以下是 食品產線數據模型 的核心構面與架構設計：
🧱 一、數據模型架構（邏輯分層）
▶ 資料來源層（感測器/機台）
└ 生產數據、溫濕度、壓力、重量、速度等
▶ 資料傳輸層（PLC/MQTT/Modbus）
└ 協定統一、格式轉換
▶ 數據儲存層（資料庫/資料湖）
└ SQL、NoSQL、Time Series DB（如 InfluxDB）
▶ 數據處理層（ETL/清洗/分析）
└ 數據清洗、標準化、缺漏補齊
▶ 應用層（MES/SCADA/QMS）
└ 可視化監控、品質分析、報表生成
🔄 二、主要資料項目設計
資料類別
內容說明
設備資料
機台編號、運轉時間、停機原因、效率、稼動率（OEE）
環境數據
溫度、濕度、壓力、潔淨度（如需 HACCP）
原料追蹤
批次號、供應商、驗收紀錄、有效期
製程參數
攪拌速度、加熱溫度、時間、重量
產品資訊
產品批號、產線、製成時間、包裝資訊
品質檢測
pH值、水活性（aw）、微生物數據、外觀判定
人員作業
作業員、換班時間、操作紀錄、簽名紀錄
異常記錄
停機原因、異常點、時間戳記、處理狀態
📊 三、資料模型範例（簡化 ER 模型）
[機台設備] ---< [運作紀錄]
|
└---< [製程參數紀錄]
[產品批次] ---< [原料紀錄]
|
├---< [品質檢測紀錄]
└---< [包裝紀錄]
[作業員] ---< [作業紀錄]
📈 四、應用場景（資料模型驅動）
應用功能
對應資料類型
OEE 分析
設備運作紀錄、停機原因
批次追溯
原料資料、製程參數、產品資訊
品質異常追蹤
品質數據、製程對應紀錄
HACCP 檢查
溫濕度、金屬檢測、時間控制
自動報表產生
生產數據、員工作業紀錄
生產排程最佳化
製程歷史、設備產能、作業效率
🔐 五、與其他系統整合建議
系統
整合方式（建議使用 API 或中介平台）
ERP（進銷存）
同步原料出入、產品產出、工單對應
MES（製造執行）
即時紀錄生產流程、工單狀態
SCADA
與現場控制系統連接（OPC UA、MQTT）
QMS（品質管理）
將品質檢測數據整合分析與追蹤
WMS（倉儲管理）
批次與倉位追蹤、溫控記錄
以下是一個建議的食品產線數據模型架構，您可以根據具體的食品類型和生產複雜度進行調整：
核心實體 (Entities)
這些是數據模型中最基本的組成部分，代表產線上的關鍵事物。
原物料 (Raw Materials)
material_id (主鍵)
material_name
supplier_id (外鍵，連結供應商)
batch_number_format (批號格式，用於追溯)
unit_of_measure (單位，如 kg, L)
storage_conditions (儲存條件，如溫度、濕度)
shelf_life_days (保質期天數)
is_allergenic (是否為過敏原)
產品 (Products)
product_id (主鍵)
product_name
sku (庫存單位)
product_category
packaging_type
net_weight
shelf_life_days (成品保質期)
storage_conditions (成品儲存條件)
批次/生產訂單 (Batches/Production Orders)
batch_id (主鍵，追溯的核心)
product_id (外鍵，連結產品)
start_datetime
end_datetime
planned_quantity
actual_quantity_produced
status (如：計劃中、生產中、已完成、暫停、報廢)
operator_id (外鍵，負責操作人員)
line_id (外鍵，連結生產線)
生產線 (Production Lines)
line_id (主鍵)
line_name
location
capacity_per_hour (每小時產能)
status (運行中、停機、維護中)
設備 (Equipment)
equipment_id (主鍵)
equipment_name
line_id (外鍵，連結所屬生產線)
equipment_type (如：攪拌機、烤箱、包裝機)
manufacturer
model_number
last_maintenance_date
next_maintenance_due_date
供應商 (Suppliers)
supplier_id (主鍵)
supplier_name
contact_person
contact_phone
address
員工/操作員 (Employees/Operators)
employee_id (主鍵)
employee_name
role
shift
關聯實體 (Relationship Entities) 與數據點
這些實體描述了核心實體之間的關係，並記錄了生產過程中產生的關鍵數據。
原料批次使用 (Raw Material Batch Usage)
usage_id (主鍵)
batch_id (外鍵，連結生產批次)
material_id (外鍵，連結原物料)
material_batch_number (實際使用的原料批號)
quantity_used
usage_datetime
配方/BOM (Bill of Materials) (Recipes/BOM)
recipe_id (主鍵)
product_id (外鍵，連結產品)
version (配方版本，很重要)
creation_date
effective_date
status (啟用、停用)
子表：Recipe_Ingredients
recipe_id (外鍵)
material_id (外鍵)
required_quantity (所需數量)
unit_of_measure
生產參數 (Production Parameters)
parameter_record_id (主鍵)
batch_id (外鍵，連結生產批次)
equipment_id (外鍵，連結相關設備)
parameter_name (如：烤箱溫度、攪拌速度、pH值)
actual_value
setpoint_value (設定值)
unit
record_datetime
sensor_id (如果數據來自感測器)
品質檢測 (Quality Control Checks)
qc_check_id (主鍵)
batch_id (外鍵，連結生產批次)
material_id 或 product_id (連結檢測對象)
check_point (檢測點，如：原料入庫、半成品、成品)
test_item (檢測項目，如：微生物、酸價、外觀、重量)
measured_value
standard_min (標準最小值)
standard_max (標準最大值)
is_compliant (是否符合標準，布林值)
inspector_id (外鍵)
inspection_datetime
notes
設備維護記錄 (Equipment Maintenance Records)
maintenance_id (主鍵)
equipment_id (外鍵)
maintenance_type (如：日常保養、故障維修)
maintenance_date
performed_by_id (外鍵，維護人員)
description
parts_replaced
downtime_hours (停機時間)
不良品/廢品 (Defects/Waste)
defect_id (主鍵)
batch_id (外鍵)
product_id (外鍵)
defect_type (如：包裝破損、重量不足、變質)
quantity_wasted
reason_code
reported_datetime
operator_id (外鍵)
數據模型設計原則
追溯性 (Traceability)： 這是食品行業的關鍵。每個批次、原料使用、品質檢測等都應能互相連結，實現從最終產品到原料，或從原料到最終產品的雙向追溯。batch_id 和 material_batch_number 是實現追溯性的核心。
資料一致性與完整性： 使用主鍵 (Primary Key) 和外鍵 (Foreign Key) 確保數據的關聯性和完整性。
時間戳 (Timestamps)： 幾乎所有數據點都應包含時間戳 (datetime)，以便分析生產過程中的時間序列數據和事件。
量化數據： 盡可能地將數據量化，以便進行統計分析和趨勢預測。
彈性與擴展性： 模型應能適應未來可能增加的設備、檢測項目或生產流程。考慮使用 JSON 欄位儲存非結構化或經常變動的數據（例如特定感測器的額外讀數），但對於需要頻繁查詢和分析的數據，仍建議結構化儲存。
錯誤處理： 數據採集和儲存過程中應考慮數據遺失、設備故障等情況。
數據應用與價值
建立這個數據模型不僅是為了儲存數據，更是為了利用這些數據創造價值：
品質控制與保證：
實時監控關鍵生產參數，及早發現異常。
追溯品質問題的根源（例如，某批產品出現問題，可追溯到所用的原料批次或生產參數）。
自動生成品質報告。
生產效率優化：
分析各個環節的停機時間、產能利用率。
識別生產瓶頸。
優化排程，減少轉換時間。
成本控制：
精確追蹤原料消耗，減少浪費。
分析不良品和廢品的原因及數量，降低損失。
庫存管理：
精確掌握原料和成品的庫存狀態，優化訂購和出貨。
合規性與法規要求：
滿足食品安全法規的追溯性要求。
在召回事件發生時，能快速定位受影響的產品批次。
預測性維護：
分析設備的運行數據和維護記錄，預測設備故障，進行預防性維護。
數據分析與洞察：
利用BI工具對數據進行多維度分析，發現趨勢、模式和潛在問題，為決策提供依據。
建立這樣的數據模型是一個迭代的過程。您可以從最核心的數據開始，逐步擴展和細化，以滿足產線的具體需求和業務目標。考慮與 MES (Manufacturing Execution System) 或 ERP (Enterprise Resource Planning) 系統集成，以實現數據的自動化採集和流轉。