法国Kermené引入Zetes方案实现托盘校验零误差
法国知名食品加工企业Kermené近日宣布完成其供应链关键环节的数字化升级，通过引入Zetes公司的Medea Shipping Verification解决方案，实现了托盘出货环节的自动化校验。作为法国大型连锁超市E.Leclerc的供应商，Kermené日均从各工业基地发出近10万个纸箱，在超生鲜（ultra-frais）食品领域，这种高频次、高时效的物流环境对追溯体系的度提出了近乎苛刻的要求。任何微小的标签错误或数量差异都可能导致食品安全隐患或严重的物流延误。
Kermené拥有4,000名员工和7个工业基地，其供应链高度自动化。然而，在引入新系统前，部分人工操作环节仍存在导致标签识别偏差或托盘组装错误的风险。正如Kermené第三加工及供应链工厂总监Arnaud Valet所言：“我们每天向1,400个销售点供货，这要求我们必须具备无懈可击的全程追溯能力。”在超生鲜行业，一个未被正确识别的纸箱可能引发卫生问题或物流混乱，因此企业亟需一种能够统一标准并实现自动化的托盘控制手段。
从人工扫描到AI视觉识别的技术跃迁
KermenéZui终选择了Zetes Medea Shipping Verification方案，该方案在5个工业基地部署了11个自动检查门（CAP）。这一系统的核心在于其ImageID技术，能够在单次拍摄中捕捉托盘的双面图像。每一托盘在生产线末端都会经过严格检测：系统读取所有Data Matrix码，核实数量、批次号、产品参考代码及保质期（DLC）。
Kermené信息技术主管Alexandre Petroff表示：“如今，所有托盘在出厂前均经过扫描和校验，确保了从单个纸箱开始的完整追溯性。”该解决方案通过自动比对托盘实际内容与制造执行系统（MES）中的预期数据，实时收集代码、图像及合规状态信息。一旦发现差异，系统会立即反馈至信息系统，从而在发货前拦截问题托盘，防止错误流入下游环节。
更为关键的是，Kermené与Zetes合作引入了人工智能模块进行深度优化。利用现场收集的数百张托盘照片，团队对每个纸箱进行了标注，训练出基于AI的目标检测模型。Petroff指出：“AI的应用让我们超越了单纯的代码读取。它提供了互补的视觉解读能力，即使标签缺失或模糊，也能识别托盘上实际存在的纸箱数量。”这种结合传统条码识别与AI视觉验证的双重机制，显著提升了控制的可靠性，降低了因标签问题导致的误判风险。
效率提升与零误差追溯的商业价值
自动化带来的绩效提升是立竿见影的。过去，人工控制一个托盘可能需要多达144次扫描，耗时超过一分钟；现在，这一过程仅需5秒。由此节省的人力相当于5个全职岗位（ETP），这些员工被重新分配至更高附加值的工作任务中。目前，Kermené已实现的追溯掌控，彻底消除了“幽灵纸箱”、组装差异及发货错误。
Arnaud Valet总结道：“在这个项目中，Zui大的收益在于追溯性。我们与Zetes的合作就像是一份全方位的风险保险。”在超生鲜食品领域，任何近似值都是不可接受的，这种零误差的控制不仅保障了产品质量，也维护了E.Leclerc的品牌形象。通过实时提供运营团队所需的可见性，该系统在不颠覆现有组织架构的前提下，实现了流程的无缝集成。
法国作为欧洲重要的食品加工中心，近年来在《能源与气候法》框架下，对食品工业的数字化和可持续发展提出了更高要求。Kermené的这一举措不仅是对内部效率的提升，也反映了法国食品行业在面对复杂供应链挑战时，倾向于通过高精度自动化技术来确保合规性与安全性的趋势。对于依赖高频周转的生鲜供应链而言，数据驱动的实时校验已成为核心竞争力之一。
从全球食品制造趋势来看，视觉检测与AI的结合正逐步取代传统的人工抽检模式。这种转变不仅源于对效率的追求，更源于消费者对食品安全透明度的日益关注。通过机器视觉捕捉细微差异，企业能够建立更坚固的质量防线。
行业启示：自动化校验在生鲜供应链中的关键作用
Kermené的案例为食品制造行业提供了一个典型的数字化转型范本。在超生鲜领域，时间就是质量，而数据就是信任。传统的依赖人工核对的方式不仅效率低下，且容易因疲劳或疏忽导致错误。引入具备AI能力的自动校验系统，本质上是将质量控制点从“事后补救”前移至“事中拦截”，从而大幅降低召回风险和物流成本。
对于中国食品及快消品企业而言，这一案例具有直接的借鉴意义。随着国内电商直播和即时零售的爆发式增长，生鲜产品的出库频率和SKU复杂度急剧上升。许多企业在追求发货速度的同时，往往忽视了末端校验的性。Kermené的经验表明，通过部署类似的自动化视觉检测方案，企业可以在不显著增加人力成本的前提下，实现近乎的出库准确率。
此外，AI在标签缺失或污损情况下的容错能力，解决了实际生产中的一个痛点。在实际物流中，纸箱在搬运过程中难免出现标签磨损或脱落，传统OCR（光学字符识别）技术在此类场景下容易失效，而基于物体检测的AI模型则能更稳健地识别货物实体。这种技术冗余设计，对于保障供应链韧性至关重要。
同时，节省下来的人力资源重新配置到高价值环节，也提示企业应关注自动化带来的组织变革。自动化并非单纯为了替代人力，而是为了让人从重复性劳动中解放出来，专注于异常处理、流程优化及客户服务等更具创造性的工作。这种“人机协作”的模式，将是未来食品工厂的标准配置。
Zui后，追溯体系的完整性不仅是内部管理的需要，也是应对监管合规的外部要求。法国严格的食品安全法规以及欧盟日益完善的数字产品护照（DPP）趋势，都要求企业具备端到端的数据透明度。Kermené通过实时数据回传至MES系统，实现了生产与物流数据的无缝对接，这种数据闭环能力，将成为未来食品企业在国际市场竞争中的重要壁垒。