|
尽管行业内积累了一些基础和有利条件，但仍面临机理研究显著滞后、生产过程涉及学科众多、新技术与酿酒行业结合度差、遇到挑战时难以应对等问题。现阶段行业内工业互联网和智能制造的程度还比较低，共性的难题也很多，酿酒的各个环节除了机械以外，还要有自动化的技术、控制技术、数据采集等。除了数据采集的专用设备，还有采集后大数据的应用。通过这些点上的突破把工业化的生产变成标准化，才能有利于数据准确和数据分析，才能更好地开发新技术和装备，持续提高。 对于白酒行业的工业互联网、两化融合以及智能化的发展，衡水老白干酿酒集团公司也做了一系列尝试，企业有需求、国家有支持、科研单位也有积极性，但是客观讲难度是很大的。张煜行认为，首先要明确并坚持白酒以质量和风味导向下的高质量发展指导思想，以关键技术的突破引领传统白酒生产全流程的智能制造的提升。从方法上要明确企业自身需求，根据自身实际研究顶层设计、确定发展规划、分解课题、制定课题研究计划和发展路径。 王健：将理化指标与传统工艺中的感官数据准确结合是制酒工艺智能化的难点
中国食品发酵工业研究院部门副主任王健先生表示： 中国食品发酵工业研究院走入了很多酒企进行需求调研，酒企反馈最多的是低价高效能高应用场景。很多酒企都投入了很大精力对白酒酿造环节的智能化进行探索性的研究。在智能化实现过程中存在以下四个难点： 第一个难点：硬件，硬件性能的好坏能否解决行业智能化的问题，价格是造成行业普及主要的障碍。 第二个难点：核心算法能否将理化指标数据与传统工艺中的口感、手感等感官数据客观准确地表达或模拟。 第三个难点：工艺复杂性、多样性和个性化增加了底层数据的采集、清洗、建模难度。 第四个难点：行业知识和专业知识多学科高度融合的问题。 从现在整个状况来看，全国各大酒厂也在摘酒方面做了很多研究，这也是酒厂的核心需求。中国食品发酵工业研究院对如何准确地模拟品酒师的感官表达做了许多研究，整个过程中底层建模是非常重要的环节，底层建模要获取品酒师成百上千次品尝感观的数据，感官的大数据该如何表达、如何与理化指标相结合是最大的难题。核心生产环节的数字化为数据的深度关联分析做了基础保障，实现了酿造过程的深度认知，为酿造调控决策的优化提供了可参考的依据。 通过把摘酒、分级糅合在一起，利用了光谱分析技术、过程分析技术以及人工智能算法，提高摘酒的准确性，酒的品质的稳定性，帮助酒厂简化工作流程，解决了过度依赖专业品评人员、酒体稳定性、管理效率低下、生产信息化和智能化等问题，达到了降本增效、工艺优化的目标。 郭新光：发现生产数据与酿酒经验之间的关联性，是有效利用大数据的关键
全国白酒标准化技术委员会副秘书长郭新光指出： 从白酒的整个生产环节来看，从原料的采购开始一直到出酒，包括出酒之后原酒的储存，这中间产生了无数的数据。但这些数据是零散的，也是孤立的，是一个个数据孤岛。我们经常形容白酒生产是一个黑匣子，我们知道开始是怎么回事，知道结果是怎么回事，但是中间的过程和原理不一定十分清楚，因为有些是数据，有些是经验。比如在发酵前进行配料的时候会根据手感知道酒醅的配比是否合适，蒸馏的时候知道如何通过酒花的大小和消散程度对酒进行基本的分级，我们也知道如何通过感官来评价酒的好坏，这些都是经验。由于这些数据和经验是穿插交错互相影响的，这就造成了我们现在所看到的很多数据之间是不连续的，因此也增加了我们找到这些数据相互关联性之间的难度。 对白酒生产来说提质增效有两个关键指标，这两个指标既是技术指标，也是管理指标，也就是我们说到的出酒率和优级酒率，我们希望通过数据的分析和利用能够提高优级酒率和出酒率。而想要实现数据的有效使用，目前我们应该做好两个方面的工作， 1、第一个是我们是否能够把传承下来的经验变成数据，我们就白酒的标准化工作而言，我们一直希望能够做到经验数据化、数据标准化、标准可视化，我们只有把经验变成数据才能打通孤立的数据之间的情况，才能进一步找到数据之间的关联性。 2、第二个是关于数据的采集，我们说的数据采集是指海量数据自动实时采集，并且是有前后关联的采集，而白酒的传统生产方式可能不具备为了计算数据之间的关联性这种有效的数据采集。至少要解决这两个问题才能谈到白酒生产过程当中这些数据的挖掘和使用，才能通过数据的使用提高出酒率和优级酒率这两个指标。 当我们能够实现把这些经验变成数据，并且实现数据的实时在线采集，就可以实现数据关联模型的建立，并且这种方式对于模型可以实现持续不断的完善，用互联网的术语来说就是连续不断迭代更新，从而实现对生产管理和结果的预测。 中国在2018年发布了国家智能制造标准体系建设指南，指南提出针对智能制造跨行业、跨领域、跨专业的特点，立足国内需求、兼顾国际体系建立涵盖基础共性、关键性和行业应用这三类国家智能制造标准体系。截至到去年年底已经制定了大概300项智能制造标准，涵盖了基础共性和关键技术。下一步要在这个基础上制定行业应用的标准，白酒制造业就非常符合这个指南中提到的兼顾传统制造业转型升级这一支持的方向。 李向前：腾讯对工业互联网市场的两个判断 |
