1 建设背景

1.1 数字化转型背景

随着新一代数字技术的蓬勃发展，数字经济已经成为世界各国争夺的战略制高点。紧跟数字经济发展脉络，已是当下传统制造业转型升级的必由之路。借力数字经济发展，制造业数字化转型升级的最终目标在于构建一个集信息收集、数据分析、组织决策和项目执行为一体的独特智能体系，强调数据信息化、设备智能化，以及员工、设备和管理三者之间的相容性。以此发挥我国制造业效率优势，持续增强创新灵活性。

基于国家政策导向，青岛啤酒作为国有企业率先实行先进制造业与服务业融合实践，拟打造啤酒生产的全产业链体系。通过建设智能制造工厂数字化服务平台、个性化在线定制平台、供应链服务平台，开发和应用智能化解决方案，融合信息技术、人工智能等应用，实现从订单收集到产品交付全过程的智能化管理，提高价值链的效率和质量。

1.2 基础条件

（1）企业智能制造基础

青岛啤酒在百年的发展中，在智能化设备、自动化控制系统、工控系统、信息化管理系统、资源管理系统守正出新，一直保持行业领导者地位。公司信息系统建设始于 2001 年，覆盖了公司所有制造工厂、省级销售单位以及各职能部门，同时延伸至经销商、供应商、第三方物流。2011 年，青啤率先在啤酒行业通过 ISO27001 信息安全体系认证，2015 年，在青岛市经信委的带领下，通过了两化融合体系认证，成为首批通过该体系认证的青岛企业之一。

（2）企业推进数字化转型业务基础

2021 年 3 月 15 日，青岛啤酒厂成为全球首家啤酒饮料行业工业互联网“灯塔工厂 ”，构建了人工智能驱动的端到端体系，实现了“以产品为中心”转变为“以消费者为中心”，从大规模生产到大规模定制的数字化转型，促进了行业绿色可持续发展 , 提升了中国先进制造的国际影响力，成为中国智造的行业新标杆。2021 年，青岛啤酒获评山东省数字化车间，2022 年获评青岛市智能工厂。

2 智能制造场景及方案介绍

2.1 质量管控 - 智能在线检测 - 基于数字化的质量全流程管理

（1）具体场景描述

应用该场景可对生产全过程的关键工艺质量参数进行自动采集，实时监控，异常报警，并自动分析检测数据，形成可视化的智能报表，有助于发现生产过程中的瓶颈和薄弱环节 , 进行有针对性的改善。行业内首家建立 ERP 质量数据系统：总部对所有工厂的质量数据进行 ERP 线上集中动态监控，并通过控制图、盒须图等分析工具，对检测过程实施统计控制，为质量改进及质量战略的制定提供了科学的依据。

（2）解决的痛点问题描述

传统生产线的智能在线检测系统尽管可以实时监测和分析数据，但仍然存在误报和漏报的可能。系统也会因为环境变化或设备故障而产生误报，可能会因为检测灵敏度不足而漏报一些问题。同时，智能在线检测系统会产生大量的数据，包括生产数据和工艺参数等，但对数据进行安全存储和保护能力弱，数据泄露和滥用现象时有发生。

（3）采用的技术方案

①全新一代 EBI 空瓶检测机、FBI 满瓶检测机，基于 IRIS 检测系统及 M2 技术的创新和变革实现照相计算机取代电子分析装置，最终实现高速照片比对。

②先进的数据记录系统，自动采集生产数据，并生成剔除趋势分析图，多品种、多时间、不同模块同步分析。

③采用 IR 检测技术对残留水进行检测、应用 HF 技术对残留碱液进行监测。7 台 CCD 高速照相机，最高检测速度 1200 次 / 分钟 , 多角度拍照，540 °覆盖。

④贴标质量检测系统，多套系统满足全方位检 测。模块化贴标机配备贴标质量检测单元，2 台照相机满足全标检测。

⑤全过程 1800 多个质量检测点，所有数据进入 ERP 系统，实时跟踪与监控，自动统计分析，促进质量改进。

（4） 已实施成效

① 7 台 CCD 高速照相机，最高检测速度：1200 次 /分钟 , 多角度拍照，540 °覆盖；

②识别率：2mmx2mm 异物检测精度 99.5% 以上；

③冷贮酒乙醛在 100% 合格的基础上，达公司标杆率由 44.5% 提升至 95.8%；

④百万缺陷指标，产品不良率下降 39%。

（5）经济性和可推广性

可节约生产劳动力约 30 人，每年为公司节省超过生产成本约 500 万，并且大幅提 高产品质量。同时，该场景实例采用的均是通用设备，定制化开发投入小，适合在同行业内进行推广应用。智能在线检测场景的实施可以帮助企业提高生产效率和资 源利用率，减少能源和资源的浪费，场景实施衍生的标准和 规范可以被其他车间和工厂采纳和推广，从而提高整个行业的标准化水平。

2.2 工厂建设 - 工厂数字化设计 - 基于 3D 建模数字仿真的智能仓储建设

（1）具体场景描述

青岛啤酒厂为保证新建智能仓储项目能够顺利落地，在建设前，就对整个项目进行了三维建模，数字化仿真，将整个流程、设计、效率等进行了数字化模拟，在项目建设过程中，按照三维分解的步骤进行建设，实现最终完成效果与预期效果高度契合。

（2）解决的痛点问题描述

传统三维软件建立的产线布局模式只具备静态展示和查看 功能，无法对生产过程中多因素动态信息进行计算模拟的能力，产线布局仅仅依靠设计工程师传统经验，而仅依靠人员计算，无法对产线建设过程中的多种因素进行通盘考虑，从而无法暴露在产线实际建设之前的潜在问题，而且由于传统设计软件的局限性，会在设计实施过程中产生很多问题，具体如下。

①产线物流运转过程无法直观表示，复杂产线产品生产运输过程交流成本较高；

②传统三维设计方式仅仅在前期规划、设备模型设计阶段采用数字化手段，在产线建成后，相关数据资料作为档案资料封存，无法对后期生产、调试、产线优化产生作用，造成了资源浪费；

③对于复杂产线节拍计算较为困难。

（3）采用的技术方案

通过 SketchUp3D 建模软件对整个项目进行建模，实现可视化设计。再通过 CAD 图纸落地，进行细节尺寸校核。通过 flexsim 软件对运动设备进行效率仿真及压力测试，保证设备的可用性。

（4）已实施成效

通过 3D 建模数字仿真软件可以将数模与实际工厂进行数据打通，对真实仓储进行合理管控并不断优化。设计建设智能仓储是一项庞大的系统工程，与数字化相结合可以对整个仓储进行有效的控制与管理，以及对内外部各种资料进行合理规划与应用配置，设计前期进行详实的数字化布局与仿真模拟能有效的提升设计效率，采用 3D 仿真技术，连接虚拟与现实，从而极大的提升智能仓储设计工作效率及后期数据应用率。

（5）经济性和可推广性

基于 3D 建模数字仿真技术可以提高项目实施成的功率，是项目实施落地的基础。目前实际的应用效果，高于预期规划目标。同时该场景实例采用的均是通用设备，定制化开发投入小，适合在行业进行推广应用。

2.3 生产作业 - 产线柔性配置 - 基于效率导向的柔性化、智能化拉动式生产

（1）具体场景描述柔性、模块化、定制化生产运行模式：满足小批次、多品种柔性生产模式，行业内独有单产线可实 现生产近 200 个 SKU 生产任务，单日可最多实现 20+ 品种快速转换生产智能化、总线集成技术应用，实现装备高度集成，一体化运行。

（2）解决的痛点问题描述

青岛啤酒作为一家大型啤酒生产企业，面对多样化的产品品种需求。传统的生产线通常是固定配置的，无法灵活应对不同品种的生产需求。而产线柔性配置可以通过模块化设计和灵活的设备布局，使生产线能够快速切换和适应不同品种的生产需求，解决了品种转换时间过长，影响产出、效率问题，生产过程中的中断信息与维保信息的实时收集与处置，实现基于数据的计划性维修及预防性维修，以及人工物料配送劳动强度大、效率低、匹配不准确的问题。啤酒生产对产品质量的稳定性要求较高，而传统的生产线在产品切换时可能存在质量波动的问题。产线柔性配置可以通过智能化的设备控制系统和质量管理措施，实现快速而稳定的产品切换，提高产品质量的稳定性。

（3）采用的技术方案

智能化生产线实现整线工业以太网、工业总线通信与控制，灌装机实现冲瓶、灌装一体化，复合包装机实现纸箱成型机、插纸格机、提篮机、装箱机、封箱机 5 机台合一的高度集成控制。柔性生产管理系统：模块化无代码配置部署、移动设备上的 CS-BS 混合架构、IT/OT 数据库参数传递、监控 OEE 性能的数字仪表板、 自动化操作决策系统、过程可追溯技术。

（4） 已实施成效

通过上述场景应用，可实现产、销、供有效融合，供应链系统的高效运行，一线员工精益生产能力的提升，数字化、模块化，集成化生产模式的建立，人工智能技术代替人力水平的提高，以及生产线物料全自动智能配送。同时，品种转化时间降低 70%，生产线停机率降低 30%，生产线效率提升 30%，订单交货时间降低 50%。实现 10 分钟内贴标方式迅速切换，相较现有传统标机节约 80 分钟 / 次；1 台复合包装机可替代现有 5 台设备的功能，1 人替代 11 人。

（5）经济性和可推广性

该场景实例总计花费 13000 万元，因场景的实施可实现柔性化排产，每年为公司节省超过 8000 万，每年增加收入 1.5 亿。同时，该场景实例采用的均是通用设备，定制化开发投入小，适合在行业进行推广应用。该场景的应用对其他车间和工厂具有带动效应，可以通过技术引领、灵活性和适应性提升、资源利用率提高、品质稳定性提升以及员工培训和管理改进等方面，促进其他车间和工厂的生产线配置升级和改善，提高其竞争力和效益。

2.4 仓储物流 - 智能仓储 - 基于全流程数字共享的仓储智能化管理

（1）具体场景描述

工厂智能仓储管理是由多系统集成共同构建，通过一张垛标签传递产品信息，实现包材入库、自动上线、产品下线、产品运输、产品入库、产品出库到产品装车，完成全流程智能化流转、数字化管理。

（2）解决的痛点问题描述

仓储管理是一项重复性低端工作，对于人员来说比较枯燥，虽然工作内容不是很复杂，但长时间重复性的操作会带来意外事故的增加。同时，传统仓储无法满足啤酒新鲜度等质量要求，以及全国区域长距离、多品种、多批次、限时的要求。

（3）采用的技术方案

智能物料运输系统，配置 AGV 自动上料系统、包材智能仓储系统，智能立体仓库系统，实现不同物料需求的自动化配送；配备机械手上纸箱、机械手上罐盖设备，易拉罐无损检测等设备，实现 AI 智能检测、实现成品的自动化管理。通过建设超高层智能立体仓库，实现成品的智能管理，通过多系统集成，实现成品从下线到订单发货再到产品追溯的全流程数字化管理。

（4）已实施成效

工厂有了系统验证提货单功能，发货准确率提升至 100%，通过该系统的实施，使得企业拥有完整的、可视化的物流与仓储系统。发错货、多发货的现象降为 0。ERP 成品提货单出库及时率由原来的 2~4 小时录入一次，提升为每 15 分钟系统自动提交一次出库信息，库存准确性更高。工厂对库存变化可实时掌控，提高盘库效率。实际装车时间比标准装车时间节省 50%，启用扫码出库后取消手工批次记录，物流码与生产日期合并，节省费用 20 万 / 年；仓储管理节省人工 60 人，每年合计约 900 万的人力成本。叉车减少 10 台，设备成本约300 万。

（5）经济性和可推广性

库存周转率提升 60%、订单准时交付率提升 60%、储存量提升 50%。同时该场景实例采用的均是通用设备，定制化开发投入小，适合在行业内进行推广应用。青岛啤酒厂的智能仓储场景通过应用自动化、物联网和数据分析等技术手段，实现了仓储管理的智能化和自动化。其他地区的工厂可以借鉴这一经验，引入智能仓储系统，提升仓储管理效率，减少人工操作和错误，提高货物的存储、检索和配送效率。

2.5 设备管理 - 在线运行监测 - 基于在线监测的设备分析及预警

（1）具体场景描述

全厂设备维护系统是为了实现对厂区重点设备全方位的集中管控，为生产运行、安全管理以及业务管理提供完善的设备运维管理平台，提高设备管理的工作效率、缩短故障响应时间，实现设备运维管理的数字化、智能化。

（2）解决的痛点问题描述

因系统集成问题，大部分企业目前不能实时监测设备的运行状态和性能参数，不能提前发现设备异常和故障的迹象，及时进行预警和预防措施，因设备故障对生产造成的停工和损失。另外，在线运行监测系统可以收集和分析大量的设备运行数据，但没有专业的数据挖掘和模型建立，不能对设备性能和生产过程的深入分析，企业生产计划和设备调度优化需进一步提高。

（3）采用的技术方案

生产过程管理 - 产线诊断实时监控：移动终端 / 大屏实时获取产线核心数据及机台状态；整线停机管理及分析，详尽的深度报警记录，识别停机原因并分类；通过将设定点与实际值进行比较，显示和极限值对比报警。关键设备预测性维修：在重点机台、重点部位增加传感器并实现远传，实现设备状态的实时监控并实现状态分析，重点部位预警。降低设备故障率。

（4）已实施成效

公司通过场景上线，实现关键设备联网率 100%、设备综合利用率提升 17%，生产效率提高 30%，通过工业互联网平台集成，与其他系统多维度集成更好地推动设备备品备件库存对比下降 20%。

（5）经济性和可推广性

为公司大幅度提升利润，减少浪费；全维度追溯设备， 以及设备在线监测 AI 模型能更好支撑企业日常工作安排和日常作业计划等。该场景可在业界内复制推广及运用。基于在线监测的设备分析及预警系统，大大降低了设备的维护成本，提高了设备使用寿命。

2.6 能源管理 - 能耗数据监测 - 基于数字化的能源智能化控制

（1）具体场景描述

通过动力与能源管理系统的实施，将全厂的能源及动力相关数据进行统一采集及处理，用于全厂能耗、动力的分析及处理，节能减排、绿色生产，并结合生产模块，对生产的能源消耗及成本进行分析。

（2）解决的痛点问题描述

工厂能耗设备多样，目前碳排放主要来源为生产用电力和热力，但是对相关数据的采集和处理不够及时，人工数据采集不仅工程量大易出错，也不利于数据的归档和检索，不能准确诊断能源消耗，以及准确进行成本。

（3）采用的技术方案

底层通过多功能电表、智能网关实时采集班组产线、重点设备的能耗情况，取代人工抄表，提高数据的及时性和准确性；使用 KPI 工具，一次性灵活定制报表需求，平台定期自动生成按照车间 / 班组 / 重点设备的能耗报表，免去手工抄表，避免普通报表工具导出后需要手动加工处理的步骤。系统实时监控能耗指标的运行情况，随时发出预警提醒并推送，降低异常对生产影响。

（4）已实施成效

通过基于数字化的能源智能化控制场景实施，能源消耗数据采集率 98%，数据采集准确率 100%。

（5）经济性和可推广性

该场景实例总计花费约 800 万元，每年可节约降低能源浪费约 500 万元。结合中国的“碳达峰、碳中和 ”战略在制冷行业的逐步落地，可以看出今后的产业政策导向，将更加重视实际工程运行阶段的节能和碳排放降低，基于数字化的能源智能化控制系统的应用将带来巨大的产业价值，场景具有行业可复制性。

2.7 环保管控 - 污染监测与管控 - 基于数据实时采集的污水排放智能检测及报警

（1）具体场景描述

在污水工段安装污水总排口排放超标报警系统，将上位机放置于污水站值班室，提供污水流程及工艺说明，给系统后台提供污水站出口 COD、氨氮、总磷、总氮、PH 实时数值信号，当 COD、氨氮、总磷、总氮指标超过设定值或是有超过 设定值趋势时，以声光报警的形式通知值班人员，并以短信形式通知相关人员。

（2）解决的痛点问题描述

工厂污水总排口在线监测数据不能进行实时在线监视，且对信息进行公开，也不能对发现的异常数据进行及时的整改，不能做到超限预警，将污染排放降低至最低，不满足新环保法要求。

（3）采用的技术方案

污水总排口在线监测数据预警系统主要分为以下几部分：组态模块、数采模块、数据处理模块、声光报警模块、短信通知模块、数据存储模块等，通过串口数据采集、以太网数据采集、大屏数据采集，串口及机台网通信并实时预警 +A12，实现企业污水总排口在线监测数据的实时监视。

（4）已实施成效

通过基于数据实时采集的污水排放智能检测及报警场景实施，污水监测数据覆盖 100%，预警准确率 100%。

（5）经济性和可推广性

场景的实施可实现企业污水总排口在线监测数据的实时监视，满足新新环保法要求，也为企业节约了一定的治污和分析成本，具有行业推广和可复制性。

3 项目实施成效

3.1 构建智能酿造、全流程质量控制和监控系统，打造智能柔性制造平台

青啤数字驱动全价值链智能工厂建立了快速灵活的数字化赋能的柔性制造体系，通过模块化无代码配置部署、过程可追溯技术，可实现不同品种小批量产品混线生产，解决传统啤酒行业多品种切换的技术问题，品种转换时间降低 70%，生产订单交付时间降低 50%。

3.2 酿造运营智能化，提升生产效率、绿色减排

建立了酿造糖化、发酵体外冷却、包装杀菌等关键工序基于数字化的质量全流程管理体系，结合超高速摄像及图像处理技术，全过程 1800 多个质量检测点，实行统一的质量管理标准，所有数据进入 ERP 系统，实时跟踪与监控，自动统计分析，促进质量改进。进而实现生产效率提升，单位产品粮耗、电耗、水耗和煤耗分别降低33%、19%、5% 和 11%。近三年碳排放减少 48%，综合耗能降低 27%。

3.3 实现了供应链全流程协同的智能化、数字化

供应链智能配送与动态优化系统，基于 5G 技术和大数据分析及多系统集成技术，BOM 数据的统一管理，降低了次品率，提升产品质量。以青岛 5 家工厂为例，生产排程工作人员由 10 人减少至 5 人，生产效率大大提升，能有效处理多工厂 / 多供应商间供需平衡，实现从需求到供应的价值链管理，打通青啤内部供需环节的各节点，提升内部管理能力，实现应对需求波动、提高供应链可视度、降低总体成本。

3.4 实现一体化智慧仓储体系及敏捷物流

青岛啤酒厂智能化立体仓库，基于全流程数字共享的仓储智能化管理，采用激光导引技术，配置 AGV 自动上料系统，实现不同物料需求的自动化配送。超高层智能立体仓库，库容约 50 余万箱，是酒类行业高度最高的立体仓库。通过成品管理模式升级，衔接和调度各智能化系统的协调运作，减少库管员、叉车工等一线作业人员重复性工作，仓储系统的投用，减少库管员 3 名；智能立体仓库的投用，减少叉车 5 辆、减少叉车工 10 人。面对啤酒行业个性化、高端化的发展趋势，青岛啤酒以消费者为中心，加速推进以工业互联网为核心的数字化平台建设，在其拥有 117 年历史底蕴的青岛啤酒厂全面部署第四次工业革命技术，从研发、生产、销售等方面打造全新的数字驱动全价值链，精准洞察消费者需求，快速满足消费者需求，成为我国智造的行业新标杆。项目的实施，使得企业实现经营利润增加 28%，销售收入增长 14%，千升酒收入增加 11%，劳动生产率提升 22%，订单交货时间降低 50%，啤酒耗粮损失率降低 33%，单位产品电耗降低19%；单位产品水耗降低 5%；单位产品煤耗下降 11%。同时，智能工厂的建立促进了行业绿色可持续发展，提升了中国先进制造的国际影响力。

原文刊载于《中国设备工程》2024年6月 作者：宋森