基于大數(shù)據(jù)的制糖制煉智能工藝控制與管理系統(tǒng)

摘 要：在制糖行業(yè)中，傳統(tǒng)的工藝控制和管理模式已經(jīng)難以滿足日益增長(zhǎng)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量要求。為此，本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，探討了制糖制煉過(guò)程中的智能工藝控制和管理系統(tǒng)。首先分析了大數(shù)據(jù)在制糖行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題，隨后闡述了基于大數(shù)據(jù)的智能工藝控制和管理系統(tǒng)的總體架構(gòu)，接著從工藝參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警和診斷、生產(chǎn)線優(yōu)化調(diào)度3個(gè)方面進(jìn)行了深入研究，并給出了相應(yīng)的解決方案。希望本研究能夠?yàn)橹铺切袠I(yè)實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)提供一些理論依據(jù)和技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：制糖行業(yè)；大數(shù)據(jù)；工藝控制；故障診斷；生產(chǎn)優(yōu)化

Intelligent Process Control and Management System of Sugar Making and Refining Based on Big Data

GAN Jinrong

（Guangxi Sugar Group Honghe Sugar Co.， Ltd.， Laibin 546128， China）

Abstract： In the sugar industry， the traditional process control and management mode has been difficult to meet the increasing production efficiency and product quality requirements. Therefore， this paper discusses the intelligent process control and management system in the sugar making and refining process based on the big data technology. The paper first analyzes the application status and existing problems of big data in the sugar industry， and then expounds the overall architecture of the intelligent process control and management system based on big data. Then， the in-depth study focuses on the process parameters real-time monitoring， fault warning and diagnosis， production line optimization scheduling， and provides corresponding solutions. It is hoped that this research can provide some theoretical basis and technical support for the sugar industry to realize intelligent production.

Keywords： sugar industry; big data; process control; fault diagnosis; production optimization

制糖行業(yè)是我國(guó)重要的農(nóng)產(chǎn)品加工產(chǎn)業(yè)，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著關(guān)鍵角色。近年來(lái)，在國(guó)家政策的大力支持下，我國(guó)制糖行業(yè)呈現(xiàn)出產(chǎn)能穩(wěn)步增長(zhǎng)、技術(shù)水平不斷提升的良好態(tài)勢(shì)。根據(jù)中國(guó)糖業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2022—2023年制糖期全國(guó)共生產(chǎn)食糖897萬(wàn)t，累計(jì)銷售食糖853萬(wàn)t，產(chǎn)銷率為95.1%。但與此同時(shí)，制糖企業(yè)也面臨著一系列亟待解決的問(wèn)題：原料甘蔗的品質(zhì)和產(chǎn)量受自然環(huán)境的影響較大，容易造成原料供給波動(dòng)；制糖生產(chǎn)過(guò)程中能源消耗較高，能耗指標(biāo)居高不下，急需提升能源利用效率；由于工藝復(fù)雜、參數(shù)眾多，產(chǎn)品質(zhì)量難以精準(zhǔn)控制，產(chǎn)品合格率和一致性有待進(jìn)一步提高。

面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，制糖企業(yè)亟須提高管理決策的科學(xué)性和靈活性，以更好地滿足客戶日益?zhèn)€性化的需求[1]。為此，迫切需要借助先進(jìn)的信息技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)制糖制煉過(guò)程的智能化管控。大數(shù)據(jù)技術(shù)作為當(dāng)前制糖行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐，正在引發(fā)行業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注與應(yīng)用探索。通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和深度分析，可以幫助企業(yè)精準(zhǔn)感知生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)管控水平[2]。基于此，本文從大數(shù)據(jù)技術(shù)在制糖行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和痛點(diǎn)出發(fā)，提出了基于大數(shù)據(jù)的制糖制煉智能工藝控制與管理系統(tǒng)，從工藝參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警與診斷、生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持等方面進(jìn)行了深入探討，以期為制糖行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)提供理論支撐和技術(shù)參考。

1 大數(shù)據(jù)在制糖行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 制糖行業(yè)數(shù)據(jù)資源分析

制糖企業(yè)在生產(chǎn)、管理、營(yíng)銷等各環(huán)節(jié)都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)包括甘蔗原料性狀、生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果、能耗數(shù)據(jù)、市場(chǎng)銷售信息等。目前，大部分制糖企業(yè)已經(jīng)建立了相應(yīng)的信息化管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的收集與存儲(chǔ)。但由于缺乏有效的數(shù)據(jù)挖掘和分析手段，這些海量數(shù)據(jù)往往難以轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的決策支持信息。

1.2 制糖行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的痛點(diǎn)

①數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題突出。各個(gè)子系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效集成和共享，導(dǎo)致數(shù)據(jù)資源利用效率低下。②數(shù)據(jù)分析能力薄弱。大部分企業(yè)僅停留在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化層面，缺乏深入的數(shù)據(jù)挖掘和智能分析。③缺乏大數(shù)據(jù)支持的智能決策支持系統(tǒng)。現(xiàn)有的管理決策依然停留在經(jīng)驗(yàn)判斷和傳統(tǒng)方法層面，難以滿足快速變化的市場(chǎng)需求。

2 基于大數(shù)據(jù)的制糖制煉智能工藝控制系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

基于大數(shù)據(jù)的制糖制煉智能工藝控制系統(tǒng)利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)技術(shù)，收集和處理來(lái)自現(xiàn)場(chǎng)各環(huán)節(jié)的海量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和智能決策。該系統(tǒng)對(duì)于提高糖廠生產(chǎn)效率、降低能耗、優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量、減少人工干預(yù)等具有重要意義，是實(shí)現(xiàn)糖廠智能制造、可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。通過(guò)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能工藝控制，可最大限度地挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，為制糖行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步注入新的動(dòng)力[3]。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、應(yīng)用服務(wù)層和可視化展示層等模塊。

（1）數(shù)據(jù)采集層。負(fù)責(zé)采集來(lái)自各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、流量等工藝參數(shù)，以及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、能耗數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)等。采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的全方位、實(shí)時(shí)采集，并將其傳輸至后端系統(tǒng)。

（2）數(shù)據(jù)處理層。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、存儲(chǔ)和挖掘分析。采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和關(guān)聯(lián)；利用實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況。

（3）應(yīng)用服務(wù)層?；跀?shù)據(jù)分析結(jié)果，實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)優(yōu)化、設(shè)備故障預(yù)警和診斷、生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化等智能應(yīng)用。具體包括利用關(guān)聯(lián)分析模型，找出影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵工藝參數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行智能優(yōu)化控制；建立設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估模型，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)故障特征進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和診斷；基于生產(chǎn)過(guò)程模擬和優(yōu)化算法，對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃、設(shè)備運(yùn)行、物流配送等進(jìn)行智能化調(diào)度。

（4）可視化展示層。為用戶提供友好直觀的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用展示界面，包括實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)大屏、智能診斷報(bào)告、生產(chǎn)調(diào)度儀表盤(pán)等，方便管理人員掌握生產(chǎn)全貌，做出科學(xué)決策。

2.2 工藝參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

制糖制煉過(guò)程中存在大量的關(guān)鍵工藝參數(shù)，如溫度、壓力、流量等，這些參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)安全的關(guān)鍵。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)這些工藝參數(shù)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警。

（1）關(guān)鍵參數(shù)識(shí)別與建模。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史工藝參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，發(fā)現(xiàn)影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)，建立參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量的定量關(guān)聯(lián)模型。例如，通過(guò)相關(guān)性分析和主成分分析等方法，發(fā)現(xiàn)濃縮壓力等參數(shù)對(duì)最終白糖產(chǎn)品質(zhì)量有顯著

影響[2]。

（2）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警。采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理技術(shù)，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)的工藝參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)。一旦發(fā)現(xiàn)某項(xiàng)參數(shù)偏離正常范圍，及時(shí)發(fā)出預(yù)警并提出自動(dòng)調(diào)整建議。例如，針對(duì)制糖過(guò)程中濃縮罐的溫度和壓力監(jiān)測(cè)，一旦檢測(cè)到異常波動(dòng)，可以立即發(fā)出預(yù)警，并根據(jù)歷史模型推薦相應(yīng)的調(diào)整方案。

2.3 故障預(yù)警與智能診斷

制糖設(shè)備的故障不僅會(huì)造成生產(chǎn)中斷，還可能導(dǎo)致設(shè)備損壞甚至人員傷害?；诖髷?shù)據(jù)的故障預(yù)警與智能診斷技術(shù)，可以提高故障預(yù)防和快速修復(fù)的能力。

（1）設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和異常預(yù)警。例如，通過(guò)分析壓榨機(jī)、離心機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備的振動(dòng)、電流、溫度等運(yùn)行參數(shù)，預(yù)測(cè)設(shè)備的剩余使用壽命，提前發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的故障隱患。

（2）故障自動(dòng)診斷。針對(duì)已發(fā)生的故障，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)故障特征進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和故障診斷。根據(jù)設(shè)備傳感器采集的振動(dòng)、噪聲等數(shù)據(jù)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法自動(dòng)提取故障特征，并與故障模式庫(kù)進(jìn)行匹配，給出故障診斷結(jié)果和維修建議。這種基于大數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)故障診斷技術(shù)，大大提高了維修效率，縮短了設(shè)備停機(jī)時(shí)間。

2.4 生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化

制糖生產(chǎn)涉及甘蔗收購(gòu)、制糖、包裝、倉(cāng)儲(chǔ)等多個(gè)環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)之間存在復(fù)雜的時(shí)空耦合關(guān)系。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的智能調(diào)度優(yōu)化。

（1）生產(chǎn)過(guò)程建模與分析。利用數(shù)據(jù)挖掘方法，分析影響生產(chǎn)效率的關(guān)鍵因素，如原料品質(zhì)、生產(chǎn)設(shè)備狀態(tài)、天氣等。在此基礎(chǔ)上，建立反映生產(chǎn)全過(guò)程的仿真模型，為后續(xù)優(yōu)化提供依據(jù)。例如，某制糖企業(yè)通過(guò)對(duì)生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)原料品質(zhì)、機(jī)組產(chǎn)能、天氣條件等因素對(duì)產(chǎn)量和能耗有顯著影響，據(jù)此建立了生產(chǎn)過(guò)程模擬模型[4]。

（2）智能調(diào)度優(yōu)化。結(jié)合生產(chǎn)過(guò)程模型，運(yùn)用智能優(yōu)化算法對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃、設(shè)備運(yùn)行、物流配送等進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化。例如，采用遺傳算法和禁忌搜索算法，優(yōu)化制糖生產(chǎn)計(jì)劃，在滿足產(chǎn)品需求的前提下，最大限度地提高生產(chǎn)效率，降低能耗水平。又如，利用人工智能路徑規(guī)劃算法，優(yōu)化甘蔗收購(gòu)和成品配送路徑，縮短運(yùn)輸距離，節(jié)約物流成本。

3 基于大數(shù)據(jù)的制糖制煉智能管理系統(tǒng)

3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持體現(xiàn)了企業(yè)管理的科學(xué)化和智能化。通過(guò)收集和分析大量真實(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確把握業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題根源，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策可降低主觀臆斷，提高決策質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)管控能力。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析結(jié)果可幫助企業(yè)洞察商機(jī)和優(yōu)化資源配置，從而獲得可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)價(jià)值的充分挖掘，有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)敏捷決策、高效運(yùn)營(yíng)、精益創(chuàng)新，持續(xù)提升績(jī)效水平。

（1）關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)分析。通過(guò)對(duì)生產(chǎn)、銷售、財(cái)務(wù)等各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深入分析挖掘，發(fā)現(xiàn)影響企業(yè)整體績(jī)效的關(guān)鍵指標(biāo)。

（2）市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)。除了分析歷史數(shù)據(jù)，企業(yè)還可以利用預(yù)測(cè)分析模型，對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)需求、原料供給等進(jìn)行預(yù)測(cè)。比如，基于時(shí)間序列分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)未來(lái)3～5年的甘蔗產(chǎn)量和價(jià)格走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為原料采購(gòu)策略的制定和中長(zhǎng)期產(chǎn)能規(guī)劃提供依據(jù)。

3.2 個(gè)性化用戶服務(wù)

隨著消費(fèi)者需求的不斷升級(jí)，制糖企業(yè)必須提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)，才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立足[5]?；诖髷?shù)據(jù)分析技術(shù)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶群體的精準(zhǔn)畫(huà)像和個(gè)性化服務(wù)。

（1）客戶群體畫(huà)像。通過(guò)對(duì)客戶購(gòu)買行為、偏好等數(shù)據(jù)的深度挖掘分析，發(fā)現(xiàn)不同客戶群體的特征。例如，某企業(yè)發(fā)現(xiàn)高凈值客戶群體更傾向于購(gòu)買高端有機(jī)糖產(chǎn)品，而中低收入客戶更關(guān)注價(jià)格因素。

（2）個(gè)性化營(yíng)銷服務(wù)。在客戶特征分析的基礎(chǔ)上，企業(yè)可以運(yùn)用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶需求的即時(shí)響應(yīng)和個(gè)性化推薦。比如，通過(guò)分析客戶的瀏覽記錄、購(gòu)買歷史等數(shù)據(jù)，為其提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦；又如，根據(jù)客戶的消費(fèi)習(xí)慣和偏好，為其定制專屬的營(yíng)銷方案和優(yōu)惠方式。

3.3 智能化運(yùn)營(yíng)管控

制糖企業(yè)面臨著從原料采購(gòu)到產(chǎn)品銷售的復(fù)雜運(yùn)營(yíng)管理?；诖髷?shù)據(jù)的智能化運(yùn)營(yíng)管控系統(tǒng)，可以提升各環(huán)節(jié)的協(xié)同效率，降低整體運(yùn)營(yíng)成本。

（1）全流程數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。建立覆蓋生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、物流等全流程的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)體系，實(shí)時(shí)采集各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)，如產(chǎn)量、庫(kù)存、配送時(shí)間等。借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，及時(shí)予以調(diào)整。

（2）智能優(yōu)化調(diào)度。利用數(shù)據(jù)挖掘和優(yōu)化算法技術(shù)，對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃、庫(kù)存管理、配送路徑等進(jìn)行智能化優(yōu)化。例如，某企業(yè)基于遺傳算法和模擬退火算法，優(yōu)化了甘蔗收購(gòu)計(jì)劃和成品配送路徑，在滿足客戶需求的前提下，顯著降低了物流成本。

（3）智能決策支持。構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)分析的智能決策支持平臺(tái)，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理層提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策依據(jù)。通過(guò)對(duì)生產(chǎn)、財(cái)務(wù)、市場(chǎng)等各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深入挖掘，發(fā)現(xiàn)影響企業(yè)績(jī)效的關(guān)鍵因素，為管理層的中長(zhǎng)期戰(zhàn)略規(guī)劃提供建議。

4 結(jié)語(yǔ)

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的制糖制煉智能工藝控制與管理系統(tǒng)，為制糖企業(yè)提供了一種全新的管理模式。該系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)關(guān)鍵工藝參數(shù)、預(yù)警設(shè)備故障、優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度等手段，有效提升了生產(chǎn)過(guò)程的智能化水平。同時(shí)，該系統(tǒng)還建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理決策支持體系，為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃和精準(zhǔn)營(yíng)銷提供了有力支撐。未來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，這一系統(tǒng)必將為制糖行業(yè)注入新的活力，推動(dòng)行業(yè)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。

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作者簡(jiǎn)介：甘錦容（1985—），女，廣西柳城人，本科，工程師。研究方向：制糖技術(shù)的管理。