一、模块定位与目标
　　1. 核心定位：构建川味风味数据库与智能研发平台，实现川味冻品风味标准化、创新化和工业化转化。
　　2. 目标用户：
　　 - 研发部门：风味配方设计、工艺优化
　　 - 生产部门：工艺参数标准化执行
　　 - 质检部门：风味一致性监控
　　 - 市场部门：风味趋势分析与产品定位
　　
　　 二、核心功能架构
　　
　　 1. 风味数据库管理
　　- 川味元素库：
　　 - 基础味型：麻辣、椒麻、酸辣、红油等24种经典川味分类
　　 - 香辛料库：花椒、辣椒、郫县豆瓣等300+种川味原料电子档案（含挥发性成分分析）
　　 - 风味图谱：可视化呈现不同味型间的配伍关系
　　
　　- 配方管理系统：
　　 - 版本控制：支持配方迭代记录与差异对比
　　 - 成本计算：自动关联原料价格与用量
　　 - 合规性检查：自动匹配食品安全标准（GB 2760等）
　　
　　 2. 智能研发工具
　　- 风味模拟系统：
　　 - 基于机器学习的风味预测模型（输入原料配比→输出感官评分）
　　 - 虚拟调味实验室：3D可视化调配界面
　　 - 风味平衡算法：自动计算麻、辣、鲜、香的比例阈值
　　
　　- 工艺优化模块：
　　 - 解冻/复热工艺参数库（微波、蒸煮、油炸等）
　　 - 风味保持度预测模型（针对不同冻品形态）
　　 - 保质期风味衰减曲线生成
　　
　　 3. 感官评价系统
　　- 数字化品评工具：
　　 - 电子舌/鼻数据接入接口
　　 - 自定义感官评价量表（15维川味特征指标）
　　 - 消费者偏好聚类分析
　　
　　- 风味地图工具：
　　 - 地域风味偏好热力图
　　 - 季节性风味趋势预测
　　 - 竞品风味特征对比分析
　　
　　 4. 研发项目管理
　　- 协同研发平台：
　　 - 研发任务分解与进度追踪
　　 - 跨部门审批流程（配方→中试→量产）
　　 - 研发知识库（失败案例库、成功经验库）
　　
　　- 成本模拟系统：
　　 - 原料价格波动影响分析
　　 - 工艺调整成本预测
　　 - 风味升级ROI计算
　　
　　 三、技术实现方案
　　
　　 1. 数据层
　　- 风味指纹图谱库：
　　 - 采用GC-MS、电子鼻等技术建立风味物质数据库
　　 - 关联风味物质与感官描述的映射关系
　　
　　- 知识图谱构建：
　　 - 川味烹饪技艺本体建模
　　 - 原料-工艺-风味关联规则挖掘
　　
　　 2. 算法层
　　- 风味配伍推荐算法：
　　 ```python
　　 def flavor_compatibility(ingredients):
　　 　　 基于协同过滤的香辛料搭配推荐
　　 compatibility_score = 0
　　 for pair in combinations(ingredients, 2):
　　 compatibility_score += compatibility_matrix[pair]
　　 return compatibility_score / len(ingredients)
　　 ```
　　
　　- 风味衰减预测模型：
　　 ```math
　　 F(t) = F_0 \cdot e^{-kt} + C
　　 ```
　　 （F(t): t时刻风味强度，k:衰减系数，C:基础风味值）
　　
　　 3. 界面层
　　- 3D配方设计台：
　　 - 拖拽式原料组合
　　 - 实时风味强度可视化
　　 - 工艺参数联动调整
　　
　　- 风味趋势仪表盘：
　　 - 社交媒体风味关键词监测
　　 - 餐饮渠道风味流行度分析
　　 - 区域市场风味偏好地图
　　
　　 四、实施路径
　　
　　1. 基础建设阶段（1-3月）：
　　 - 完成川味原料数据库搭建
　　 - 开发基础配方管理系统
　　 - 建立风味评价标准体系
　　
　　2. 智能升级阶段（4-6月）：
　　 - 部署机器学习风味预测模型
　　 - 开发工艺优化仿真模块
　　 - 实现与生产设备的IoT对接
　　
　　3. 价值深化阶段（7-12月）：
　　 - 构建风味知识图谱
　　 - 开发市场导向的研发决策支持系统
　　 - 实现跨企业风味数据共享
　　
　　 五、预期效益
　　
　　1. 研发效率提升：
　　 - 新品开发周期缩短40%
　　 - 配方一次通过率提高60%
　　
　　2. 质量控制优化：
　　 - 产品风味一致性达95%以上
　　 - 客诉率降低35%
　　
　　3. 创新能级提升：
　　 - 年均推出创新风味产品增加3-5款
　　 - 形成企业专属的"风味IP库"
　　
　　 六、技术保障措施
　　
　　1. 数据安全：
　　 - 风味配方区块链存证
　　 - 研发数据分级加密管理
　　
　　2. 系统集成：
　　 - 与ERP/MES系统无缝对接
　　 - 支持多种检测设备数据接入
　　
　　3. 持续迭代：
　　 - 建立风味研发数字孪生体系
　　 - 每月更新风味趋势数据库
　　
　　该模块的开发将推动川味冻品从经验式研发向数据驱动的智能化研发转型，帮助企业在保持传统风味精髓的同时，实现工业化生产的标准化与创新突破。建议采用敏捷开发模式，首期聚焦核心数据库与基础研发工具开发，后续逐步完善智能预测与决策支持功能。