自动化和数字化

数字化技术正在深刻改变我们生活的方方面面，乳品行业也不例外。该行业正经历一场数字化转型，数据信息的价值已与固形物、脂肪和蛋白质等关键产品参数同等重要。定期获取精准的生产数据，有助于高效地进行日常与长期决策，从而持续提升盈利能力、生产效率和产品质量。通过科学应用自动化与数字化技术，企业能够有效提升运营效率、预防错误，并以更整合的流程实现生产优化。

运营效率

自动化与数字化并非简单使用计算机和机器人替代人工操作，而是带来可量化的实际收益，如优化流程、减少浪费与提升产能。一些现代化乳品工厂已实现全自动生产线，自动化还可通过驱动智能库存管理系统，实现高效补给，从而最大限度地减少停机时间并降低成本。

质量控制

数字化工具让质量控制更加稳定且严格。从监测牛奶成分的在线传感器，到人工智能驱动的包装缺陷检测，数字化使质量控制精度达到前所未有的水平。例如，智能控制系统能捕捉细微的产品偏差，防止不合格批次流出工厂。当出现偏差时，数字化可追溯技术有助于快速识别问题，并采取纠正措施。

人才培育

尽管最新数字化与自动化技术进步带来诸多益处，高素质人才仍是乳品企业最核心的组成部分。数字化解决方案有助于提升员工敬业度与留存率。例如，直观的移动应用为操作员提供实时数据洞察，增强其主人翁意识；预测性维护警报可避免意外停机，减轻工作压力并提升士气。

数字化乳业

如今，越来越多的乳品生产商正以不同程度推进数字化转型——从在特定环节引入数字工具，到实现整厂全自动化。从核心自动化的安全基石开始，逐步构建数字化能力，这一路径已成为现代乳品加工的发展主流。最有效的自动化与数字化系统融合专业领域知识，为生产者提供数据洞察，从而推动食品安全与质量、可持续发展、运营效率、物流管理及消费者互动等业务多维度的持续优化。

自动化与数字化的核心概念

在乳品生产中，自动化对保障食品安全和提升运营效率具有关键作用。为实现生产设施自动化而部署的软硬件组合，被称为工业控制系统（ICS）。这类系统通常采用分层架构设计，各层级承担特定职能：

• 第一层——现场设备层

  在工厂车间，传感器持续监测设备与工艺状态，如温度、压力及流量。与此同时，执行器（包括电机、泵和阀门）负责执行来自过程控制系统（第二层）的指令。过程数据的采集从这一层开始。

• 第二层——过程控制层

  可编程逻辑控制器（PLC）根据传感器等设备的输入信号执行控制逻辑。它们进行信息处理并决定需采取的操作，同时确保生产过程始终维持在设定参数范围内。当参数偏离设定值时，PLC可触发纠正措施并发出警报。PLC在安全系统中扮演着关键角色，持续监控紧急停机按钮、安全联锁装置及其他安全设备的状态。

• 第三层——监视控制层

  SCADA系统提供本地与/或集中式的实时监控与控制功能。通过图形化界面（人机界面），操作员可直观查看过程变量、报警信息、趋势曲线和历史数据。基于角色的访问控制机制保障系统安全，而冗余服务器与通信路径设计则提升系统可靠性。

• 第四层——制造执行层（MES & MOM）

  制造执行系统（MES）与制造运营管理（MOM）系统在企业资源规划（ERP）等企业级系统与生产车间之间发挥着桥梁作用。其主要功能包括：

  • 实时监控：提供生产过程的实时可视化看板，使操作员能够追踪设备状态、物料流转及工单进度。
  • 生产排程：优化生产计划调度，确保资源高效利用与订单的准时交付。
  • 质量管理：监控质量参数，执行质量检验，并管理生产偏差以保障产品质量。
  • 库存控制：追踪原材料、在制品与成品库存，随生产进程动态更新库存水平。
  • 产品追溯：通过记录批次、物料及生产步骤相关数据，实现产品可追溯。
  • 人员管理：分配生产任务，并协调人员培训与团队协作。
  • 维护与停机跟踪：规划维护计划，记录停机事件，并为预测性维护提供支持。
  • 系统集成：整合PLC、SCADA、ERP、质量管理系统及仓库管理系统等运营系统，确保制造全流程实现无缝数据交换。

图8.2.0

• 第五层——资源管理层（ERP）

ERP系统负责管理各项企业经营活动，包括财务、项目管理、采购与计划。该系统可与制造执行系统（MES）集成，实现生产计划的无缝执行。此外，当物料消耗完毕、最终产品生产完成时，MES会立即向ERP系统同步更新库存信息。

PLC与SCADA系统共同构成了工业自动化的基石。这些系统必须经过精心设计与实施，筑牢基础，以确保食品安全与产品质量，并最大限度减少损失。

另一方面，MES与MOM系统通过对生产流程的优化来实现高效生产。它们通过整合生产全周期的数据，有效提升生产效率、降低成本、改进产品质量、确保合规性，从而为企业创造竞争优势。

随着智能传感器、IoT（物联网）网关和边缘设备的兴起，如今无需依赖PLC/SCADA系统提供数据，即可绕过传统的层级架构创建应用。资产状态监控与绩效管理等解决方案正是典型应用案例。

图8.2.1

将自动化与数字化工具集成到生产流程中，实现数字化制造。这场转型充分利用工厂内部产生的数据，并受到数据分析、机器学习（ML）与人工智能（AI）等先进技术的推动，最终实现效率提升、成本下降、严控质量、客制化能力增强以及员工敬业度提高。

自动化与数字化的运作原理

控制方法

乳品生产采用多种控制方法，有时同一生产设施内会组合使用多种方法。以下我们将逐一探讨：

手动控制

该操作由人工执行，不具备任何自动序列控制或联锁功能。阀门需手动启闭，电机与泵的启动/停止通过控制面板上的按钮操作。尽管某些独立阀门（如手动巴氏杀菌机中的分流阀）可能具备自动控制功能，但整个单元或设备仍被归类为手动控制。

图8.2.2 转臂式系统——手动控制系统示例

单元/设备控制

对于单个单元（如一台巴氏杀菌机或灌装机），至少需采用PLC（可编程逻辑控制器）与SCADA系统实现全过程控制。该单元通过其专用操作面板运行。每个单元都遵循标准化通信协议实现与其它单元及监控系统的交互。通信可通过有限数量的I/O信号或通信链路实现通信。由于系统复杂度较低，对本地技术服务团队的要求也相对较低。

图8.2.3 单元控制系统的操作面板

生产线与工厂级控制

采用PLC与SCADA系统，对完整生产线、工艺区或整个厂区实施全流程自动化控制。操作员通过一个或多个用户界面监控工厂或生产线运行状态。各工艺单元虽配备独立操作面板，但其运行状态通常也可通过中央用户界面进行集中监控。物料路径协调与单元操作由一台或多台工厂级PLC统一调度。

高效的生产线级或工厂级控制与监控系统可提供全局化视野，提升整厂运营表现。并通过联锁功能最大限度地减少损耗。加强各单元与工厂级PLC之间的通信至关重要。这对网络及IT组件的功能提出了更高要求，也对本地技术服务团队提出了更高要求。

图8.2.4 生产线/工厂级控制系统

生产管理——更自动化的运营

生产与清洗活动利用配方被组织成任务或批次。这些流程通常与ERP系统集成的生产计划订单相关联。生产经理可通过位于办公室或控制室的操作站执行生产批次的排产。流程操作员则通过一个或多个操作站监控计划批次的执行状态。

PLC负责管理特定生产线内的批次工艺路线，工厂服务器则协调厂区内所有生产活动。生产历史数据存储于数据库，可通过优化批次序列或批次内操作顺序来减少产品损耗及其他资源消耗。工厂绩效分析功有助于实现长期运营的优化。生产历史记录同时为产品溯源提供数据支撑。由于控制系统的复杂性，当工艺流程发生变化时，必须根据不同的设备配置模式、生产配方及控制程序进行相应调整。

除手动控制外，其他控制模式均支持垂直集成，即可部署MES系统，实现与ERP等制造系统的集成。

图8.2.5 生产管理系统

控制系统应具备哪些功能？

一套用于乳品生产的工业控制系统（ICS）需具备一系列特定能力。其功能性需求定义了系统的预期行为，例如过程控制、质量保证与产品溯源。而非功能性需求则规定了可靠性、安全性与性能等特性。

以下是乳品生产的一些关键的功能性需求：

1. 过程控制

对物理生产过程进行管理与调控，确保持续稳定运行，监测工艺变量（如温度、压力与流量），并执行控制动作（启闭阀门与泵机、调节控制参数）以实现预期生产目标。

2. 质量保证

确保每一批乳制品都达到卓越品质、食品安全与产品一致性的高标准，以此建立消费者信任并守护品牌声誉。

3. 溯源与合规

可追溯功能确保产品能够实现“门到门”快速追踪，从而增强责任担当与安全保障。严格遵循法规要求，可保障质量标准的贯彻执行，有效降低处罚与法律风险。

4. 批次与生产订单管理

确保对生产批次的高效处理，涉及生产的排产、跟踪与协调流程，以优化资源利用并保证产品质量的一致性。

5. 库存管理

对原材料、成品及耗材等进行追踪管理，确保维持健康的库存水平，减少浪费，并支持及时的生产与发货流程。

6. 能效管理

对制冷、巴氏杀菌及灌装等工艺的能源使用进行优化，旨在降低成本并减少环境影响。

7. 资产管理

对组件与机械设备等物理资产实施高效追踪与维保，确保优化资产利用率、提升维保水平，并实现成本效益型运营。

此外，非功能性需求（NFRs）对于构建高效的工业控制系统（ICS）至关重要。这些属性关注的是系统运行的良好程度，而非其具体功能。以下是工业控制系统关键的非功能性需求：

1. 安全性

• 确保系统免受未授权访问、数据泄露和网络威胁的侵害。
• 实施强身份认证、数据加密和访问控制机制。

2. 可靠性

• 指系统能够持续稳定、符合预期地运行。
• 能够最大限度减少停机时间，确保持续运行。

3. 性能表现

• 系统对请求的响应速度。
• 控制任务的高效执行能力。

4. 可维护性

• 系统更新、修改和维护的便捷程度。
• 清晰的文档资料和结构良好的代码支持。

5. 可扩展性

• 能够应对用户、设备或工作负载的增长。
• 可在不影响性能的前提下适应需求的变化。

6. 互联性

• 指设备、传感器与控制器之间及其与外部网络的通信能力。
• 支持对工艺关键参数和事件进行实时监控，是运营洞察的基础，提升决策能力。
• 实现远程访问连接，让技术人员能够随时随地管理ICS设备，从而减少差旅成本、提升工作效率。

7. 易用性

• 无论新手还是有经验的用户，系统应易于学习使用。
• 必须确保高频用户的操作效率。
• 必须让用户清晰理解系统功能。
• 应确保用户在与系统交互时获得满意体验。

网络安全——构建韧性能力

在技术飞速发展的时代，制造业正经历工业4.0转型——一场数字化技术、自动化与数据驱动流程的深度融合。尽管这场革命预示着效率、生产力和互联性的提升，但也带来了新的安全漏洞。制造环境的网络威胁持续升级，对信息/运营技术（IT/OT）基础设施、知识产权和供应链构成风险。以下是一些需要考量的关键要点：

1. 运营韧性与业务连续性

• 健全的网络安全措施对维持运营韧性至关重要。
• 防范网络安全事件可确保生产活动不间断与业务持续运行。

2. 高昂的停机成本与巨额经济损失

• 影响制造系统的网络安全事件可能导致代价高昂的生产停滞。
• 潜在后果包括声誉受损、监管合规问题及财务损失。

3. 风险防控

• 投资网络安全措施很有必要。
• 网络分段、数据加密、入侵检测系统和员工培训等有助于防控风险。

总而言之，保护制造系统免遭未授权访问、恶意篡改和运行中断，对保障运营顺畅与产品质量具有决定性意义。

数字化转型

制造业的数字化转型指通过整合技术来优化流程、提升生产力并提高决策能力。然而，在整个转型过程中，人的因素不容忽视。以下是需要纳入考虑的几个方面：

• 赋能决策：技术应用应赋能员工，助其做出更明智的决策。实时数据、分析工具与人工智能可助力优化决策质量，从而提升效率与敏捷性。
• 技能提升与协同合作：数字化转型带来技能提升与跨职能协作的机遇。转型有助于员工学习新技能、适应角色变化，并实现更高效的跨部门协同工作。
• 人才吸引与留存：经过数字化转型升级的企业，能吸引更广泛和多元化的专业人才。现代化工具与技术赋能的环境也有助于提升工作满意度与人才留存率。
• 工作场所安全：通过实施技术手段，能够强化安全规章的效力。预测性维护、物联网传感器与人工智能驱动的风险评估共同助力构建更安全的工作环境。

制造业的数字化转型要取得成功，需要在技术应用与以人为本之间取得平衡。企业必须二者并重，方能实现可持续增长与竞争优势。

以下是打造数字化工厂的推荐步骤：

图8.2.6

1. 确定优先级

从识别流程痛点、损失领域或盲点开始。这些正是数字化投资能带来显著回报的关键领域。

2. 自动化或升级

若优先关注环节依赖人工操作，则自动化至关重要。反之，若是自动化系统老旧，无法实现互联或连接过程极其复杂昂贵，则建议升级至现代自动化解决方案。

3. 实现互联

在确认可检索到优先关注设备或工艺环节的相关信息后，下一步是选择经过验证的、可扩展的连接方式与技术。这能确保随着业务增长，您的投资仍能安全无忧。最后，选择需要共享的相关数据，并将其连接到数字基础设施。

4. 可视化呈现

在数据管理范畴内，实现信息透明至关重要。该过程始于数据聚合与情境化处理，随后生成面向用户的报告及交互式仪表盘。这些可视化呈现方式使目标用户能够获取按需定制的有意义洞察。将复杂数据集呈现为清晰视图，企业可做出明智决策，进而促成实质性的业务成果。

5. 持续优化

此阶段是数字化的真正价值得以彰显之处。依托可视化工具获取数据，企业可运用多种策略优化流程与任务：

识别规律与异常

• 利益相关方能快速识别趋势、异常值与不正常情况，从而明确待改进领域与潜在风险。

绩效监控

• 仪表板与实时可视化工具持续提供各种绩效指标的洞察。团队可监控效率、质量得分或库存水平等关键指标，并依据可视化反馈及时采取行动。

根本原因分析

• 当出现问题时，报告与可视化呈现工具有助于追溯根本原因。团队可深入分析特定数据点及相关性并定位偏差发生源。

流程优化

• 工作流可视化能揭示流程瓶颈与冗余环节。通过简化工作流程，企业可缩短交付周期、提升生产效率并减少浪费。

协作与决策

• 可视化工具促进了跨职能协作。各团队能够共同讨论数据洞察、统一战略方向并做出集体决策。

有效的流程优化不仅依赖于数据可视化，更取决于基于所得洞察的解读与后续行动。

6. 预测与自适应

通过集成机器学习与人工智能等前沿技术，制造商获得了预测趋势与潜在故障的能力。通过分析历史数据与实时信息，这些系统能主动识别规律并优化流程。预测分析工具在制造业具有重要应用价值。以下为部分典型用例：

质量控制与缺陷预测检测

• 预测模型通过分析历史数据，识别与缺陷或质量问题相关的规律。通过预测缺陷可能发生的环节与时间，制造商可主动采取防范措施。人工智能视觉系统擅长检测人工检查或传统方法未能识别的缺陷。

流程优化

• 预测分析工具实时监测生产工艺，综合考量原料特性、质量参数表现与流程关键变量等因素。之后，系统提出控制变量的实时调整建议，从而优化工艺得率并提升产品质量。

维保优化

• 预测性维护工具利用传感器数据与机器学习预判设备故障。通过预测维保需求，制造商可减少停机时间、延长设备寿命并优化维保计划。

能效管理

• 通过使用预测模型分析能耗模式，制造商能够对生产排程、设备使用与能源结构进行调整，从而降低成本并减少环境影响。这些工具旨在通过提前识别与规避问题来增强决策能力，最终提升制造效率与生产力。

回顾与展望

在乳品加工行业，自动化与数字化技术的应用已然重塑了生产体系，且这一变革将持续深化。借助物联网（IoT）和人工智能（AI）等技术，乳品工厂正得益于基于实时情境化数据的工具应用，从而实现流程精简与效率提升。自动化生产线保障了产品质量的稳定性并减少人为差错，而预测性维护算法则持续优化设备正常运行时间。随着数字化技术的不断演进，更多突破性成果必将涌现，塑造乳品制造业的全新未来。