《AI重构食品饮料全价值链实战》快速消费品行业

AI重构食品饮料全价值链实战

从研发到渠道的数字化增长训练营

主讲： 张赤辉

【课程背景】

2026年，食品饮料行业正面临增量难寻、存量内卷的双重挤压。传统的人海战术和经验主义难以为继，但AI的引入又不能陷入技术空转——买了工具不会用、用了没效果。

组建AI特工队探索AI落地，员工自建AI智能助理已超2500个。集团领导与中高层管理者需要系统了解外部标杆企业的真实做法：元气森林如何用AI做产品研发和渠道决策？东鹏饮料如何用AI实现质检效率和动销预测的双重突破？三得利、太古可口可乐等国际巨头在渠道和供应链上做了什么？

本课程聚焦食品饮料行业AI落地的外部标杆案例，不讲越秀内部诊断，只讲同行怎么做、为什么这么做、效果如何。

【课程收益】

通过半天学习，学员将获得以下核心收益：

1看清全貌——理解AI在食品饮料行业研发、生产、营销、销售全链路的落地程度

与实际价值

2掌握路径——了解数字化供应链平台如何打通生产、物流与销售链路，构建全域渠

道生态

3获得参照——通过元气森林、东鹏饮料、三得利、太古可口可乐等标杆案例，建立

自身行动的参照系

【课程对象】

集团领导及中高层各个板块的培训班学员

【课程时间】

0.5天（6小时/天）

【课程大纲】

一：认知破局——AI在食品饮料行业的真实落地程度

1.1 食品饮料行业的AI悖论

1.1.1为什么说食品饮料行业是AI最难落地、但落地后效益最大”的行业之一？

1.1.2食品饮料行业AI落地的三大卡点：数据基础弱、业务链条长、组织惯性大

1.2 AI在食品饮料全链路的穿透地图

1.2.1研发端： AI选品四步法——找痛点、测概念、定包装、预上市

1.2.2生产端： AI视觉质检、智能排产、能耗优化

1.2.2营销端： AIGC批量生成内容、AI精准投放、智能导购

1.2.3销售端： AI终端巡检、智能定价、经销商画像

1.3 AI落地的冰山模型

1.3.1水面上的“技术应用”只占20%，水面下的业务流程重构与数据清洗占80%二：四大标杆案例解码——AI怎么干、干了什么、什么效果

四个案例串讲，每个案例讲透一个核心场景，然后直接带出的启示。

2.1 元气森林——AI选品与渠道决策

干什么： 元气森林是数字原生企业，从诞生第一天就建立在数据驱动之上。量

子科技（元气森林旗下数字化子公司），AI参与供应链决策、工厂选址和营销投放。

怎么干的：

AI选品：通过AI分析社交媒体消费数据，挖掘未被满足的口味需求

新品概念测试：AI模拟不同包装、定价、口味组合的市场反应

AI预测未来3年各市场销量，反向推导工厂选址

经销商画像与智能分级：AI评估经销商健康度，精准投放资源

什么效果： 气泡水、燃茶、外星人电解质水——爆款背后的数据逻辑被验证，供应

链前置决策能力远超同行

对管理者的启示： 元气森林不是传统企业转型AI，而是用AI做传统生意。关键差异

是数据是决策的起点，不是决策的佐证。

2.2 东鹏饮料——AI效率革命：质检与产销协同

干什么： 东鹏饮料自建IT公司鹏智瑞，把AI用在两个最痛的地方——生产质检和

产销协同。

怎么干的：

AI质检：每分钟检测800瓶饮料，AI识别技术与人工巡检结合，准确率近98%

DS大模型部署：重点提升动销预测精准度及产销协同效率

经销商库存预警：AI自动预警库存异常，减少压货与断货

什么效果： 每年节省人力成本超千万元；生产计划从“经验排产”到“数据驱动”

对管理者的启示： 东鹏的逻辑是把效率做到极致，让AI做人做不好、做不快、做不

准的事。AI不追求酷，只追求准和快。

2.3 三得利——AI深耕餐饮渠道

干什么： 三得利利用AI分析餐饮渠道的佐餐场景，把乌龙茶做成日料标配。

怎么干的：

AI分析不同餐饮场景的消费数据，精准锁定日料店和烧烤店的铺货策略

将品牌战略转化为终端执行的标准化动作

AI持续监测终端动销，动态调整铺货与促销策略

什么效果： 渠道渗透率大幅提升，乌龙茶成为日料佐餐的隐形冠军

对管理者的启示： 三得利把“品类”变成一个场景标签，深耕一个场景吃掉一个渠

道。AI在这里不是替代人，是帮人找到哪个场景最有价值。

2.4 太古可口可乐——AI终端管理与数字化供应链

干什么： 太古可口可乐用AI连接消费者、客户和终端，把终端从不可控变成可量

化。

怎么干的：

全球最大的冰柜物联网：用AI连接消费者、客户和终端

拍照即盘点：业务员上传冰柜照片，AI自动识别竞品占比和缺货情况

数字化供应链平台：从推式生产到拉式供应——让供应链从拍脑袋变成看数据

什么效果： 从人管终端到AI管终端——管理半径指数级放大，终端执行可量化、可

追溯

对管理者的启示： 太古的逻辑是先让终端可见，才能让终端可控。数据采集是第一

步，数据决策是第二步。AI不是一步到位，是从看得见开始的。三：AI时代的管理者角色——从管人到管人机协同

3.1 AI对组织的影响：不是裁员，是人机协同

3.1.1哪些岗位被重塑？行政支持类、数据统计类、标准化执行类

3.1.2被重塑不是消失，是升级——从执行者变成AI管理者

3.2 从试点到规模化的三个关键

3.2.2关键一：数据基础——没有数据，AI无法工作

3.2.3关键二：场景选择——从高频、重复、有数据的环节开始

3.32.4关键三：组织适配——AI不是技术项目，是业务流程重构

3.3 管理者在AI时代的三个角色

3.3.1战略决策者： 判断AI在哪条业务线最先产生价值

3.3.2资源分配者： 决定AI投入的优先级与节奏

3.3.3文化塑造者： 推动拥抱AI而非恐惧AI的组织文化四：行动指引——从标杆案例到自身思考

4.1四个案例的共同规律：

4.1.1元气森林： AI是商业模式的起点，不是终点

4.1.2东鹏饮料： AI聚焦效率瓶颈，做人做不好、做不快的事

4.1.3三得利： AI把品类变成场景标签，深耕一个场景吃掉一个渠道

4.1.4太古可口可乐： AI让终端从不可控到可量化，从人管终端到数据管终端

4.2课后建议： 选择一个标杆案例的业务逻辑，对照本业务板块的一个环节，梳理数

据基础和AI介入的可能性