茶葉也可以用AI撿選！建置IOT監測系統維持百年老茶品質

茶為全球需求量最大的飲品之一，茶葉種植通常需要特殊氣候輔助生產，且易因溫度與濕度變化影響茶葉品質，故種植區域以熱帶及亞熱帶地區為大宗。

農糧署臺灣農業年報統計資料指出，2022年臺灣茶葉栽培面積約為12,192公頃，產量達14,027 公噸，精品茶產地以中南部高海拔茶區為主，估計占全國植茶面積50%以上，概略推估，臺灣茶葉的年產值約可達到新台幣300億元以上。

茶產業品牌化不易，在於茶葉品質難統一

臺灣茶產業發展200餘年以來，以高品質茶葉供應與精緻化品牌走向為目標，惟無論是大型原料製茶廠還是小型品牌廠，都有一個共通的困難：「如何維持製茶品質統一」，品質不穩定的原因來自於生產參數不可見，每批原料入廠情況不同，製造環境溫溼度不同，傳統製茶產業迫切需要在系統中加入新技術，以提高茶的品質與生產效率。

智慧製造導入傳統製茶工藝，智能化控管創造競爭力

茶葉製造業涵蓋茶葉的生產、加工和銷售，製茶的過程包括採摘、殺青、揉捻、乾燥等步驟，每個步驟的技術和控制都對茶葉的品質和口感有所影響。長期以來，茶產業各項技術多透過老師傅經驗傳承，面對不同品種、不同品質的茶菁，合適的加工方法（萎凋、發酵、炒菁、揉捻、乾燥參數調整）均不相同，甚至與製茶廠地理位置息息相關。

然而，若老師傅退休，製茶工法可能跟著失傳，難以製造出同樣風味的茶品，因此，透過數位化及智慧化方式維持茶業風味與品質是現階段一大課題。有鑑於此，透過智慧製造技術，茶葉製造得以實現生產流程的自動化、數據化和智慧化。

 

圖1：茶菁分類與水分散失關係圖

資料來源：蜂巢數據

感測器和監測系統可以收集茶葉生產過程中的關鍵數據，如溫度、濕度、時間和能源消耗等，這些數據可以用於分析和優化製茶流程，提高生產效率和節省成本。同時，數據分析還可以提供有關茶葉品質的資訊，幫助製茶業者追蹤和改進製茶過程中的關鍵因素。

智慧製造提供遠程監控及操作能力，使製茶廠能夠即時監控生產狀況，同步響應和調整生產參數，即時及靈活之特性，使企業能夠更快地應對市場變化和客戶需求。

綜上所述，製茶產業作為一個傳統行業，正面臨著挑戰和機遇，透過智慧製造導入，可為茶葉製造業帶來新的可能性，提高生產效率、優化品質控制，逐步強化企業競爭力。

百年茶園透過精準監控，確保茶葉風味一致

以往為確保茶葉製程品質的一致性，茶園僅收取一心二葉（嫩葉）並進行乾燥處理，惟在擴大收取茶菁範圍的同時，必須找到解決方案來維持製茶品質的一致性。

透過感測器和數據收集系統，可即時監測茶菁狀態和品質；於茶葉萎凋監控系統導入物聯網（IoT）技術，精確調節萎凋的溫度、濕度和時間，從紀錄資料庫建立環境因子對水分散失關係，推算每種分類茶葉需進行之時間，並建立關聯性分析，建構萎凋時間預測與品質管理模型，可確保每一批茶葉都得到均勻和適當的萎凋處理。

經由參數優化分析及雲端系統建置，提供數據分析和預測功能，透過對製茶數據的分析，可以發現潛在的問題並迅速做出調整，進而降低不良品率和節省生產成本。同時，預測分析還可以提前預知生產需求和茶葉供應，實現生產計畫之準確性和效率。

基於茶園需擴大茶菁收取範圍和保持製茶品質的挑戰，以及面臨之客戶需求、技術提升和市場競爭等考量，導入智慧製造成為必然選擇。在茶葉前置處理的流程中，掌握茶葉萎凋過程，透過實際導入與監測過程，開發出茶葉萎凋監控智慧管理關鍵技術，透過APP即可掌握茶葉品質，茶葉成果分級之「優良等級」由7成5提升至9成，過程全自動化紀錄，不僅大幅減低人力成本，亦透過感測器、自動化設備和數據分析，實現茶菁收取和萎凋過程的精確控制，提升製茶的一致性、效率和品質。

FIND觀點

智慧監測與數據分析系統之導入不僅為關鍵製程帶來自動化和精準性，並在生產、管理、商業等多個面向產生應用效益，這些精進作為不僅提高生產效率及產品品質，減少製造成本及廢棄率，對市場競爭力與品牌聲譽亦具有深遠影響，有助於擴大並實現傳統茶製造業之群體升級。

 

封面圖片來源：Unsplash

參考資料來源：

邁向臺灣茶產業3.0之轉型契機與發展芻議

https://agritech-foresight.atri.org.tw/article/contents/1898