食品工廠人力荒怎麼解？AI機器人從餐食組裝接手高重複勞動

撰文＝編輯部

在食品製造邁向智慧化與高度自動化的浪潮中，「食品機器人」始終被視為最困難、卻也最具潛力的一塊拼圖。相較於汽車零件或電子元件，食材本身具有濕潤、黏稠、易變形、外觀不一致等特性，使得傳統工業機器人與以模擬為核心的訓練模式，難以直接套用於食品產線。

不過，2025年食品機器人技術迎來關鍵里程碑。美國食品機器人公司Chef Robotics的「AI餐食組裝系統」取得National Sanitation Foundation（NSF）食品設備認證，成為首款通過該標準的AI食品分裝機器人模組（Food Portioning Robotic Module）。這意味著機器人可在實際生產流程中，直接接觸冷凍玉米、豌豆、義大利餃、咖哩與各類醬料，並符合嚴格的食品安全與可清潔性要求。

從食品產線切入　AI機器人如何接手高重複勞動？

Chef Robotics鎖定的切入點，不僅是食品工廠中最仰賴人力，也是生產瓶頸的「餐食組裝（meal assembly）」流程。依Chef Robotics對其服務產線的觀察，餐食組裝往往占即食餐與相關食品生產約60～70％的勞動力，不僅高度重複、工時長，也長期面臨人力流動率高與職安風險問題。

其解決策略並非單純以機械臂取代人工，而是透過電腦視覺與人工智慧，讓機器人能在真實產線環境中，即時辨識餐盒位置、旋轉角度與輸送帶速度，並精準完成配料的取放與定位，逐步承接重複性高的作業環節。

Chef Robotics執行長暨創辦人Rajat Bhageria表示：「過去許多食品機器人公司仰賴物理模擬與大量合成資料訓練AI，但食物本身的不可控因素過多，當真正面對實際食材時，效果往往相當有限。」

因此，Chef Robotics選擇不以模擬訓練作為核心路徑，而是優先導入真實產線環境中的實際資料。公司透過在每一位導入系統的客戶產線中實際部署機器人，讓AI在真實生產環境中持續學習與修正。隨著資料不斷累積，機器人得以處理愈來愈複雜的配料型態，甚至是醬汁濃稠、容易潑濺的咖哩料理。這種持續自我強化的「資料飛輪」策略，也成為Chef Robotics與其他食品機器人新創之間最關鍵的差異。

Chef Robotics食品機器人可即時適應不同的食材類型，提高整體的餐點組裝效率。（圖片來源：Food Ingredients First）

三鏡頭視覺系統　解決產線密度問題

在資本市場的支持下，這條技術路線開始加速推進。2025年4月，Chef Robotics募得約4,300萬美元資金，用於擴大系統在食品與餐飲服務產線的部署，並蒐集更多高品質的實際生產數據，以進一步優化AI模型表現。隨後，新一代系統「Chef＋」問世，被定位為目前最成熟、也最具工業化規模潛力的餐食組裝機器人。

Chef＋系統回應食品工廠長期面臨的空間受限與產線密度問題，不僅提供雙倍的配料容量，機身也更加纖薄，讓工廠能在有限場地中部署更多自動化設備，甚至可將兩條產線背對背配置，以最大化產能與空間利用率。同時，系統搭載三鏡頭視覺模組，即使在高速輸送環境下，也能即時追蹤餐盒與輸送帶狀態，確保配料落位的穩定性與一致性。

在食品安全層面，Chef＋系統也以衛生導向進一步強化硬體設計，採用角鋼結構以減少死角與縫隙，使清潔與消毒作業更為直覺，降低殘留物累積風險，並符合NSF對食品接觸設備在可清潔性與衛生設計上的要求，協助製造商通過嚴格的衛生稽核。這些看似細微的設計細節，實際上正是食品工廠在評估是否導入機器人時，最關鍵、卻也最容易被忽略的決策因素。

從餐食組裝出發　擴展至品質與浪費管理

整體而言，Chef Robotics的食品機器人並非追求炫目的單點技術突破，而是一步步回應食品製造現場最現實的痛點：法規、清潔、空間、人力與一致性。值得注意的是，Chef Robotics也未將自身定位侷限於餐食組裝，包括自動拍壓配料、改善餐點外觀、降低食物浪費，以及進一步延伸至品質保證檢測，皆是公司持續推進的應用方向。Bhageria強調：「NSF認證的意義不只在於餐食組裝，而是為機器人進入更多食品製造關鍵環節鋪路。」

審稿編輯：林玉婷

參考資料
▶Food Ingredients First, AI-powered robot enhances meal assembly in food manufacturing
▶Food Ingredients First, Chef Robotics secures food safety certification to boost foodservice adoption