乳制品工业是国民经济的重要组成部分，在保障国计民生、拉动经济增长、促进农牧业融合发展等方面具有重要地位。在消费需求升级、质量安全要求提高等因素的驱动下，我国乳制品工业进入高质量发展新阶段，其产业规模不断扩大。国家统计局数据显示，2020年我国乳制品产量达2852.7万t，同比增长2.5%，其产值超7000亿元，成为农业产业化龙头。乳制品的产品结构日益丰富，液态奶、奶粉、干酪、黄油、冰激凌等百余个品类、千余个品种的乳制品已成为餐桌常备品，能够全面满足消费者的多元消费需求。与发达国家相比，我国乳制品工业大而不强，行业整体竞争力不强，尤其在生产效率、资源利用、质量管控等方面还存在明显差距，与日益增长的消费需求不相适应。

随着工业互联网、物联网、大数据等新一代信息技术加速渗透到乳制品行业，其生产设备、质量检测、物流仓储、经营管理等环节加快实现了数据化、网络化。柔性化、个性化制造成为乳制品智能制造的亮点，消费者需求不断升级，个性化、多样化趋势明显。通过应用3D打印、模块化设计等先进技术和装备，可以构建敏捷、柔性的智能生产线，实现产品的快速迭代更新，满足消费者的差异化需求。绿色化、集约化制造成为乳制品智能制造的发展方向，节能环保、资源集约利用成为乳制品行业的发展共识，通过应用清洁生产、绿色制造等先进技术，淘汰落后产能，优化生产工艺，促进资源循环利用，可以构建绿色低碳的智能工厂，走集约发展、内涵发展的道路。

1 乳制品智能制造系统的架构设计

1.1 智能设备层

智能生产设备是实现智能生产的物质基础，通过利用各类传感器、控制系统、网络接口等，可以赋予生产设备数据分析、自主学习、实时交互、柔性制造等智能特征，是建设智能工厂的基础支撑。智能生产设备主要包括智能化程度较高的杀菌机、均质机、灌装机、包装机等。通过PLC控制系统、MES制造执行系统等，可以实现工艺参数的实时采集、分析和闭环控制，确保设备的高效运转和产品质量的稳定性。智能生产设备还包括自动化立体仓库、AGV智能物流小车、RFID原料追溯系统等，这些设备可以实现仓储物流作业的自动化、智能化管理。

智能检测设备主要包括在线质量检测装置、食品安全快速检测仪等，可以实现原料、半成品、成品等关键环节品质安全指标的实时在线检测，确保产品质量符合标准要求。乳制品行业应加强实验室智能化建设，可以引入高端精密检测仪器、构建智能化实验室信息管理系统，从而强化对产品品质的全面把控。

智能物联设备主要包括车间温湿度传感器、关键工艺参数采集器、设备能耗监测仪等，可以实现生产车间物理环境参数、关键设备工况的实时在线采集和监控，进而为生产运营优化、节能降耗管理提供数据支撑。通过配备先进的视频监控、识别定位等装备，可以实现人员、物料、设备等生产要素的无感知采集和实时监测。

1.2 数据采集与传输层

海量生产数据的实时采集、快速传输与集成共享是实现智能决策、预测优化的前提条件。数据采集与传输层主要通过各类通信协议，将智能设备层获取的生产设备工况数据、质量检测数据、物联网监测数据等实时传输到数据中心，从而为上层应用提供数据支撑。

（1）数据采集

通过在设备层部署各类智能传感器、射频识别、二维码等物联网感知设备，可以对生产设备、原辅料、产成品等进行全面感知和精准采集。通过结合MES系统、DCS系统、LIMS系统等，可以自动获取各类生产管理数据，从而确保数据采集的全面性、准确性，奠定工业大数据应用的基础。

（2）数据传输

通过采用工业以太网、现场总线等工业通信协议和RFID、NB-IoT、5G等无线通信技术，可以构建车间级、企业级、产业链级的工业互联网络，打通设备层、管控层、决策层的数据壁垒，实现生产数据的快速、可靠、安全地互联互通。

（3）边缘计算

通过在生产现场设备、数据中心之间部署边缘计算节点，可以对采集的海量数据进行清洗、压缩、建模分析等处理，实现数据的就近分析、实时响应，减轻网络传输和云端计算的压力。通过利用边缘智能，系统可以在数据产生的现场实现故障诊断、工艺优化等功能，及时发现和解决生产问题。

1.3 智能管控层

智能管控层是生产计划、制造执行、设备管理、质量管控、仓储物流等生产运营环节的执行控制层。通过引入大数据、云计算、数字孪生等新一代信息技术，智能管控层可以实现生产过程的可视化管控、智能化调度，提高生产效率和产品质量。

（1）生产计划智能编排

通过构建覆盖销售预测、库存管理、生产排程、物料计划等业务的APS系统，并引入机器学习算法，可以对海量历史数据和市场需求数据进行关联分析与趋势预测，进而自动生成以销定产的动态生产计划。通过利用遗传算法、蚁群算法等优化生产排程，智能管控层可以实现产能的智能平衡，缩短生产周期。

（2）制造过程透明管控

通过数字孪生、增强现实等技术，智能管控层可以构建生产制造过程的虚拟仿真模型，将生产设备参数、工艺参数、物料质量数据等映射到虚拟模型，实现生产全流程的可视化展现和实时监控。一旦发现问题，系统可以通过虚拟仿真诊断原因，优化改进工艺，实现科学决策和调度指挥。

（3）设备管理智能诊断

通过设备联网和传感器监测，系统可以获取设备的工况参数、故障信息、维修记录等数据。通过利用大数据分析和机器学习算法，可以建立设备故障诊断和健康评估模型，及时发现设备的异常状况，预测潜在的故障风险。系统还可以生成预防性维护策略，实现设备管理的精准化、智能化。

1.4 智慧决策层

智慧决策层基于工业大数据，利用人工智能、机器学习等技术，深度挖掘数据的价值，从而形成工艺优化、设备预测性维护、产品创新、个性化定制等智能应用，为企业的智能化转型和创新发展提供决策支撑。

（1）大数据中心

通过云服务，可以构建工业互联网平台，进而对各类生产设备、管理系统、业务系统产生的海量异构数据进行ETL处理、存储管理和融合计算。通过建设涵盖结构化、半结构化和非结构化数据的工业大数据中心，可以为智能应用提供数据支撑。通过建立数据质量管理体系、制定数据标准规范，可以确保大数据应用的有序开展。

（2）生产工艺优化

通过利用数据挖掘技术收集工艺参数、设备参数、产品质量等方面的历史数据，系统可以建立影响产品质量的关键因素分析模型，量化关键工艺参数与产品质量的相关性。利用机器学习算法，可以实现生产工艺的动态优化和智能控制，不断提高产品质量和生产效率。

（3）设备预测性维护

通过利用深度学习算法分析设备状态的监测数据和历史维修数据，可以构建设备退化模型与寿命预测模型，从而使工作人员及时发现设备的性能退化趋势。系统还可以优化设备的维修策略。在设备故障发生前，通过启动预防性维护，可以缩短非计划停机时间，降低维修成本。通过建立设备全生命周期管理平台，可以对设备从选型、安装、使用、维护、报废等全过程进行智能化管理。

2 乳制品智能制造系统的实施策略

2.1 统筹规划，分步实施

乳制品智能制造是一项复杂的系统工程，企业要高度重视智能制造的战略引领作用，树立系统思维，科学制定整体规划和建设方案。企业要紧扣质量安全、效率提高、成本节约等目标，在全面调研评估的基础上，因地制宜地确定智能制造的总体目标、实施路径、关键任务等，确保建设方案的科学性、可行性。企业还要合理设计智能制造的总体架构，统筹兼顾生产、管理、服务等各环节，协同推进智能装备、信息系统、智能应用的集成创新，注重系统各层级间的业务协同和数据融通，避免各自为政、重复建设。智能工厂的建设要分阶段、分步骤组织实施，遵循由易到难、由点到面的建设思路。企业可先聚焦关键生产环节，开展设备互联互通改造，打通数据壁垒，在数字化的基础上，逐步向网络化、智能化演进，稳步推化、节能降耗管理提供数据支撑。通过配备先进的视频监控、识别定位等装备，可以实现人员、物料、设备等生产要素的无感知采集和实时监测。

2.2 完善标准，加强集成

标准是实现互联互通、数据共享的基础，是智能制造落地实施的重要保障。企业要严格贯彻执行国家和行业的智能制造标准规范，积极参与标准的制定与修订；要加快构建企业智能制造标准体系，为数据互通、协同制造奠定基础；要建立统一的智能制造参考架构，对信息模型、接口协议等进行规范，解决异构系统的互操作问题；针对原料、半成品、成品等关键生产资源，制定标识与追溯标准，实现数据全流程可追溯；要建立工业软件、工业App等应用的开发规范，支撑跨平台、跨系统的集成应用；在生产设备、生产管理等环节，推行信息安全等级保护，完善网络安全防护标准，筑牢智能工厂的安全屏障。在标准规范的指引下，企业应加强智能设备的互联互通改造，构建统一开放的工业互联网平台，推动MES、ERP、CRM等业务系统的集成贯通，打通业务流、物流、资金流，将分散的软硬件资源整合为一个有机整体，从而充分释放数据价值，实现智能制造“1+1>2”的聚合效应。

2.3 创新模式，深化应用

企业要把握智能制造发展趋势，立足生产实际，持续开展管理创新、技术创新和商业模式创新，推动智能制造不断深化应用、拓展场景。企业要坚持以市场为导向，紧贴客户个性化、定制化需求，依托柔性制造、虚拟仿真等技术，建立研发、生产、营销的快速响应机制，推行大规模个性化定制，以满足消费者差异化需求。企业还应发展服务型制造，依托工业互联网平台，整合设计、生产、物流、营销等环节，通过远程运维、产品全生命周期管理等服务，实现产品和服务的融合，从而构建“产品+服务”的新型商业模式。企业还应创新数字化营销，借助线上平台、社交网络、O2O等新渠道，采集消费者数据，精准分析消费者需求，为客户提供个性化产品展示和交互体验，并探索直接面向消费者的C2M新模式。企业还应加强产业链协同，利用区块链、物联网等技术，打造设备共享、能力共享、订单共享的协同制造模式，实现从原料供应到生产制造再到物流配送的全产业链数字化协同，推动企业跨界融合发展。企业还应发展工业App，鼓励员工利用低代码开发平台，开发设备运维、安全管理、质量检测等个性化应用，从而提升关键业务流程的智能化水平。通过加大关键智能制造技术的创新应用，企业可以拓展新业态、催生新模式，推动智能制造向高端化、融合化、生态化演进，形成发展新动能。

2.4 强化保障，促进实施

乳制品行业应加强人才建设，深入实施人才强国战略，大力引进自动化、信息化、人工智能等领域的高层次人才。乳制品行业应加强校企合作，依托职业院校、培训机构等，培养一批既懂技术又懂管理的复合型人才。企业可以健全人才使用、评价、激励机制，完善收入分配制度，并为人才搭建干事创业平台，提升智能制造人才支撑能力。政府应推进产教融合，面向智能制造发展需求，与高校联合开展专业共建、课程开发；鼓励企业建设产教融合实训基地，为高校师生实习实训提供条件，支持高校教师和企业工程技术人员双向交流，形成校企互动、产学共赢的良好局面。企业应加大智能制造的资金投入，统筹利用企业自有资金、金融资本、社会资本等，加大智能制造关键环节的资金投入；积极争取政府专项资金支持，用于购置先进装备、升级改造信息化系统、开展关键技术攻关等；创造良好环境，加强智能制造试点示范，及时总结、推广典型的经验与做法；开展智能制造宣传培训，提升自身的智能制造认识水平。

3 结语

在新一轮科技革命和产业变革浪潮中，乳制品企业要以智能制造为抓手，加快构建贯穿设计、生产、管理、服务全过程，涵盖研发、制造、物流、营销等全环节的数字化网络；推动人、机、料、法、环全要素的数字化联通，形成基于工业大数据的分析优化、预测预警、自主控制等智能化新模式；重构业务流程、优化资源配置、创新商业模式，推动质量变革、效率变革、动力变革，加快从制造大国迈向制造强国。

作者：新疆天润生物科技股份有限公司 王义伟