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內(nèi)蒙古蒙牛乳業(yè)（集團(tuán)）股份有限公司（以下簡稱蒙牛）始建于1999年，總部設(shè)在內(nèi)蒙古和林格爾縣盛樂經(jīng)濟(jì)園區(qū)。 作為中國領(lǐng)先的乳制品供應(yīng)商，蒙牛專注于研發(fā)生產(chǎn)適合國人的乳制品，連續(xù)10年位列全球乳業(yè)20強(qiáng)。

乳品行業(yè)面臨成本攀升、一體化協(xié)同效率低、市場兩極化競爭激烈等問題，面對時代發(fā)展與企業(yè)自身轉(zhuǎn)型升級需求，蒙牛將“雙智”納入公司發(fā)展戰(zhàn)略，啟動“智慧供應(yīng)鏈+智能制造”建設(shè)，并獲得工信部智能制造示范項目支持。

一、項目概況

1. 項目背景

智能時代已經(jīng)到來，智能制造不僅被世界各國視為國家發(fā)展戰(zhàn)略，也是企業(yè)面臨內(nèi)外部壓力與競爭，尋求轉(zhuǎn)型升級的重要選擇。

圖 1 智能制造是國家和企業(yè)的發(fā)展選擇

乳品行業(yè)面臨成本攀升、一體化協(xié)同效率低、市場兩極化競爭激烈等問題，面對時代發(fā)展與企業(yè)自身轉(zhuǎn)型升級需求，蒙牛將“雙智”納入公司發(fā)展戰(zhàn)略，啟動“智慧供應(yīng)鏈+智能制造”建設(shè)，并獲得工信部智能制造示范項目支持。

圖 2 乳品行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

2. 項目簡介

2016年，蒙牛啟動了涉及8大業(yè)務(wù)域、全國56個工廠、88種角色的調(diào)研分析，最終明確智能工廠建設(shè)目標(biāo)、藍(lán)圖、業(yè)務(wù)架構(gòu)與達(dá)成路徑。同時，以金華、高科為試點，啟動智能工廠建設(shè)，旨在形成模板、凝練模式，打造樣板間。通過IT與OT的融合，依托數(shù)采、大數(shù)據(jù)、知識圖譜等技術(shù)，實現(xiàn)管理業(yè)務(wù)橫向互聯(lián)，制造業(yè)務(wù)縱向集成，數(shù)據(jù)信息上下互通，使生產(chǎn)過程全面數(shù)字化、透明化，指導(dǎo)未來數(shù)字化工廠的推廣與復(fù)制，為企業(yè)管理由“事后”變?yōu)椤皩崟r”賦能。

圖 3 全產(chǎn)業(yè)鏈融合優(yōu)化

3. 項目目標(biāo)

在現(xiàn)有局部自動化和智能化的基礎(chǔ)上，打破信息孤島，實現(xiàn)管理業(yè)務(wù)橫向互聯(lián)，制造業(yè)務(wù)縱向集成，數(shù)據(jù)信息上下互通，通過建設(shè)現(xiàn)代化乳制品智能工廠（先試點、后推廣），實現(xiàn)生產(chǎn)過程透明化、質(zhì)量管控數(shù)字化、成本控制精細(xì)化管理，打造乳品行業(yè)智能制造新模式工廠，進(jìn)而推動行業(yè)的整體建設(shè)。

具體目標(biāo)包括：

（1）質(zhì)量管控智能化：質(zhì)量控制自動化、管理數(shù)字化、一鍵式質(zhì)量追溯；

（2）生產(chǎn)管控智能化：生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動采集、實時監(jiān)控，有效挖掘改進(jìn)點；

（3）智能安全云平臺：形成軟硬件一體化的安全管理模式；

（4）生產(chǎn)效率提升、成本降低、不良品率降低。

二、項目實施概況

1. 項目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容

（1）數(shù)字工廠藍(lán)圖

以數(shù)字化工廠為核心，大數(shù)據(jù)與互聯(lián)互通為基礎(chǔ)，將訂單需求與物料供應(yīng)、生產(chǎn)制造、倉儲物流、市場分銷有機(jī)整合，形成供應(yīng)鏈管理數(shù)據(jù)生態(tài)圈，實現(xiàn)有效食品安全治理。采用先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，對生產(chǎn)執(zhí)行做到狀態(tài)感知、實時分析、自動決策、精準(zhǔn)執(zhí)行，讓生產(chǎn)更高效、質(zhì)量更安全、過程更可靠、成本更精準(zhǔn)、管理更便捷，從而實現(xiàn)透明化生產(chǎn)、數(shù)據(jù)化管理、一鍵化追溯的數(shù)字化工廠。

圖 4 智能制造藍(lán)圖

（2）依托的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺

乳品數(shù)字工廠基于申報單位北京智通云聯(lián)科技有限公司（以下簡稱智通云聯(lián)）的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺I.Smart，其四層架構(gòu)如下圖所示：

圖5 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺I.Smart架構(gòu)示意圖

I.Smart既符合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺標(biāo)準(zhǔn)，又凸顯了智通云聯(lián)特色。特別是在P層，是三域三中心的架構(gòu)，除了通用的應(yīng)用開發(fā)域和運營管理域，在技術(shù)組件域中知識圖譜、大數(shù)據(jù)等智能技術(shù)作為核心能力形成了三大中心，數(shù)據(jù)中心，知識中心和業(yè)務(wù)中心，確保了業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)的知識化、知識的業(yè)務(wù)化，三大中心的聯(lián)動運轉(zhuǎn)形成的知識圖譜作為行業(yè)大腦的核心，支撐了企業(yè)全業(yè)務(wù)鏈（研產(chǎn)供銷服）的數(shù)字化，并支撐業(yè)務(wù)運行的決策支持服務(wù)。

2. 網(wǎng)絡(luò)、平臺或安全互聯(lián)架構(gòu)

數(shù)字化工廠解決方案總體分為四個層面，一是建立智能工廠數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系與運營體系；二是設(shè)備數(shù)采，優(yōu)化設(shè)備數(shù)據(jù)采集，結(jié)合自動化設(shè)備改造，實現(xiàn)設(shè)備數(shù)采標(biāo)準(zhǔn)化、平臺化；三是打造數(shù)據(jù)平臺與行業(yè)大腦，充分融合設(shè)備數(shù)采數(shù)據(jù)，生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，外部信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)，打破信息孤島，構(gòu)建乳品行業(yè)知識圖譜；四是實現(xiàn)工廠智能輔助決策，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，支撐生產(chǎn)效率提升，設(shè)備綜合產(chǎn)能分析和工廠關(guān)鍵績效指標(biāo)分析等。

圖6 數(shù)字工廠平臺架構(gòu)示意圖

（1）互通互聯(lián)

通過對設(shè)備數(shù)據(jù)的實時采集和系統(tǒng)集成，打通各個生產(chǎn)相關(guān)系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)鏈條貫通，質(zhì)量管控數(shù)據(jù)化，對乳品行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)加工設(shè)備聯(lián)通率可達(dá)100%，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集率95%以上。例如通過MES系統(tǒng)與LIMS系統(tǒng)以及工廠地磅與設(shè)備的對接，實現(xiàn)了奶車從進(jìn)廠到出廠的全過程管理。

圖7 數(shù)據(jù)采集融合示意圖

（2）生產(chǎn)過程可視化與管理精益化

實現(xiàn)生產(chǎn)指標(biāo)動態(tài)可視化監(jiān)控，通過獲取生產(chǎn)實時信息及制約信息，提升生產(chǎn)效率，為降本增效提供有效支撐；生產(chǎn)訂單、原輔料耗用、質(zhì)檢等信息的動態(tài)收集與應(yīng)用，輔助生產(chǎn)業(yè)務(wù)協(xié)同效率提升、挖掘生產(chǎn)過程改善點。

圖8 生產(chǎn)監(jiān)控管理示意圖

（3）全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與質(zhì)量追溯

通過對全產(chǎn)業(yè)鏈管理實現(xiàn)原輔料驗收、生產(chǎn)過程管理、成品儲運的信息標(biāo)識和全程網(wǎng)狀信息追溯。例如對生奶、原輔料、轉(zhuǎn)序樣品、成品等檢驗結(jié)果進(jìn)行自動化采集，并將檢驗信息數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化，滿足追溯管理需求。系統(tǒng)可以將追溯時間從一次2小時提升到10秒鐘。

圖9 乳品質(zhì)量信息收集與追溯示意圖

3. 具體應(yīng)用場景和應(yīng)用模式

基于數(shù)字工廠架構(gòu)，在數(shù)據(jù)驅(qū)動的生產(chǎn)執(zhí)行、監(jiān)控、管理與輔助決策方面，形成了251個工業(yè)APP集。

圖10 乳品生產(chǎn)賦能工業(yè)APP集示意圖

在生產(chǎn)運營、經(jīng)營管理和企業(yè)決策等不同層面的具體應(yīng)用場景以及對應(yīng)的功能如下圖所示：

圖11 應(yīng)用場景示意圖

（1）主要場景和功能

在生產(chǎn)執(zhí)行單位管理場景中，具備原輔料管理、計劃排產(chǎn)、生產(chǎn)執(zhí)行與監(jiān)控、生產(chǎn)防錯管理，以及生產(chǎn)統(tǒng)計分析等功能。

圖12 生產(chǎn)執(zhí)行管理應(yīng)用場景功能示意圖

在質(zhì)量管理場景中，具備質(zhì)量控制、監(jiān)控、追溯、統(tǒng)計分析等功能。

圖13 質(zhì)量管理應(yīng)用場景功能示意圖

在設(shè)備管理場景中，具備設(shè)備臺賬、設(shè)備監(jiān)控、設(shè)備維護(hù)、備品備件管理等功能。

圖14 設(shè)備管理應(yīng)用場景功能示意圖

在庫存管理場景中，具備物料識別、出入庫管理、庫存管理等功能。

圖15 庫存管理應(yīng)用場景功能示意圖

（2）業(yè)務(wù)優(yōu)化

• 收奶

收奶過程自動化，有效幫助控制奶車在廠時間，控制原奶質(zhì)量，提升收奶效率。

圖16 收奶過程示意圖

• 預(yù)處理

預(yù)處理工段實時監(jiān)控各品相蛋白和干物質(zhì)平均含量，有效控制原奶成本。

圖17 預(yù)處理過程示意圖

• 防錯

防錯系統(tǒng)實時報警，避免投料、配料、噴碼等錯誤出現(xiàn)，避免質(zhì)量事故，產(chǎn)生早產(chǎn)奶。

圖18 噴碼防錯系統(tǒng)現(xiàn)場圖

• 質(zhì)量監(jiān)控檢測

通過對質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)的集成，減輕操作工繁瑣的質(zhì)檢結(jié)果查詢工作量，實時監(jiān)控半成品/成品檢驗結(jié)果，及時發(fā)現(xiàn)問題，并實現(xiàn)灌裝機(jī)即時停機(jī)，避免質(zhì)量損失和質(zhì)量事故的發(fā)生。

圖19 質(zhì)量監(jiān)控與追溯界面 

• 設(shè)備維護(hù)

智能化生成保養(yǎng)/點檢/大修任務(wù)，實時監(jiān)控任務(wù)的執(zhí)行情況，有效降低設(shè)備故障率。

圖20 設(shè)備管理維護(hù)過程示意圖 

• 管理決策

通過對奶倉，半成品，暫存罐、訂單完成情況、質(zhì)檢時間等數(shù)據(jù)的分析，實時體現(xiàn)物料消耗情況，訂單完工率，質(zhì)檢的綜合時間。綜合分析工廠生產(chǎn)總體情況，即時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)改進(jìn)點，實現(xiàn)生產(chǎn)過程透明化。

圖21 數(shù)字工廠可視化大屏

4. 其他亮點

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的第一性原理，就是聯(lián)接一切可以聯(lián)接的工業(yè)要素和生態(tài)要素。基于知識圖譜智能技術(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案，充分發(fā)掘事物背后的隱性關(guān)系，將隱性關(guān)系變成數(shù)據(jù)，并以可視化的形式展示在人們面前，將“三不”變?yōu)椤叭伞保磳ⅰ斑^去不可見的要素可見，過去不可計算的要素可計算，過去不可聯(lián)接的要素可聯(lián)接”。如問題解決的經(jīng)驗、工作機(jī)理、專業(yè)知識、設(shè)備維修的各種屬性等全部變?yōu)橹R內(nèi)容可見可察，先可視化，然后再實現(xiàn)聯(lián)接、計算等，基于“三不”變“三可”實現(xiàn)更加深入的業(yè)務(wù)洞察，提高工業(yè)要素協(xié)同優(yōu)化配置能力。

三、下一步實施計劃

計劃1：更全面的推廣

蒙牛數(shù)字工廠按照業(yè)務(wù)調(diào)研與藍(lán)圖設(shè)計、試點、推廣的路徑分步實施。目前，已完成高科、金華兩個工廠的試點建設(shè)，并于2020年啟動了另外7個工廠的建設(shè)。

圖23 數(shù)字工廠推進(jìn)路徑

計劃2：更廣泛的聯(lián)接

在試點工廠，以MES平臺建設(shè)為核心，通過數(shù)采平臺建設(shè)，與7類相關(guān)設(shè)備及系統(tǒng)集成，實現(xiàn)工廠內(nèi)部的設(shè)備互聯(lián)、系統(tǒng)互通。

圖 24 項目系統(tǒng)集成示意圖

后續(xù)，還將實現(xiàn)集團(tuán)級的互通互聯(lián)。更進(jìn)一步，未來要建立乳品行業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，建立一體化的數(shù)據(jù)集成模型、技術(shù)協(xié)議、接口規(guī)范，實現(xiàn)設(shè)備和軟件為一體的解決方案，形成行業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。

計劃3：更深入的應(yīng)用

目前，已經(jīng)將工業(yè)視覺、大數(shù)據(jù)智能、知識圖譜等人工智能技術(shù)在數(shù)字工廠建設(shè)中進(jìn)行了應(yīng)用，未來，將繼續(xù)與業(yè)務(wù)場景結(jié)合，實現(xiàn)更加深入的融合應(yīng)用。例如，在生產(chǎn)排產(chǎn)方面，實現(xiàn)滿足班組人員、機(jī)臺設(shè)備、物料庫存、生產(chǎn)工藝、現(xiàn)場布局、日歷等各種生產(chǎn)約束條件的自動化工序機(jī)臺作業(yè)計劃與物料計劃制定；在設(shè)備管理維護(hù)方面，進(jìn)一步實現(xiàn)基于知識驅(qū)動的預(yù)知性維護(hù)，提高設(shè)備故障預(yù)測預(yù)警能力、分析問題與解決能力。

四、項目創(chuàng)新點和實施效果

1. 項目先進(jìn)性及創(chuàng)新點

（1）一套方法論與模板指導(dǎo)實施

形成有效支撐乳品數(shù)字化工廠建設(shè)的方法體系、模型體系以及方法論DAPOSI（音譯“大博士”）。

圖 25 數(shù)字化工廠實施方法論DAPOSI示意圖

（2）兩個智能制造范式并行

中國工程院在2018年發(fā)布的《中國智能制造發(fā)展戰(zhàn)略研究報告》中指出，國內(nèi)智能制造有“三種基本范式”，第一種范式是基于數(shù)字化技術(shù)的智能制造；第二種范式是基于CPS技術(shù)的智能制造；第三種范式是基于新一代人工智能的智能制造。本解決方案同時應(yīng)用了第二種范式和第三種范式。

（3）三種人工智能技術(shù)融合

基于大數(shù)據(jù)智能、融合知識與機(jī)器學(xué)習(xí)的交互優(yōu)化技術(shù)、知識圖譜等新一代人工智能技術(shù)開發(fā)的“基于工業(yè)圖譜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”，解決了乳品行業(yè)業(yè)務(wù)過程中產(chǎn)生和需要的多源、多維、異構(gòu)、海量數(shù)據(jù)采集與融合的技術(shù)問題，實現(xiàn)從采購、生產(chǎn)到銷售的過程一體化集成，貫通了供應(yīng)鏈、生產(chǎn)過程、營銷、財務(wù)等全流程的數(shù)據(jù)和應(yīng)用集成，從原奶收料到前處理，從灌包裝到成品倉儲，再到每一箱/盒乳品的追溯，讓食品安全和生產(chǎn)效率這兩個最重要的目標(biāo)得到了根本性的保證。

2. 實施效果

推廣應(yīng)用實現(xiàn)了企業(yè)的計劃優(yōu)化、成本降低、業(yè)務(wù)協(xié)同、質(zhì)量保證與效率提升，僅單包克重一項，每廠每年節(jié)約費用200多萬元。

圖 26 數(shù)字化工廠應(yīng)用效益總結(jié)