当前位置:首页>文章中心>深圳MES系统研究院>饲料制造MES系统、饲料数字化—中国工业4.0战略

饲料制造MES系统、饲料数字化—中国工业4.0战略

发布时间:2021-08-16 点击数:167

 

“十四五”是中国饲料行业向智能化发展的重要阶段。随着5G的全面铺开,我国将进入5G智能时代。今年是“十四五”的开局之年,也是中国饲料业加快智能制造步伐的关键一年。作为助力农业现代化的饲料产业将面临国内外形势变化及其由此带来的一系列机遇与挑战。国外智能化浪潮风起云涌,各国都在抓紧抢滩智能制造制高点。国内双循环格局抓紧构建,乡村振兴和农业农村现代化强力推进,智能制造迫在眉睫。

 

日前,国家发改委、教育部、科技部等多部门日前联合发布《关于加快推动制造服务业高质量发展的意见》(以下简称《意见》)。《意见》提出,利用5G、大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术,大力发展智能制造,实现供需精准高效匹配,促进制造业发展模式和企业形态根本性变革。加快发展工业软件、工业互联网,培育共享制造、共享设计和共享数据平台,推动制造业实现资源高效利用和价值共享。在国家大力推进智能制造的背景下,如何助力饲料生产企业提升智能制造水平,这是“十四五”时期中国饲料行业发展的重要课题。

01

我国饲料行业智能制造发展的现状

“十三五”以来,我国饲料行业努力把握以互联网为核心的新一代信息技术革命的机遇,认真实施《中国制造2025》,在政府的主导下,行业组织、企业等协同推进智能制造的发展,我国饲料业制造水平得到提升,增加了饲料企业竞争优势和实力。

 

一是智能制造体系和框架初步形成。近年来,饲料行业一步步从传统生产阶段,走向流程型、自动化制造技术的开发和产业阶段,再逐步迈向大数据、云计算和人工智能等的智能化生产阶段。经过“十三五”的努力,我国饲料业智能制造的体系和框架初步形成,基本实现机械化、自动化,目前正逐步迈向数字化。一些大型饲料企业已经初步形成智能制造体系,覆盖饲料生产销售的各个环节。部分企业通过建设绿色智能工厂项目以及推进工业化与信息化深度融合,推动饲料生产智能化,促进安全环保管理标准化,利用ERP云管理平台与生产、仓储系统集成对接,实现制剂订单下达、生产、入库、发货一体化智能管理,实现工业化与信息化的融合;通过二维码追溯系统、DCS智能控制系统实现公司内部设备、质量、物料、制造过程等信息互联互通;此外还建立小程序与ERP云管理平台集成,实现销售业务全流程管控,建立全面信用管理信息系统、客户信息与公司信息共享的平台管理。

 

一批饲料企业在包装袋上印刷产品识别码,相当于饲料产品的“身份证号”;通过识别码,可以查询该产品从生产、包装、物流,直至经销商或农资零售店等环节的信息,生产时间甚至可以精确到秒,一旦出现质量问题,可以通过智能化系统,进行有效追溯。此外,一些饲料企业车间采用“防窜货系统”,可实现“一袋一码”,生产线均可实现二维码产品数字化营销。

 

消费者购买饲料后,只要扫描饲料包装袋上的二维码,即可实时了解商品批次、批号、工厂名称等信息。做到跟踪每一袋饲料、每一个人,实现物与人的连接、人与人的连接,并解决饲料行业急需解决的防伪、防窜货、产品溯源、防伪码查询难题。对企业来讲,还可实时收集饲料产品的使用时间、地点等信息。依托产品大数据,为饲料商品的市场情况与分析提供数据依据,实现对不同地区饲料使用者人群的精准投放。全国饲料二维码追溯系统平台启动运营,有效解决了饲料行业在生产经营中面临假冒伪劣、恶意窜货、不合理用肥等问题。

 

二是建成了一批智能生产线、智能工厂和智能车间,培育了一批智能制造示范企业。“十三五”以来,我国饲料行业由“中国制造”向“中国智造”转变。在《中国制造2025》的指引下,一些规模较大的饲料企业率先进入智能制造,进行企业智能设计与规划,企业智能化改造如火如荼。走进生产车间,庞大的机器和来回纵横的管道,却看不到几个工人。从生产线,到包装、运输,生产高度自动化,全程数字化;坐在中央控制室,从大屏幕上,可以看到每一个生产点位,并实时显示生产成本、设备状态等信息。技术人员通过手机,就可以进行设备维护。

 

工人们头戴的是“智能头盔”,上面安装有摄像头、芯片等。利用AI高速摄像头,对生产、物流过程进行监控,自动识别不安全行为并提出预警,有效减少不安全事件发生的频次。此外,智能生产线、智能车间和智能工厂闪亮登场。智能饲料生产线不仅有助于提高生产效率,还有助于提高饲料生产过程的安全、环保监管能力,增加产能的同时提高饲料品质以及安全环保水平。

 

采用DCSMESERP、移动应用、大数据等先进技术,按照“数字化、可视化、模型化、集成化和自动化”的建设思路,对原有系统进行集成、完善、提升和深化应用,形成产供销和上下游产业链的信息化链接,通过企业大数据的分析与应用,使得数据资产化,决策智能化。智能物流仓储也出现在饲料行业,有效地降低企业仓储物流成本。工业化和信息化两化融合加速了传统企业的信息化运用,饲料企业作为传统企业乘势而上,改造了传统生产线、车间,智能制造正在逐渐渗透饲料生产经营环节。

 

部分饲料企业在智能制造方面走在前列,其中一些饲料公司被评为智能制造示范企业,这些智能制造示范工厂上马的智能化生产线,智能包装线、集中控制系统和生产线监控系统,无人值守的自动化立体仓库,同时上马的智能物流系统,实现物料供应、生产、发运和产品追溯全供应链智能化、自动化流水线生产,在行业起到了示范带动作用。通过智能工厂建设,进一步提升工厂运营管理水平,推动企业生产方式和管控模式变革,提高安全环保、节能减排水平,促进劳动效率和生产效益提升,全面提升企业竞争力。

 

三是饲料智能制造的开发与应用开始破题。饲料行业是服务于农业的化学品行业,面对农业现代化和加速到来的信息化浪潮,传统工农业加快融入信息化,两化融合快速发展。随着新型信息技术与制造业的不断融合,智能化成了饲料生产、检测设备目前的发展方向之一。同时,饲料业面临的形势也在助推饲料智能制造的开发与应用。双循环格局的形成、供给侧结构性改革的推进、环保督查的常态化管理、产业发展的阵痛促使饲料生产不再单纯考虑产品的产量,而是着重推动绿色新型饲料研发和运用大数据饲养技术,将人工智能融入到新品研发、制造与服务过程等。一方面,随着资源、成本、管理费用等大幅度提高,以及环保安全尤其是碳中和、碳达标等客观要求,饲料产业的智能制造将融入到新品研发、生产、分销等过程;另一方面,安全、环保将更加依托于自动化与智能化。

 

我国饲料已开始对智能制造进行研究与应用,个性定制加工中心、无人车间、机器人自动检测码垛等现代化生产方式渐渐进入企业,一些有远见的企业着手智能化研究与改造,并取得了一定的成果。饲料运用大数据即“智能配饲料+云端数据库+电商平台+养殖服务平台”组成的智能农业服务平台,可以高效率满足农业生产对饲料定制化需求的生产供应模式。

 

实现数据可视化,并打造连接平台、管理平台、移动平台和智慧平台,运用大数据分析技术,完成饲料智能制造工厂的建设;通过远程支持,实现技术专家实时支持工厂运行和维护;还有的项目利用云平台、AR工具、CCTVSRA系统等技术手段,进行远程访问、故障诊断、问题解决和系统优化;有的研究利用虚拟仿真技术,建立虚拟饲料生产线,在虚拟的生产环境中去仿真实际生产情况,识别和发现生产效率和质量改进点,有效提高产品品质和生产线效率;有的研究项目深入研究了饲料生产工艺关键参数,开发了安全管理、质量管理、物流管理等系统,降低人员劳动强度,提高劳动生产率。当前重点是继续将智能化的核心装备与饲料生产设备结合起来,实现从原料投入到产品产出整个过程的实时监控以及数据采集,实现饲料生产过程的数字化、网络化、智能化。目前,中国饲料企业的机械化阶段已基本完成,正朝着自动化和数字化阶段发力。未来,特别是“十四五”期间,饲料行业的很多研究将会围绕数字化进行破题,饲料智能制造将会进入一个新时期。

02

我国饲料行业智能制造存在的问题

近年来,农业现代化以及网络信息技术与先进制造技术的快速发展为推进我国饲料智能制造发展提供了良好的条件,提高了我国饲料业智能化水平,推动着我国饲料智能制造不断向前发展。但要,目前我国饲料行业智能制造整体处于起步阶段,技术、人才缺乏,基础设施薄弱,大数据、云计算尚不能有效广泛的利用。企业基本具备生产自动化水平,但大多局限于安全生产、减少劳动力层面。整体来看,在智能化过程中,缺乏核心技术自主创新能力、标准体系不够完善、软件与信息技术发展较弱、缺少行业优秀企业领导和相关先进制造服务业支持。

 

一是智能化制造水平不一,发展不平衡。首先是对于智能制造一知半解,比如在建智能生产线时,因为不明确什么是智能制造,只建成具有基础自动化、MESERP的生产线不能称之为智能生产线。此类生产线缺乏的正是智能制造的核心:智能系统。这类只有数据看板的生产线只有工程师可以运行,问题较多。智能工厂建设没有统筹生产运营管理、经营管理、决策支持等管理业务,实现一体化运营就只能是空话。尽管智能制造的发展带来了新的生产模式,很多饲料企业对智能制造都十分感兴趣,但由于认识水平、资金投入等方面的差异,导致全行业智能制造水平不一,发展不平衡。一些饲料大企业在智能制造上投入大、两化融合程度深、企业智能化改造进行得较早以及完善,而一些中小饲料企业的智能制造处于说说罢了的状态,尽管对于智能制造有想法、有规划,但由于稳定就业和资金困难,智能制造仅仅是一句口号。

 

二是饲料行业大数据应用不够充分。在饲料业智能化中,积累大量的数据,饲料企业要分析比对数据,大力挖掘大数据的价值,对于企业生产、服务和商业模式的优化具有重要的意义。但我国饲料企业这方面重视不够,对于由传感器、物联设备、生产经营业务数据、外部互联网数据积累的庞大的数据不够重视,缺乏系统得整理、分析以及研究。一些企业数据不能集成处理无法成为决策判断的依据,驱动智能化受阻;各工作板块独立无连接,造成系统多环节调度不灵,产生信息或者自动化孤岛,智能化生产空有口号,落地实施较为困难。这些是目前大多数企业面临的突出问题。此外,没有形成行业或者企业的数字创新中心,大数据在饲料业智能化中的应用还处于表层。整体看,我国对饲料业大数据的应用才刚起步,存在数据整合缺乏、专业数据服务匮乏等问题。目前中国的智能制造主要在制造过程的首尾两端,比如智能仓储、来料及成品的运送等,而对智能制造的主体过程,比如生产过程的优化,涉及的不是很多。大多企业没有突破传统的应用架构,智能工厂应用仍然处在探索和局部应用阶段。

 

三是自主创新还是弱项,核心技术还未真正掌握。当前,我国饲料业整体创新有待加强,在核心技术上处于被动。在饲料行业的智能化过程中,一些关键零部件、核心技术仍需依赖国外。在智能制造先进技术方面自给率低、对外依赖度高,如智能控制技术与在线分析技术以及智能化嵌入式软件等都存在这样的问题。此外,国产智能装备的性能和稳定性方面还有瑕疵,阻碍饲料行业智能化发展。

 

四是标准混乱,亟待统一。当前,智能制造标准化没有统一标准,给企业智能制造带来困难。智能化过程中标准统一是关键,若各种信息集成软件、设备关键部件接口、信息网络端口等不统一,就难以顺利对接,实现网络间信息的共享。由于不同厂商技术参数标准不一,因此存在网络、设备间的异质异构问题,若这一问题不能得到解决,势必影响我国饲料制造智能化的进程。

 

五是饲料行业智能制造相关的现代服务业发展滞后以及技术人才短缺。饲料行业智能制造需要良好的现代服务业作为基础,先进制造服务业对智能流程设计与智能监控技术以及智能信息集成管理软件等都意义很大。而在先进生产性服务业方面还存在不少短板,如在智能制造服务业市场和相关政策体系以及市场化等方面,还存在先进生产性服务产业占比不大,供给存在一定的问题。饲料行业智能制造实施离不开相应的人才,而智能制造专业人才培训服务体系发展滞后,相关技术人才缺乏。在智能制造中,大量工作都编入智能系统中了,工程师或技术人员主要在后台优化,优化后的系统由现场人员操作以完成生产。因此,需要智能制造的各类人才,特别是高端复合型人才。

03

关于加快推进我国饲料业智能制造的建议

“十四五”期间,我国饲料发展进入高质量发展阶段,中国饲料行业发展将面临国内外社会形势的转变、国家总体战略布局优化以及信息技术革命带来的机遇与挑战。百年未有之大变局下的中国饲料行业必须加快智能制造步伐,大力发展人工智能、虚拟现实、大数据、区块链等新兴信息技术,才能应对前所未有的机遇与挑战。

 

一是产学研用融合,筑就创新高地。国务院常务会议明确,将制造业企业研发费用加计扣除比例由75%提高至100%,同时改革研发费用加计扣除清缴核算方式,激励企业创新,促进产业升级。国家在政策上大力支持企业创新,而创新必须以企业为主题做好产学研用。为此,发展饲料智能制造,必须狠抓自主创新,促进产学研用结合。以饲料智能制造实际应用为导向,着力培养创新型人才。进一步发挥人才和技术的作用,逐步构建完善的智能制造创新研究基地,着力发展自主创新技术,强化前沿关键技术研发,促进智能需求与应用间联动,实现“产、学、研、用”一体化创新和融合发展。对于政府和企业来说,要遵循创新人才成长规律,为一流的人才创造一流的环境和更多发挥才能的舞台,打造政产学研用融合的创新生态;要统筹考虑各方需求,加强基础研究,系统谋划未来饲料产业智能制造发展;要发挥好企业在市场前瞻性、需求敏感性方面的优势,支持饲料企业和科研院校与科创企业的深度合作,激发企业可持续的创新动力。

 

二是统一智能制造标准,推动智能化进程。标准问题事关饲料行业智能制造,标准统一先行将成为智能制造的关键。信息技术和先进制造深度融合并集成是智能制造的核心,其综合性强、生产组织方式新、商业模式先进。但这一切离不开标准的统一和推广。要发挥政府作用,在行业标准的制定和推广中,应结合实际,总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式等要科学把握,构建体系框架、参考模型要多维度,如系统层级、生命周期、智能功能等等。一些重要技术制定标准要从产教研综合考虑。政府主导,企业主体,分阶段、分层次推行应用,以打造完善的智能化综合标准技术体系,并充分发挥标准化的基础性和引导性作用,指导当前和未来一段时间内智能装备制造标准化工作。

 

三是强化行业大数据的应用,建设行业和企业的数字中心。饲料业大数据必须得到应用,才能彰显其价值。在大数据应用上,可以由行业或者企业与高校科研院所一起出资建设数字服务中心,在提高运算能力的基础上,深入研究各种数据库与数据应用软件以及数据集成平台;对饲料生产中产品设计、制造、物流、销售、售后服务等大数据应用进行标准规划,多维度梳理大数据应用标准,逐步完善健全饲料大数据标准体系。此外,要把实际应用与推广密切起来,引导企业进行大数据应用,并针对重点领域,开展大数据标准验证,培养示范型企业,引领更多领域企业,推动发展工业大数据和传统工业协同发展的新模式,使工业大数据更高效地为饲料智能制造发挥价值。

 

四是积极培育与饲料智能制造相配套的现代智能装备制造服务业,推动智能管理服务企业发展,搞好智能人才培训和培养。随着饲料业两化融合的加快,饲料业智能制造将如火如荼,对于饲料生产线、仓储等装备的智能改造的要求也将越来越迫切,还有新建饲料企业以及生产线对先进制造服务业更加青睐。新时代新格局下,饲料智能制造的步伐加快,尤其是“十四五”期间,方兴未艾的饲料业智能制造迫切需求装备制造服务业与之同步发展,在这样的背景下,我国饲料行业也要把推进饲料智能制造与发展相关高端服务业有机结合起来,采取有效措施促进服务业发展,以支持饲料智能制造。针对发展相对滞后的我国饲料智能装备制造服务业这一短板,要做好如下工作来加以解决:首先,把智能生产网络平台做起来,以实现共享(企业间的信息资源)与优化生产配置。政府要在政策上倾斜,鼓励支持越来越多企业加入,把相关服务业市场培育壮大起来。其次,要做多元投入,把各方社会资本的积极性调动起来,主动把资金投入到饲料智能制造相关服务管理领域,为饲料智能制造(装备制造业智能化)技术与系统研发打下根基。最后,要做好创新人才的培养,加大对技术工人的培训,做好相关服务体系建设,以科学的政策为杠杆,来撬动相关人才的培养,高等职业院校要根据饲料智能化所需做好专业性人才培养,为饲料企业输送合格的智能制造人才。饲料企业也要千方百计提高工作待遇尤其是提高收入水平,让智能制造人才,能够招进来,留得住,让他们义无反顾地投入到饲料行业的智能制造的建设上来,为中国饲料工业的智能化做出应有的贡献。

 

新发展阶段下我国饲料业的出路是智能化。智能制造离不开智能装备,更离不开市场的支撑,中国饲料智能制造有强大的市场支撑,中国是拥有14亿人口的农业大国,是全球最具成长性的内需市场和超大规模市场。尽管市场大,但中国饲料企业传统发展优势已经不明显。事实上,饲料行业的生产线效率差别很大。一方面,用工人数差异很大,产能相同的生产线用工数动辄相差数倍;另一方面,设备效率差异很大,这意味着成本也会相应相差数倍。在人工成本飞速提升的当下,智能制造无疑是降低成本、提高效率的重要砝码。“十四五”随着互联网技术、信息数字技术的迅速进步,中国饲料行业需要更多新型传感器的智能机器人、智能化成套生产线等,也需要更优良的智能制造系统与智能制造服务。随着智能化水平的提高与成本、质量控制以及单位GDP能耗下降的要求,需要越来越多的智能制造饲料企业,智能制造将会在行业大范围推广应用。