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，实现风味数据标准化、研发流程规范化、创新成果可复用
2. 核心目标：
- 缩短新品研发周期30%以上
- 建立可追溯的川味风味数据库
- 实现研发成本透明化管理
- 提升跨部门协作效率
二、功能架构设计
1. 风味数据库管理
- 基础数据层：
- 川味核心香料库（花椒、辣椒、豆瓣等）
- 传统味型矩阵（麻辣、怪味、鱼香等24种经典味型）
- 地域风味特征库（自贡盐帮、成都官府、重庆江湖等）
- 动态数据层：
- 消费者风味偏好热力图
- 季节性风味趋势分析
- 竞品风味解构数据
2. 研发流程管理
- 标准化流程：
```mermaid
graph TD
A[市场需求分析] --> B[风味概念设计]
B --> C[原料配比实验]
C --> D[感官评测]
D --> E[工艺适配]
E --> F[冻品转化测试]
F --> G[量产验证]
```
- 关键功能点：
- 智能配比计算器（基于历史数据推荐基础配方）
- 虚拟风味实验室（3D模拟不同配比效果）
- 研发任务看板（甘特图式进度管理）
3. 感官评测系统
- 多维评价模型：
- 基础维度：麻度/辣度/鲜度/香气强度
- 体验维度：层次感/余味/口腔刺激度
- 创新维度：记忆点/差异化/适配场景
- 评测工具：
- 电子舌/电子鼻数据接入
- 移动端即时评测系统
- 大数据对比分析（与历史产品/竞品）
4. 工艺转化模块
- 冻品适配引擎：
- 低温工艺对风味物质影响预测
- 解冻后风味保持度模拟
- 最佳食用场景推荐算法
- 关键技术：
- 风味物质挥发模型
- 质地-风味交互算法
- 保质期风味衰减预测
三、技术实现方案
1. 数据层架构
- 主数据库：PostgreSQL（结构化风味数据）
- 时序数据库：InfluxDB（研发过程动态数据）
- 图数据库：Neo4j（风味关联关系）
2. 核心算法
- 风味预测模型：
```python
class FlavorPredictor:
def __init__(self):
self.model = XGBoost()
self.feature_engineer = FlavorFeatureEngineer()
def predict_acceptance(self, recipe):
features = self.feature_engineer.transform(recipe)
return self.model.predict(features)
```
- 配比优化算法：
- 遗传算法+蒙特卡洛模拟
- 约束条件：成本/工艺可行性/过敏原控制
3. 系统集成
- 硬件接口：
- 电子鼻/电子舌数据采集
- 智能炒锅工艺参数实时传输
- 冷冻隧道温度曲线监控
- 第三方服务：
- 消费者调研平台API对接
- 供应链原料价格实时接口
- 食品安全法规库更新服务
四、实施路线图
| 阶段 | 周期 | 里程碑 |
|------|------|--------|
| 1.0基础建设 | 3个月 | 完成风味数据库框架搭建 |
| 2.0功能开发 | 6个月 | 研发流程管理系统上线 |
| 3.0智能升级 | 9个月 | 风味预测模型准确率≥85% |
| 4.0全链路打通 | 12个月 | 实现从研发到生产的数字化贯通 |
五、运营保障体系
1. 数据治理机制：
- 风味数据标准化委员会（由研发总监领衔）
- 每月数据质量审计
- 版本控制与变更追溯
2. 持续优化机制：
- 每周研发案例复盘会
- 每月模型准确率评估
- 季度风味趋势分析报告
3. 知识沉淀体系：
- 风味研发知识图谱
- 典型案例库（含失败案例分析）
- 研发人员能力评估模型
六、预期效益
1. 研发效率提升：
- 新品开发周期从平均120天缩短至84天
- 研发成本降低约25%
2. 市场响应能力：
- 区域性限定产品开发周期缩短至30天
- 热点风味跟进速度提升3倍
3. 质量管控：
- 产品风味一致性提升至98%
- 客诉率下降40%
该模块开发需结合企业现有信息化基础，建议采用敏捷开发模式，首期聚焦核心功能实现，通过3-6个月迭代逐步完善全流程。同时需建立跨部门协作机制，确保研发、生产、市场部门的数据流通与业务协同。
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