數(shù)字孿生技術(shù)在白酒釀造行業(yè)的應(yīng)用前景

王耀，張貴宇, ，庹先國, ，林椿松,，曾祥林，彭英杰

1.四川輕化工大學(xué)自動化與信息工程學(xué)院（宜賓 644000）；2.四川輕化工大學(xué)人工智能四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（宜賓644000）；3.四川輕化工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院（宜賓 644000）；4.西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院（綿陽 621010）

以白酒釀造行業(yè)為代表的傳統(tǒng)輕工行業(yè)，通過智能數(shù)字化升級實(shí)現(xiàn)白酒釀造智能化的需求已經(jīng)迫在眉睫，但其技術(shù)創(chuàng)新度不夠，導(dǎo)致其低產(chǎn)高耗、質(zhì)量把控難和設(shè)備管理難等問題。與此同時，我國新一代經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力引擎——數(shù)字智能化技術(shù)，其中數(shù)字孿生技術(shù)滿足虛實(shí)體信息實(shí)時交互融合，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造模式向智能制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因此受到白酒釀造行業(yè)高度關(guān)注。

數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)銜于新一代智能技術(shù)，由最初的航天航空領(lǐng)域[1]逐漸被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計[2]、復(fù)雜產(chǎn)品裝配[3]、工程建設(shè)[4]、化工行業(yè)[5]、機(jī)械制造[6]等領(lǐng)域，之后逐漸向智慧城市[7]、智能制造[8]等領(lǐng)域發(fā)展，契合《中國制造2025》的發(fā)展目標(biāo)。

數(shù)字孿生技術(shù)在產(chǎn)品設(shè)計模擬、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、質(zhì)量管控和設(shè)備運(yùn)維保障等多方面的優(yōu)勢越來越突出。因此，借助第4次信息工業(yè)革命的浪潮和《中國制造2025》的戰(zhàn)略方針，旨在探索數(shù)字孿生技術(shù)針對當(dāng)前白酒釀造行業(yè)在智能釀造中的可行性應(yīng)用及前景。

1 白酒釀造行業(yè)的現(xiàn)狀

國外液態(tài)發(fā)酵釀造方式已實(shí)現(xiàn)機(jī)械完全自動化和智能化管控，但中國白酒采用獨(dú)特的固態(tài)發(fā)酵釀造方式，其工藝和自動化設(shè)備復(fù)雜程度較高，實(shí)現(xiàn)完全自動化較困難。近年來，白酒企業(yè)不斷擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模以滿足白酒市場的需求，但隨著生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大，白酒企業(yè)面臨著釀造車間難以全面管控的問題日趨突出。根據(jù)白酒釀造行業(yè)現(xiàn)狀，大致總結(jié)為工藝參數(shù)優(yōu)化、全面質(zhì)量把控、設(shè)備維護(hù)與保障以及窖池管理等核心問題亟需解決。上述問題得到完善解決，將進(jìn)一步加快實(shí)現(xiàn)白酒釀造智能化升級的步伐。

2 數(shù)字孿生發(fā)展及概念

數(shù)字孿生（digital twin）的概念最早可追溯到密歇根大學(xué)在2002年為成立產(chǎn)品生命周期管理（PLM）中心向業(yè)界所作的闡述，GRIEVES M博士將這次闡述的概念模型簡稱為Conceptual Ideal for PLM，此時已具備數(shù)字孿生的所有要素：真實(shí)空間、虛擬空間、從真實(shí)空間到虛擬空間的數(shù)據(jù)流鏈接、從虛擬空間到真實(shí)空間和虛擬子空間的信息鏈接[9]。同年，密歇根大學(xué)第一批高管課將這一概念模型稱為鏡像空間模型；在《產(chǎn)品生命周期管理：推動下一代精益思想》中，Grieves[10]將這一概念模型稱為信息鏡像模型；而后Grieves[11]正式將數(shù)字孿生概念提出。數(shù)字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程。其實(shí)質(zhì)就是將物理空間的實(shí)體產(chǎn)品通過數(shù)字化構(gòu)建虛擬空間的虛擬模型，通過數(shù)據(jù)交互實(shí)現(xiàn)模型實(shí)時雙向的全生命周期交互映射，將實(shí)現(xiàn)實(shí)體產(chǎn)線、生產(chǎn)裝備、生產(chǎn)管理系統(tǒng)實(shí)時映射響應(yīng)反饋，同時平臺通過對大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，模型自身迭代優(yōu)化計算完善產(chǎn)品的生產(chǎn)工藝、產(chǎn)能的合理預(yù)測及設(shè)備維護(hù)與預(yù)警等生產(chǎn)要素[12-15]。

2.1 數(shù)字孿生模型

數(shù)字孿生是利用計算機(jī)技術(shù)將物理實(shí)體裝備生產(chǎn)線或產(chǎn)品映射到數(shù)字化虛擬空間，它是一種多維映射模型。數(shù)字孿生映射模型不單單是對物理實(shí)體裝備或產(chǎn)品簡單的虛擬三維映射，而是具有多層次性、多物理特性、協(xié)同性、集成性、動態(tài)性、多學(xué)科交叉融合的可計算分析和可進(jìn)行概率預(yù)測的綜合體[16]。構(gòu)建數(shù)字孿生模型如同搭建積木，由零件、部件、組件到完整體的過程，其實(shí)質(zhì)是將多個小數(shù)字孿生體按照一定方式要求進(jìn)行整合成完整體的過程，最終實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的仿真模擬。

2.2 數(shù)字孿生數(shù)據(jù)處理

數(shù)字孿生模型不僅要繼承實(shí)體的物理特性，同時要兼?zhèn)渚哂腥a(chǎn)周期數(shù)據(jù)信息中心的功能[17]。實(shí)體制造車間具有規(guī)模大、分布廣、管理結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點(diǎn)，其相對獨(dú)立的制造單元、冗長的產(chǎn)業(yè)鏈條、品種多樣化的產(chǎn)品種類經(jīng)常導(dǎo)致其豐富的具有價值的信息資源不能夠很好地分析與利用和統(tǒng)一管理，進(jìn)而形成一座座孤立的“信息孤島”[18]。借助物聯(lián)網(wǎng)的萬物互通互聯(lián)的理念，生產(chǎn)車間所部屬的TCP/IP協(xié)議的以太網(wǎng)傳輸、智能傳感器、數(shù)據(jù)采集器、RFID（radio frequency identification system）系統(tǒng)等多種現(xiàn)場生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集方式都會產(chǎn)生體量龐大的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)將海量的數(shù)據(jù)上傳至云計算中心集中計算與處理，勢必造成云計算中心服務(wù)器的運(yùn)行效率低下，降低了服務(wù)器對系統(tǒng)管理和服務(wù)要求的響應(yīng)速度，而邊緣計算的出現(xiàn)緩解了云計算中心的計算壓力，感知終端采集數(shù)據(jù)傳輸至邊緣層任意具備存儲、計算能力的設(shè)備節(jié)點(diǎn)，在數(shù)據(jù)源近端即可進(jìn)行實(shí)時處理分析，過濾掉無價值的數(shù)據(jù)后將其傳輸?shù)皆朴嬎闫脚_[19]。云計算平臺利用大數(shù)據(jù)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、挖掘、分析，并運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)對邊緣計算處理后的綜合實(shí)體數(shù)據(jù)加以算法規(guī)則分析和數(shù)據(jù)整合提煉，并納入到數(shù)字孿生模型中，進(jìn)而可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程仿真、行為驗(yàn)證、產(chǎn)品評測、設(shè)備壽命預(yù)測、故障預(yù)警等多種可指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)的信息模型，為實(shí)體系統(tǒng)提供參考決策，打造出高效的數(shù)據(jù)驅(qū)動模式[17]；綜合實(shí)體數(shù)據(jù)包括原料及原料向產(chǎn)品轉(zhuǎn)換中間過程品的過程數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備的性能及工藝參數(shù)、生產(chǎn)線及生產(chǎn)車間實(shí)時監(jiān)控的各項(xiàng)指標(biāo)，甚至在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的人為和自然環(huán)境因素等。

2.3 數(shù)字孿生數(shù)據(jù)交互

物理實(shí)體與虛擬模型之間時刻保持著實(shí)時動態(tài)的數(shù)據(jù)交互是驅(qū)動數(shù)字孿生模型發(fā)揮其作用的關(guān)鍵。虛擬模型依托實(shí)體產(chǎn)線各環(huán)節(jié)制造裝備和傳感器產(chǎn)生的實(shí)時生產(chǎn)數(shù)據(jù)，包括溫度、位置、流量等數(shù)據(jù)通過邊緣接口傳遞導(dǎo)出，匯集到云計算平臺，通過數(shù)字孿生模型數(shù)據(jù)處理方法，不斷地數(shù)據(jù)迭代計算實(shí)現(xiàn)自身模型構(gòu)建的優(yōu)化與完善[17]。同時虛擬模型對物理實(shí)體實(shí)際生產(chǎn)過程進(jìn)行在線仿真模擬、統(tǒng)計與分析，得出最優(yōu)控制決策，并及時反饋至實(shí)體設(shè)備做出相應(yīng)的調(diào)整，爭取在最短時間、最大程度上對工藝方案進(jìn)行調(diào)整與優(yōu)化[20-21]。

數(shù)字孿生數(shù)據(jù)交互具有實(shí)時同步、快速響應(yīng)、精準(zhǔn)等特性；實(shí)時同步性要求數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建的虛擬生產(chǎn)線對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、產(chǎn)品流轉(zhuǎn)步調(diào)、物料損耗等與實(shí)體產(chǎn)線的生產(chǎn)狀況具有一致性，用戶無需到達(dá)現(xiàn)場，通過虛擬模型所反映的結(jié)果就能對現(xiàn)場生產(chǎn)情況一目了然；快速響應(yīng)性要求虛擬模型對輸入請求變化時能夠及時地響應(yīng)并作出相應(yīng)的決策反饋輸出；精準(zhǔn)性指數(shù)字孿生模型數(shù)據(jù)交互作用時，對實(shí)體產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對點(diǎn)控制。圖1是數(shù)字孿生模型架構(gòu)。

圖1 數(shù)字孿生模型架構(gòu)

3 數(shù)字孿生與白酒釀造行業(yè)結(jié)合

中國白酒擁有數(shù)千年的悠久釀造歷史和酒文化底蘊(yùn)，成為中國經(jīng)濟(jì)和文化不可缺少的組成部分。中國白酒以富含淀粉質(zhì)的高粱、小麥、大米、糯米和玉米等谷物為原材料，以酒曲為糖化發(fā)酵劑，經(jīng)固態(tài)酒精發(fā)酵、蒸餾和陳釀而成備受人們喜愛的飲料酒[22]。不同釀造配方和生產(chǎn)技術(shù)造就了白酒豐富的口味和風(fēng)味。近年來，白酒行業(yè)在《中國制造2025》號召下和市場需求下，由傳統(tǒng)生產(chǎn)方式逐漸向智能化釀造轉(zhuǎn)型升級。然而白酒釀造原料價格的波動和白酒市場的激烈競爭，通過智能化生產(chǎn)融合新技術(shù)實(shí)現(xiàn)酒企在工藝上精益求精；產(chǎn)能上提質(zhì)增效；能源上節(jié)能降耗，這些將成為白酒行業(yè)的未來發(fā)展趨勢。

數(shù)字孿生技術(shù)作為當(dāng)前打造智能化生產(chǎn)系統(tǒng)的核心技術(shù)，與白酒釀造行業(yè)的長期發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)是一致的，其在配方工藝參數(shù)優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量全面控制、設(shè)備維護(hù)與預(yù)警和窖池發(fā)酵等多方面有實(shí)際應(yīng)用可能。數(shù)字孿生技術(shù)自身的特點(diǎn)符合白酒行業(yè)轉(zhuǎn)型升級要求，有助于推進(jìn)白酒企業(yè)及整個白酒行業(yè)的數(shù)字化和智能化生產(chǎn)。

3.1 數(shù)字孿生在釀造工藝參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用

釀造工藝參數(shù)貫穿釀造整個過程，是指導(dǎo)工人生產(chǎn)的重要依據(jù)，是保障質(zhì)量和產(chǎn)量的關(guān)鍵。以小曲清香型白酒釀造工藝為例，整個釀造工藝包含24道工藝環(huán)節(jié)[23]，其中浸泡工序中原料與用水的比例、浸泡時間、浸泡溫度、原料吸水度，配料工序中糧、酒醅、糠的配比，蒸餾工序中蒸汽壓力、蒸餾時間、蒸餾溫度、出酒溫度等工藝參數(shù)貫穿釀造全過程，對產(chǎn)品的量質(zhì)率、生產(chǎn)耗能及釀造設(shè)備運(yùn)行等有著不同程度的影響。白酒行業(yè)轉(zhuǎn)型升級初級階段對于生產(chǎn)工藝參數(shù)的設(shè)定，依然大量依賴于釀造現(xiàn)場工人師傅的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，由于各個釀造工段存在一定的獨(dú)立性，其設(shè)定的設(shè)備工藝參數(shù)容易出現(xiàn)局部最優(yōu)的情況，難以做到銜接上下釀造單元同步優(yōu)化，釀造單元間的“壁壘”使白酒行業(yè)生產(chǎn)全過程在降低能耗損率和提升產(chǎn)品質(zhì)量等方面在最優(yōu)化的解決方案中面臨難題。同時，市場原料價格的浮動、企業(yè)產(chǎn)能供給和市場需求的不斷變化等波動因素會給酒企帶來影響，酒企根據(jù)實(shí)際情況對生產(chǎn)工藝參數(shù)進(jìn)行指導(dǎo)修正，避免與生產(chǎn)需求脫軌，導(dǎo)致產(chǎn)能過?；虿蛔?。但為確保生產(chǎn)穩(wěn)定運(yùn)行，一般酒企僅會對產(chǎn)品、原料及設(shè)備工藝出現(xiàn)重大調(diào)整時，才會對生產(chǎn)工藝參數(shù)在原有的基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)整與測定，大部分僅限于局部調(diào)整與測定。

將數(shù)字孿生技術(shù)引入到釀造工藝參數(shù)優(yōu)化過程中可以很好地解決上述存在的問題。數(shù)字孿生模型是基于整個實(shí)體生產(chǎn)工藝和環(huán)境而搭建的虛擬映射模型，實(shí)體產(chǎn)線的各項(xiàng)釀造工藝指標(biāo)參數(shù)數(shù)據(jù)由現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集傳感器實(shí)時地傳遞至工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，作為虛擬模型進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)源。數(shù)字孿生技術(shù)具有多學(xué)科交叉融合的特點(diǎn)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨工段、跨區(qū)域、跨車間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，打破傳統(tǒng)車間存在“壁壘”導(dǎo)致的“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象。同時，利用虛擬模型數(shù)據(jù)迭代反饋的高效性，極大降低白酒釀造環(huán)節(jié)中因設(shè)備狀態(tài)的不確定性、酒醅物性和環(huán)境變化的非線性以及監(jiān)測數(shù)據(jù)反饋的時滯性等因素而帶來的建模誤差[24]。

虛擬空間中不存在實(shí)體空間的物理屬性，如質(zhì)量、摩擦、加速度等，因此數(shù)字孿生系統(tǒng)中的某些物理動作必須通過數(shù)字模擬的方式實(shí)現(xiàn)。實(shí)體車間布置的各類傳感器、邊緣端口將實(shí)體產(chǎn)線各個點(diǎn)位數(shù)據(jù)實(shí)時傳輸至云計算平臺中心，作為數(shù)字孿生系統(tǒng)中數(shù)字模擬物理動作仿真腳本控制程序的觸發(fā)信號，將其反映到對應(yīng)虛擬模型中，達(dá)到與現(xiàn)場實(shí)時同步的效果。利用計算機(jī)儲存能力強(qiáng)、計算能力快、模擬分析能力高效等特點(diǎn)對整個生產(chǎn)系統(tǒng)效能進(jìn)行測定，通過數(shù)字孿生構(gòu)建的虛擬模型在線仿真模擬進(jìn)行預(yù)測，不僅可以降低人工預(yù)測成本，而且對影響生產(chǎn)波動的因素進(jìn)行實(shí)時模擬預(yù)測，將生產(chǎn)控制指令及時反饋至實(shí)體設(shè)備，最高效率地增產(chǎn)降耗，控制生產(chǎn)成本，及時合理地實(shí)現(xiàn)釀造工藝參數(shù)的優(yōu)化。

3.2 數(shù)字孿生在全面質(zhì)量把控中的應(yīng)用

白酒作為備受人們青睞的含酒精飲料，其質(zhì)量保證必須滿足國家相應(yīng)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和生產(chǎn)管理規(guī)范。全面提升產(chǎn)品質(zhì)量是白酒轉(zhuǎn)型升級成功的關(guān)鍵點(diǎn)之一，白酒企業(yè)由傳統(tǒng)的僅限于產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閺脑嫌嗁?、中間過程產(chǎn)品質(zhì)量控制和產(chǎn)品售后反饋的全面質(zhì)量控制，如傳統(tǒng)清香型白酒涉及產(chǎn)品質(zhì)量安全要求標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)定主要有8項(xiàng)[25]。全面質(zhì)量控制要求酒企各檢驗(yàn)部門必須投入大量的人力物力和財力進(jìn)行抽檢、審查、記錄，嚴(yán)格把控各環(huán)節(jié)質(zhì)量大關(guān)，避免因產(chǎn)品質(zhì)量不合格而造成企業(yè)名譽(yù)和經(jīng)濟(jì)損失。由于白酒行業(yè)還處于轉(zhuǎn)型的過渡階段，現(xiàn)行的管理技術(shù)手段在面對各環(huán)節(jié)質(zhì)量控制的相對獨(dú)立性、各部門信息傳遞的時滯性、人員記錄的差異性等問題時，并不能很好地管理與處理，如上個環(huán)節(jié)物料信息變化時并不能及時參與到下一個環(huán)節(jié)的工藝調(diào)整，進(jìn)而導(dǎo)致生產(chǎn)過程不穩(wěn)定，產(chǎn)品質(zhì)量無法保障。

引入數(shù)字孿生技術(shù)后，上述問題將會得到很好的解決。首先，酒企從進(jìn)廠的釀造原料開始檢測，將檢測的數(shù)據(jù)直接上傳數(shù)據(jù)平臺中心進(jìn)行整合，結(jié)合數(shù)據(jù)中心大量的過往檢測數(shù)據(jù)，針對不同年份、不同地區(qū)的原料品質(zhì)，通過虛擬模型在線模擬分析，反饋出適合年份、地區(qū)的原料的工藝條件，調(diào)整工藝指標(biāo)參數(shù)，并在線生成控制指令并及時下發(fā)至各個生產(chǎn)單元。其次，中間過程產(chǎn)品檢測數(shù)據(jù)繁多，針對大量檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)域、分工段、分單元等層層嚴(yán)控把關(guān)調(diào)整與優(yōu)化，最大程度上控制生產(chǎn)全過程的波動，保障產(chǎn)品的質(zhì)量。最后，產(chǎn)品銷售和售后數(shù)據(jù)反饋至數(shù)字孿生模型中進(jìn)行多維度分析，為進(jìn)一步提升產(chǎn)品質(zhì)量做出相關(guān)分析，供管理者參考。除此之外，影響白酒質(zhì)量因素還很多，如摘酒、勾調(diào)以及貯存等，在相應(yīng)環(huán)節(jié)建立信息管理系統(tǒng)，并接入數(shù)字孿生模型適用的數(shù)據(jù)信息網(wǎng)絡(luò)，建立完善的全面質(zhì)量把控體系。

3.3 數(shù)字孿生在釀造設(shè)備維護(hù)保障中的應(yīng)用

在3.1列舉的小曲清香型白酒釀造工序十分復(fù)雜，整個過程涉及多種類、多設(shè)備的綜合使用。從原料浸泡、糖化發(fā)酵、上甑蒸餾、攤晾、入窖發(fā)酵等幾大工序中大量機(jī)械設(shè)備參與其中。釀造現(xiàn)場設(shè)備的密集性、流通管道的錯綜復(fù)雜、環(huán)境的溫濕度等變化，會導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備在實(shí)際的運(yùn)行過程中出現(xiàn)很多問題。酒企為盡可能保障產(chǎn)能，不得不投入大量的人力、物力和財力對設(shè)備進(jìn)行維護(hù)，而當(dāng)前酒企的設(shè)備維護(hù)仍處于傳統(tǒng)的人工巡檢模式，日常維護(hù)和定期停產(chǎn)維護(hù)，但設(shè)備的磨損、零部件及控制系統(tǒng)電路的老化，對設(shè)備維護(hù)變得非常困難。日常維護(hù)和定期停產(chǎn)維護(hù)不僅加重設(shè)備維護(hù)人員的工作量，而且對正常生產(chǎn)造成一定影響。

在設(shè)備維護(hù)保障中引入數(shù)字孿生模型，可以用于對設(shè)備故障的風(fēng)險評估，進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)，降低設(shè)備維護(hù)人員的工作量，提高可靠性生產(chǎn)。實(shí)體設(shè)備的名稱型號、最初的設(shè)計性能參數(shù)、生產(chǎn)使用過程的調(diào)試參數(shù)，以及歷史負(fù)荷參數(shù)、維修記錄等相關(guān)數(shù)據(jù)都被傳輸?shù)揭詳?shù)據(jù)信息作為樞紐的網(wǎng)絡(luò)平臺[17]。數(shù)字孿生模型借助計算機(jī)技術(shù)手段搭建設(shè)備疲勞程度的預(yù)測仿真模型，對設(shè)備故障風(fēng)險進(jìn)行有效的預(yù)測與分析。數(shù)據(jù)信息的可視化分析，虛擬模型與實(shí)體相對應(yīng)的實(shí)時映射關(guān)系，不僅用戶對設(shè)備當(dāng)前的狀態(tài)一目了然，降低傳統(tǒng)人工操作的失誤風(fēng)險，縮短事故反應(yīng)時間，而且可以提前做出生產(chǎn)排產(chǎn)計劃，提高生產(chǎn)效率。

3.4 數(shù)字孿生在窖池發(fā)酵中的應(yīng)用可能

窖池發(fā)酵是釀造過程中的重要環(huán)節(jié)，有“生香靠發(fā)酵，提香靠蒸餾”的說法，酒醅發(fā)酵品質(zhì)的好壞直接影響白酒品質(zhì)和產(chǎn)量。影響酒醅品質(zhì)的因素非常多，包括發(fā)酵溫度、發(fā)酵時間、菌群數(shù)量、酒醅入窖溫度、酒醅含水量、酒醅物性黏度和環(huán)境溫度等，研究表明，溫度是影響發(fā)酵過程中的重要影響因素[26-30]。研究者針對溫度對固態(tài)白酒發(fā)酵的影響進(jìn)行深入的研究，表明采用控制發(fā)酵溫度有利于白酒品質(zhì)和產(chǎn)量的整體提升，體現(xiàn)溫度對發(fā)酵的重要性。

窖池發(fā)酵的數(shù)字孿生模型可以有效預(yù)測異常窖池。理想狀態(tài)下，數(shù)字孿生模型可以構(gòu)建出酒醅發(fā)酵的整個生命周期全過程，對整個發(fā)酵過程實(shí)時可視化監(jiān)測，在計算機(jī)技術(shù)手段條件下搭建預(yù)測異常窖池仿真模型。但一般大型酒廠的窖池數(shù)成千上萬，規(guī)模龐大，建立采集影響酒醅品質(zhì)因素的完整體系，其成本非常高昂。如前所述溫度對發(fā)酵的重要性，可酌情建立溫度可控發(fā)酵池，屆時可引入數(shù)字孿生模型，針對不同香型白酒發(fā)酵溫度的特點(diǎn)，精準(zhǔn)控制發(fā)酵溫度，全面提升白酒品質(zhì)和產(chǎn)率。隨著酒企未來的發(fā)展，對窖池發(fā)酵建立完善的監(jiān)測體系，數(shù)字孿生模型將有大量、豐富的發(fā)酵數(shù)據(jù)支持，可以完全構(gòu)建出酒醅發(fā)酵真實(shí)環(huán)境的虛擬模型，虛擬模型將對發(fā)酵數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)迭代，實(shí)現(xiàn)模型自身優(yōu)化，對異常窖池處理決策并生成控制行為指令反饋，將大大降低人工管理的難度，縮短異常處理時間，白酒品質(zhì)和產(chǎn)率將達(dá)到質(zhì)的飛躍。

4 結(jié)語與展望

目前，白酒行業(yè)轉(zhuǎn)型升級尚處于初級階段，對數(shù)字孿生技術(shù)體系下的相關(guān)技術(shù)應(yīng)用還處于探索階段。但數(shù)字孿生技術(shù)在產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、運(yùn)維等多方面優(yōu)勢日趨顯著，將數(shù)字孿生技術(shù)引入白酒行業(yè)是未來發(fā)展的趨勢。以白酒行業(yè)為代表的傳統(tǒng)輕工業(yè)，作為我國經(jīng)濟(jì)和文化的重要組成部分，更應(yīng)該突破傳統(tǒng)技術(shù)瓶頸，通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能增幅、節(jié)能降耗、降低成本已迫在眉睫。智能釀造是白酒行業(yè)發(fā)展的長遠(yuǎn)目標(biāo)，而未來以數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)銜的新一代智能生產(chǎn)技術(shù)必將加快白酒行業(yè)走向智能釀造的步伐，為白酒行業(yè)開啟新的征程，為我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)貢獻(xiàn)力量。