2027廚餘禁養豬衝擊餐飲業！AI如何從備料到庫存管理改寫剩食治理？

端午節時節，粽香四溢。每年此時，家家戶戶冰箱中充斥著來自各方餽贈、團購及自製的粽子，往往食不盡用，最終被遺忘，成為垃圾桶中的負擔。此種情境，想必您我皆不陌生。

根據聯合國糧食及農業組織（FAO）估計，全球約有3分之1食物在供應鏈過程中損耗或浪費，UNEP近年則指出，消費端、零售與餐飲服務仍產生大量食物浪費。

聯合國環境規劃署（UNEP）的報告更指出，這背後帶來的直接經濟損失高達1兆美元，若加上環境與社會成本，連帶損失甚至更高。以碳排放量來說，佔了全球8～10％的溫室氣體排放。

回到正題，吃不完的粽子僅僅是縮影，當我們將視角從家戶廚餘的解決，擴及至餐飲業的廚餘處理，才是我這次文章更關注的重點。

2027全面禁用廚餘養豬　餐飲業不能再把剩食交給後端處理

2026年為「轉型期」，家戶廚餘率先禁止養豬；在符合高溫蒸煮、來源管理及主管機關規範下，部分事業廚餘於轉型期仍可使用，2027年起則全面禁止所有類型的廚餘養豬。

根據環境部統計，2025年全台廚餘產生量約75.4萬公噸，其中家戶廚餘約52.2萬公噸、事業廚餘約23.2萬公噸。依2024年資料推估，全台每日廚餘產生量約為2,115噸。而全國不含焚化的廚餘處理量能，依據環境部規劃：2026年初約為1,100噸；2027年禁令全面實施後可提升至1,720噸；2028年初則可達2,100噸上下。

過去廚餘主要依靠飼料化去化，禁令後將轉向肥料化、能源化及其他循環利用方式。預計2028年每日處理量能可達1,377噸；黑水虻處理量能將擴增3倍至237噸；生質能厭氧消化設施則將提升至505噸。廚餘富含有機質與養分，若直接焚燒，不僅造成資源浪費，其高含鹽特性亦可能增加焚化設備負荷，降低發電效率。

在此政策轉折下，廚餘處理成本大幅飆升，是業者感受最直接、最劇烈的衝擊。以漢來美食為例，2025年全年度廚餘總量約為1,101公噸，過去清運費用僅約40至50萬元。禁令實施後，若以每公噸8000至1萬元估算，年度成本可能由數十萬元提升至近千萬元以上。

廚餘從哪裡來？需求預測、菜單設計與庫存管理都是破口

廚房的「全面食材損耗率」，包含前端食材處理廢棄、過期腐壞、備料過多以及顧客剩食，依餐飲型態不同，食材損耗可能占採購成本的一定比例。

當消費者在餐廳點選一道100元的菜餚時，由於該價格包含了店租、人事、水電以及利潤等成本，食材成本通常僅佔餐費的30～40％。

因此，實際上被丟棄的「純食材價值」大約介於2.4至6元之間。從營收的角度來看，餐飲業的平均食材成本約佔營收的30～35％。以一家月營收100萬元的餐廳為例，其每月將有2.4萬至5.25萬元的食材因浪費而損失。

源頭減少浪費，勝過事後處理，餐飲業者不再僅關注廚餘處理方式，而是開始思考如何從源頭杜絕廚餘產生。這些被丟棄的食物，究竟源自何處？根據筆者多年觀察台灣餐飲業的經驗，可歸納為四大來源。

1、需求預測失準

傳統備料方式依賴經驗與直覺，店家通常根據「經驗法則」的判斷進行備貨。然而，天氣變化、鄰近活動、連續假期等因素皆為變數，人的直覺難以精準預測。結果便是：備貨過多，導致剩食；備貨不足，則造成客人無法享用。

2、菜單設計僵化

部分菜色僅使用特定食材，若該菜色未被點選，則食材將無法使用而報廢。缺乏「彈性菜單」設計，未能同一食材可靈活運用於多道菜色中，當多種食材的用量皆較小，消耗速度緩慢，浪費自然增加。

3、庫存管理不善

冰箱內食材堆積，舊的食材被壓在下方而未被使用，新的食材卻不斷進貨。缺乏效期管理的系統化提醒，常在發現時已過期。

4、消費者行為難以掌控

像是吃到飽餐廳的過度取餐、套餐中固定配菜的不受歡迎、消費者對「賣相不佳」的食材，或不合口味的餐點接受度偏低，都會導致餐桌上的浪費。

《食與慾大快朵頤的餐飲趨勢全攻略》一書歸納出，消費者到吃到飽餐廳時「五個常發生的問題」：為了吃回本而刻意拿取超出常態飲食的餐飲、因為不合口味但是又想要嘗鮮的期待心理、刻意過量拿取自己不食用餐飲只為了拍照打卡、因為餐廳的供餐方式或問題而導致的剩食，以及餐飲確實品質有一定落差而無法完食。

從直覺備料到數據決策　AI讓廚房浪費有機會被提前阻止

現今的消費者對於永續議題的關注度日益提升，當我們發現一家餐廳存在大量食物浪費的問題時，不會當面表達不滿，但可能下次將不會再光顧該餐廳。當顧客目睹食物被丟棄，或媒體報導相關事件，對品牌形象的損害難以估計。此時品牌導入AI科技，將是未來剩食處理去化的關鍵解方。

1、AI預測與智慧庫存管理

傳統備料方式依賴廚師或店長的經驗判斷，而AI預測則基於數據分析，可以將過去30天、90天，甚至同期來客數的歷史數據，同時納入天氣、溫度、假日、附近活動等外部變數，生成一個「預估來客數區間」。

此方法並非單純根據「上週一賣了多少」來決定「這週一進多少」，而是整合多維度數據以計算最佳備料量：內部數據包含過去52週的歷史銷售、目前的庫存水位及食材保存期限；外部數據則精準到小時的天氣預報、周邊3公里內的活動（如演唱會、展覽）及交通狀況。

以簡化的公式概念說明：建議備料量等於基礎預測銷量，乘以天氣係數，再乘以節假日係數，並加減促銷活動增量。舉例而言，基礎預測80人，遇下雨天則調降10～15％（外食意願降低），遇週末則調升20～30％，若是連續假期前一天則可能調降（民眾多在準備出遊）。

AI預測還會加權（離現在越近的數據越重要），並疊加天氣、假日等變因。AI的價值在於將這些複雜的加減運算快速完成，提供最接近真實的數值。預測永遠不會100％準確，但重點在於其比人的直覺更準確，且每次預測都會自我修正、持續精進。

在庫存管理方面，智慧冰箱運用影像辨識或重量感測技術進行庫存監控，並自動依照使用順序進行排序，確保先進先出，同時針對即將到期的食材發送提醒。部分導入AI預測與智慧庫存管理的企業案例顯示，可有效降低剩食與報廢比例，但實際效果依業態、資料品質與執行程度而異。

2、AI驅動的即時菜單優化

AI系統會根據即時數據，包含來客數、庫存量、天氣、時段等，自動調整菜單呈現內容和排序。例如某道菜色今日備料過多，AI系統會自動將其置於菜單最顯眼的位置；某項食材即將過期，AI系統會自動推送使用該食材的餐點，提供優惠給客人，藉此精準促銷、減少浪費。

大型餐飲品牌怎麼做？餐飲業減廢不只一種解法

漢來美食：從餐桌回到餐桌的循環經濟

漢來美食面對廚餘處理議題，將AI技術導入廚房，從剩食辨識、備料管理到廚餘再製堆肥，試圖將原本的成本黑洞轉化為一條「從餐桌回到餐桌」的循環鏈。經數據分析後發現，不同餐飲型態的廚餘來源差異顯著。

以旗下海港自助餐廳為例，其廚餘超過六成源自顧客餐桌剩食，真正來自前端備料的比例僅約2～3成；但中餐品牌的廚餘則有五至六成來自後場食材處理，真正來自顧客餐桌的不到1成。此一差異凸顯了不同業態應採取不同的減廢策略，自助餐應著重顧客取餐行為的引導，中餐廳則應優先優化食材採購與備料流程。

高雄海港餐廳導入AI廚餘辨識機台後短短三個月，成功降低廚餘量約1.6公噸；平均每人廚餘量從2025年9月140公克下降至12月52公克，至2026年2月更降至42公克，減幅高達7成。漢來更將廚餘製成有機肥料，與在地小農合作種植番茄與蘆筍，再回歸餐廳餐桌，打造「從餐桌回到餐桌」的循環經濟模式。

台北晶華酒店：數據驅動的廚餘減量

台北晶華酒店則選擇從「廚餘管理」切入AI轉型，導入具備影像辨識能力的「Winnow Vision AI＋」解決方案，該系統結合電子秤與相機，丟棄廚餘時同步拍照並辨識種類。導入AI後，團隊每兩週召開以數據為核心的檢討會議，具體討論哪些菜色、哪些時段、哪些餐台產生最多浪費。

更具創意的是將自助餐廳餐盤改為缺角（半月形）設計，直接縮減33％容量，利用視覺與空間限制暗示消費者少量多取。結合AI系統，晶華在三個月內提前達成年度目標，將廚餘減量60％，每年節省約220萬元營運成本。自2024年3月上線至今，人均廚餘量已下降約60％，每年約減量16.7公噸廚餘，相當於減少71.9公噸二氧化碳當量排放。

御嵿國際：跨產業循環經濟聯盟

御嵿國際則採取跨產業結盟策略，與台塑生醫、聚力智能及聚勃國際組成「四方聯盟」，展開跨產業循環經濟戰略合作。御嵿旗下擁有晶宴會館、頂鮮台南擔仔麵、海峽會等品牌。

該合作專案透過專業三相分離技術，高效率分離廚餘中的油脂成分，相關回收油脂後續可作為低碳循環再利用原料，回收油脂可作為生質能源與相關低碳燃料原料。此聯盟旨在打造從「源頭回收、高效分解」到「資源再利用」的全方位廚餘回收產業鏈，為餐飲業的廚餘去化開拓了嶄新的商業模式。

從惜食優惠到食物共享　餐飲減廢需要更務實的日常解方

對資源相對有限的中小型餐飲業者來說，更需要找到務實且負擔得起的解方，AI不是廚餘問題的唯一答案，而是協助餐飲業從「事後處理」轉向「源頭減量」的重要工具。

餐廳打烊前未售完的餐點，可透過會員應用程式推送「惜食優惠」給附近可能感興趣的消費者。此外，餐廳亦可與食物共享平台合作，將即期餐點打包成驚喜福袋，以優惠價格上架。對於仍可食用但賣相不佳的食材或餐點，餐廳可捐贈給食物銀行，既減少浪費亦回饋社會。

一般家戶對剩食和廚餘處理的認知也存在落差，環境部也持續推動惜食環境教育，強調「惜食不只是不剩下，而是盡可能完全發揮食材的用處，把食物價值最大化」。

當我們願意正視，那顆被丟進垃圾桶的粽子背後所代表的影響，從政策轉型的成本衝擊、企業導入AI的減廢成效，到社會共享機制的溫暖連結，每一口食物的背後，都是一道值得深思的課題。

當下次拿起一顆粽子，或站到自助餐檯前，也許可以多花一秒鐘想一想：我真正想吃的是什麼？我真正需要拿的，又是多少？減少剩食的起點，可以從你我的每一餐開始。

【本文獲王福闓授權刊登，原文標題：《端午過後，重新省思餐飲業的剩食與廚餘挑戰與AI解方》】

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審稿編輯：林玉婷