 AI 巡检方案后，餐饮企业可在以下环节获得改善：

方案适用性说明

上述功能均基于「SpaceSight 数智空间」的 AI 视觉识别能力实现：

• 鼠患识别：通过现有摄像头识别老鼠活动轨迹

• 货物存放检测：识别货物离墙离地距离、货架混放

• 设备状态识别：挡鼠板、粘鼠贴是否在位

• 仓库卫生检测：识别地面及角落的杂物堆积、虫害痕迹

• 数字化巡检流程：摄像头自动拍照上传、云端存档、自动汇总报表

• 自动任务与整改闭环：巡检任务自动派发、告警推送、整改派单、拍照复核

部署时无需更换现有摄像头，可在现有设备基础上加装 AI 盒子。

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餐饮原材料采购与储存巡检完整方案.pdf

每一批原料的安全，就是每一道菜品的底线。

AI 的作用不是替代人，而是让每一处可见的风险在进入厨房之前，先被看见。