深夜 11 点，某连锁烘焙的区域经理盯着电脑屏幕，深陷数据泥潭。屏幕同时撕开三道伤口：督导巡店报告显示 A 店卫生满分，照片却显示该时段有蟑螂爬过操作台；20 家门店本周的 AI 异常事件记录很刺激——闭店后烤箱未关 42 次、AI 识别员工未戴口罩 87 次、垃圾满溢未处理 35 次；5 家门店的整改任务栏猩红刺眼：超 20 项任务逾期未完成，最久的已晾了 72 小时。

他必须手动缝合这些撕裂的数据：对照督导打分、AI 告警、整改进度，在 Excel 里拼凑出门店得分。少扣有失公平，多扣引发投诉，人工缝合的数据永远有 Bug.

督导巡检、AI 监控和整改追踪这三个本该环环相扣的环节，却像三个说着不同语言的部门，让区域经理不得不充当翻译和裁判的双重角色。

让管理者挣脱这种三头六臂仍难逃漏洞的噩梦，正是智睿视界推出「门店健康度分析智能体」的初衷。

01 门店管理的「糊涂账」

在门店健康度分析智能体上线前，连锁企业普遍面临着门店管理闭环缺乏完整性的困境。这种困境并不是指巡店过程或者门店管理数据不完整，而是门店管理的所有动作完成后，没有有效且深入的分析，针对门店累计的问题进行奖惩，从而分析每一家门店运营的健康度。

这种困境揭示了行业通病：大多数门店管理只是「数据搬运工」，它们记录过程，却无法回答本质问题：

• 门店综合管理水平究竟打几分？

• 为什么A店总比B店差？

• C店的这些问题怎么老是改不了？

• 这么多问题门店该优先抢救谁？

比如 AI 每天捕获大量门店异常事件，如门店空岗、外卖包装不规范、原材料非总部指定、卫生违规、餐桌清洁不及时等，但哪个门店发生的门店空岗次数最多，哪个门店卫生违规次数最多，都需要人工拉数据进行统计。其次，统计工作易出错，区域经理需整合督导现场巡检、远程巡检、AI事件以及整改任务等多源数据，漏算错算，Excel 公式错误等小问题都可能引发团队不满。最后，奖惩反馈严重滞后，决策常延迟数周，员工无法实时了解进度，积极性在等待中逐渐消磨。

这些管理问题的本质在于，随着品牌门店数量不断新增，传统的人力统计汇报管理模式已无法适应复杂规则的公平执行，导致管理颗粒度与业务规模失衡。

02 门店健康度分析智能体：从管理工具到门店医生

智睿视界「门店健康度分析智能体」的出现，让整个巡检工作变得完整。

门店健康度分析智能体将关联现场巡检、门店自检、 AI 事件以及整改效率等数据，对门店的管理做出分析。与传统 BI 分析不同，门店健康度分析智能体不仅仅关注过程数据，还能通过积分方式提供总结性数据分析。综合巡检数据、AI 异常事件以及整改任务的执行情况，计算出门店的最终得分。积分规则的配置允许客户灵活设定检查项、AI 巡检异常事件和整改效率的权重，从而得到一个反映门店整体健康状况的分数。

积分规则设置-关联不同任务

智睿视界打破了传统连锁店智能管理模式的束缚，实现了积分规则的灵活定制。品牌可以根据自身的业务需求，像搭积木一样自由组合进行打分。如果同一企业旗下拥有不同品牌，在设置打分规则时，只要关联对应品牌下的门店即可，确保不同品牌对应不同的积分规则。以烘焙行业为例，可以设定裱花台未按时消毒清洁扣 3 分，而 2 小时内完成整改则奖励 2 分，超过 1 小时未整改扣 2 分。这种规则设置不仅与行业特性深度咬合，还能有效激励员工的积极性。

其次是全链路自动化，假设当 AI 识别到员工未戴口罩时，积分中心能即时关联事件类型、发生时段、整改速度。并在毫秒级内输出得分结果，确保了数据驱动的实时性和准确性。同时，为了避免误伤或者 AI 误判导致的扣分，系统支持选择对应的积分项进行手动补发或者补扣积分。

积分管理-手动纠错

最后，所有积分数据都会以直观的图表方式被呈现， AI 助手 Rimo 自动整合所有数据并进行分析，做出诊断：

Rimo诊断

对客户而言，这不仅仅是一个积分系统，而是一个能够直观反映门店健康状况的智能体。通过门店健康度分析智能体，客户可以快速定位问题门店，深入了解门店的综合健康状况，从而制定更有针对性的管理策略。这种从过程到结果的全面数据掌控，正是智睿视界与其他同类产品的区别所在。