一、模块定位与目标
　　1. 核心定位：构建川味特色风味研发的数字化平台，实现风味配方管理、研发流程标准化、风味数据分析和市场反馈闭环。
　　2. 核心目标：
　　 - 缩短川味冻品研发周期30%以上
　　 - 建立标准化风味数据库
　　 - 实现风味配方版本可控与知识产权保护
　　 - 打通从实验室到生产线的风味转化链路
　　
　　 二、功能架构设计
　　
　　 1. 风味数据库管理
　　- 川味元素库：
　　 - 基础味型（麻辣、怪味、椒麻等）参数化建模
　　 - 特色原料库（郫县豆瓣、汉源花椒、保宁醋等）风味指纹图谱
　　 - 传统工艺参数库（炒制温度曲线、发酵周期等）
　　
　　- 配方管理系统：
　　 - 树形结构配方管理（主料/辅料/香辛料分层展示）
　　 - 配方版本对比与回滚功能
　　 - 成本自动核算（原料价格联动）
　　 - 过敏原与添加剂合规性检查
　　
　　 2. 研发流程管理
　　- 标准化研发流程：
　　 ```mermaid
　　 graph TD
　　 A[市场调研] --> B[风味概念设计]
　　 B --> C[实验室小试]
　　 C --> D[中试放大]
　　 D --> E[生产线验证]
　　 E --> F[风味稳定性测试]
　　 ```
　　
　　- 研发任务看板：
　　 - 甘特图式项目进度管理
　　 - 研发节点自动提醒
　　 - 跨部门协作流程（研发/生产/品控）
　　
　　 3. 感官评价系统
　　- 电子化评鉴工具：
　　 - 量化评分表（麻辣度/鲜香度/余味等10+维度）
　　 - 雷达图可视化展示
　　 - 消费者盲测数据采集
　　
　　- AI辅助分析：
　　 - 自然语言处理（NLP）解析评语
　　 - 风味特征聚类分析
　　 - 消费者偏好预测模型
　　
　　 4. 风味模拟与预测
　　- 虚拟研发平台：
　　 - 原料风味物质数据库（GC-MS数据集成）
　　 - 风味相互作用预测算法
　　 - 3D风味轮廓模拟
　　
　　- 生产转化工具：
　　 - 工艺参数换算器（实验室→生产线）
　　 - 冻品解冻风味保持预测
　　 - 保质期风味衰减模型
　　
　　 三、技术实现方案
　　
　　 1. 系统架构
　　```
　　前端：React/Vue + ECharts可视化
　　后端：Spring Cloud微服务架构
　　数据库：MongoDB（风味数据） + MySQL（业务数据）
　　AI模块：Python + TensorFlow
　　部署：Docker容器化 + Kubernetes编排
　　```
　　
　　 2. 关键技术点
　　- 风味指纹识别：基于机器学习的风味特征提取
　　- 配方优化算法：遗传算法实现成本-风味平衡
　　- 区块链存证：核心配方上链保护
　　- IoT集成：连接智能炒锅、风味检测仪等设备
　　
　　 四、实施路线图
　　
　　| 阶段 | 周期 | 交付物 |
　　|------|------|--------|
　　| 一期 | 3个月 | 风味数据库基础框架 |
　　| 二期 | 4个月 | 研发流程管理系统 |
　　| 三期 | 3个月 | 感官评价与AI模块 |
　　| 四期 | 2个月 | 生产转化工具集 |
　　
　　 五、预期效益
　　1. 研发效率提升：
　　 - 配方迭代周期从45天缩短至30天
　　 - 试制成本降低25%
　　
　　2. 风味一致性保障：
　　 - 生产批次间风味差异控制在±8%以内
　　 - 冻品解冻后风味保持率提升40%
　　
　　3. 创新加速：
　　 - 年新增风味SKU数量提升3倍
　　 - 区域特色风味开发周期缩短60%
　　
　　 六、风险控制
　　1. 数据安全：
　　 - 核心配方采用国密SM4加密
　　 - 建立分级访问权限体系
　　
　　2. 系统集成：
　　 - 预留ERP/MES系统接口
　　 - 采用中间件模式实现异构系统对接
　　
　　3. 用户适应：
　　 - 开发双模式界面（传统表单/可视化操作）
　　 - 提供风味研发知识图谱辅助工具
　　
　　该模块开发需结合川菜"一菜一格，百菜百味"的特点，重点解决传统风味传承与工业化生产的矛盾，通过数字化手段实现川味冻品的风味可控化、标准化和规模化生产。建议首期聚焦火锅底料、川式调味料等高附加值品类进行试点验证。