2026 AI 食品工廠應用與 FSSC 22000 V7 驗證｜GFSI、AI 異物檢測、智慧製程、預測性維護與食品標籤合規

AI 能取代食品工廠品保人員嗎？導入 AI 是否已成為 FSSC 22000 驗證的必要條件？從 GFSI 食安認證架構、FSSC 22000 V7，到 AI 視覺辨識、數位雙生、設備預測維護與供應鏈法規審查，解析食品安全管理的數位轉型趨勢。

GFSI 與 AI 食品安全管理有什麼關係？

全球食品安全倡議（Global Food Safety Initiative，GFSI）透過食品安全認證方案的基準比對與認可機制，促進全球食品供應鏈對食品安全管理的共同信任。

常見的 GFSI 認可食品安全認證方案包括：

• SQF（Safe Quality Food）
• BRCGS 食品安全全球標準
• FSSC 22000 食品安全管理系統驗證方案

隨著 AI、數位追溯及自動化風險分析技術發展，食品企業開始思考如何將數位工具納入既有食品安全管理系統，提升資料品質、風險辨識效率及跨部門管理能力。

需要注意的是：GFSI 認可食品安全驗證方案，不代表 GFSI 已全面強制 SQF、BRCGS、FSSC 22000 的受驗證企業具備相同的最低 AI 能力。目前不能將「逐步建立 AI 與數位能力」直接視為所有 GFSI 認可方案已正式生效的共同強制要求。

食品安全數位轉型需要使用同一套 AI 系統嗎？

食品企業的製程、規模與風險不同，AI 數位轉型不一定需要採用單一封閉式平台。企業可以將互操作性（Interoperability）作為系統規劃原則，確保不同工具產出的資訊能夠整合、追蹤、查核與驗證。

例如：

• 供應鏈端：使用 AI 與區塊鏈技術，協助管理產品批次資訊及供應鏈追溯紀錄。
• 食品加工端：使用客製化 AI 系統，分析食品製程或環境監測資料，輔助辨識病原體相關風險。
• 品保管理端：將不同系統的檢驗、監測與稽核資訊整合，供食品安全團隊審查及追蹤。

不同系統能否有效導入食品安全管理，仍須確認資料正確性、紀錄完整性、可追溯性及相關驗證要求，而非僅以是否使用 AI 作為判斷依據。

FSSC 22000 V7 對 AI 的管理要求是什麼？

FSSC 22000 Version 7於 2026 年 5 月發布，整合新版 ISO 22002 系列前提方案要求，並與 GFSI 2024 年基準比對要求接軌。

其中，FSSC 22000 V7 Part 3新增 AI 使用相關要求，重點是規範驗證機構（Certification Body，CB）在驗證流程中使用 AI時，應具備適當的管理與監督機制。

相關要求包括：

• AI 治理：建立負責任且合乎倫理的 AI 管理架構。
• 風險評估：針對使用的 AI 系統執行文件化風險評估。
• 測試與驗證：確認 AI 系統的適用性、準確性、重複性及安全性。
• 人類監督：AI 可作為支援工具，但不得取代驗證流程中的必要人員判斷與關鍵決策。
• 透明與責任分工：明確界定 AI 使用範圍、相關人員責任及異常處理機制。

食品工廠與驗證機構須分開理解：Part 3 的 AI 條款不是要求每一家申請 FSSC 22000 的食品工廠都必須購買或導入 AI 系統。食品工廠仍應依其適用的 FSSC 22000、ISO 22000、前提方案及附加要求建立管理制度。

AI 在食品工廠有哪些實際應用？四大智慧食安管理方向

AI 可協助食品工廠處理影像、感測器、製程及文件資料，常見應用方向包括異物檢測、製程最佳化、預測性維護，以及供應鏈追溯與標籤合規。

一、視覺 AI 異物檢測與品質分級（Quality & Defect Detection）

傳統光學篩選與人工目視檢查可能受到光線、產線速度、物料外觀差異及人員疲勞影響。透過深度學習（Deep Learning）與電腦視覺（Computer Vision），食品工廠可提高影像資料的分析效率，協助辨識產品外觀缺陷及異物。

應用案例：馬鈴薯與農產品分選產線

以馬鈴薯進廠驗收與切片生產線為例，可透過高速攝影機、影像辨識模型及自動剔除設備，輔助偵測：

• 馬鈴薯黑斑與綠皮
• 形狀及外觀瑕疵
• 石頭等非食品異物
• 塑膠碎片等外來污染物

當系統辨識到不符合設定條件的物料時，可連動氣噴等自動剔除裝置，減少不良品流入後續製程的機會。

應用價值：提高大量物料檢查效率、改善品質分級一致性，並協助降低異物污染風險。實際辨識準確度及效益，仍須依設備、物料種類與現場測試結果判定。

二、智慧加熱、配方最佳化與能源管理（Process Optimization & Efficiency）

食品工廠的加熱、殺菌、冷卻與配方管理，必須兼顧產品安全、品質一致性及能源效率。AI 可結合感測器、製程數據及數位雙生（Digital Twin）技術，分析生產條件並提出調整建議。

企業數位轉型案例：聯合利華（Unilever）與雀巢（Nestlé）

聯合利華已公開推動 AI 與數位雙生技術在製造網絡中的應用，透過設備與產線的即時資訊分析，協助改善製程效率、能源使用及生產決策。

雀巢亦持續推動工廠數位化，運用即時生產資料改善產線表現，並朝 AI、機器人及數位雙生等智慧製造技術發展。

食品熱處理產線可以如何使用 AI？

以冰淇淋、醬料或其他需經熱處理的產品為應用情境，AI 可協助分析：

• 原料批次的初始溫度
• 產品黏度與流動特性
• 環境與設備運作條件
• 熱交換器或殺菌設備的加熱與冷卻數據

在適用的製程中，企業可將相關分析結果用於評估熱處理效率與能源消耗，同時確保製程符合經確認及驗證的 HACCP 關鍵管制條件。

若製程使用 F0 值或巴氏殺菌單位（PU）等熱處理指標，仍應依產品、製程特性及適用規範進行確認。AI 模型不得自行取代已建立的殺菌條件、關鍵限值或必要的人員審核。

三、預測性維護與設備衛生管理（Predictive Maintenance & Hygiene）

食品設備故障不只影響生產效率，也可能造成物理性與化學性污染。例如設備零件磨損、金屬碎屑產生或潤滑油洩漏，都可能形成食品安全風險。

透過物聯網（IoT）感測器與預測性維護模型，食品工廠可持續蒐集馬達、軸承及其他關鍵設備的振動、溫度與運作資訊，協助維護人員及早辨識異常。

企業案例：海尼根（Heineken）與嘉士伯（Carlsberg）

海尼根的啤酒廠數位化案例，包含設備連網、振動監測及設備狀態資訊整合，協助提升設備維護管理能力。其智慧啤酒廠計畫亦擴展至多個生產基地，應用 IoT 與 AI 分析改善設備及資源使用效率。

嘉士伯亦有導入工業 IoT 與即時生產數據監測的案例，用於提升設備整體效率與維護管理。

AI 預測性維護如何降低食品安全風險？

• 設備監測：持續蒐集馬達、軸承及高速產線設備的運作資料。
• 異常預警：辨識可能與零件磨損或設備故障有關的異常訊號。
• 維護安排：由維護人員根據實際設備狀況，規劃檢修與零件更換。
• 污染預防：降低設備異常引發停機、金屬異物或潤滑油污染的風險。

在食品安全管理系統中，這類技術可作為設備維護及前提方案的輔助工具，協助企業執行與ISO 22002-1、ISO 22002-100等相關要求相符的設備管理活動。

四、供應鏈追溯、食品標籤合規與變更管理（Supply Chain & Regulatory Compliance）

食品企業面對跨國供應鏈、不同市場的食品標示法規及頻繁變更的供應商規格書，需要投入大量時間進行文件審查與法規比對。

透過大型語言模型（Large Language Model，LLM）與光學字元辨識（Optical Character Recognition，OCR），企業可建立文件初步審查流程，協助發現可能的合規問題。

應用情境：歐洲跨國零售與食品供應鏈

以 Carrefour、Aldi 等跨國零售企業所面對的多國供應鏈管理情境為例，食品供應商可評估使用 AI 工具，協助處理大量供應商規格書、產品標籤與法規資料。

以下為可行的技術應用情境，並非表示上述企業均已採用相同的 AI 審查系統。

• 供應商規格書審查：以 OCR 讀取文件內容，使用 AI 比對原料名稱、成分與規格資料。
• 過敏原管理：協助辨識配方及標籤中的過敏原資訊是否存在差異。
• GMO 與添加物法規比對：將文件內容與適用市場的規範進行初步比對。
• 食品標籤審查：協助檢查成分表、過敏原標示及其他應標示事項。
• 變更管理：當配方、原料來源或供應商規格變更時，協助辨識需要重新確認的項目。

AI 的角色是初步篩選與風險提示。實際標籤內容是否符合法規，仍須由具備相關專業能力的 QA／品保、法規或授權人員完成審查與核准。

導入 AI 後，食品工廠還需要 QA／品保人員審查嗎？

需要。AI 可以提高食品安全資料處理效率，但AI 分析結果不等於完成食品安全風險評估，也不代表自動符合食品法規或 FSSC 22000 驗證要求。

例如，AI 可以提示某份產品標籤可能遺漏過敏原資訊，但是否構成違規、應如何修正，以及產品是否可放行，仍須依適用法規與企業核准程序，由相關人員確認。

FSSC 22000 V7 Part 3 所強調的人類監督原則，可作為理解 AI 治理的重要參考；但該條款直接規範的對象是驗證機構在驗證流程中使用 AI 的情形，不應誤認為對食品工廠 QA 簽核程序新增了相同的獨立 AI 強制條款。

AI 食品工廠應用與 FSSC 22000 V7 常見問題 FAQ

Q1：FSSC 22000 V7 是否強制食品工廠導入 AI？

不是。FSSC 22000 V7 Part 3 的 AI 管理要求主要針對驗證機構在驗證流程中使用 AI 的情形，不能直接解讀為所有受驗證食品工廠都必須導入 AI。

Q2：GFSI 認可的食品安全驗證方案有哪些？

常見方案包括 SQF、BRCGS、FSSC 22000 等。GFSI 透過基準比對與認可機制，促進食品安全認證方案的國際信任與接受。

Q3：食品工廠導入 AI 一定要使用統一平台嗎？

不一定。企業可依實際製程及管理需求選擇適合的系統，並重視不同工具之間的資料互通、資訊完整性及查核能力。

Q4：AI 可以檢測食品異物嗎？

可以。AI 電腦視覺可結合攝影機與自動分選設備，協助辨識產品外觀瑕疵及特定異物，但實際檢測能力仍須依設備及現場測試結果確認。

Q5：AI 可以直接控制 HACCP 關鍵管制點（CCP）嗎？

AI 可用於分析製程數據及提出控制建議，但涉及 CCP 的控制方式、關鍵限值及監控程序，仍應符合經確認及驗證的食品安全管理要求，不可直接由未經確認的 AI 模型取代。

Q6：AI 預測性維護如何協助食品安全？

透過分析設備振動、溫度及運作數據，AI 可協助提早辨識設備異常，供維護人員安排檢修，以降低停機及設備異常導致的污染風險。

Q7：AI 能自動完成食品標籤法規審查嗎？

AI 可協助辨識標籤內容、比對成分及提示過敏原等潛在問題，但最終法規判定及核准仍須由具備專業能力的相關人員執行。

Q8：FSSC 22000 V7 的 AI 治理重點有哪些？

針對驗證機構在驗證流程中使用 AI 的情形，FSSC 22000 V7 Part 3 重視 AI 治理、文件化風險評估、測試與驗證、透明性、人員責任，以及不得以 AI 取代必要的人類判斷與關鍵決策。

Q9：食品工廠應從哪一項 AI 應用開始？

建議優先選擇現有資料較完整、管理需求明確且容易評估效益的流程，例如產品外觀檢查、設備監測或標籤文件初步審查，再逐步擴大。

Q10：如何洽詢 FSSC 22000 驗證？

可洽詢暐凱國際，電話： 02-8751-1232 分機 235， 或透過 E-mail： Service@fsi.net.tw 洽詢 FSSC 22000 驗證相關服務。