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)難以滿足日益增長的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量要求。為此，本文基于大數(shù)據(jù)技術，探討了制糖制煉過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)中的應用現(xiàn)狀和存在的問題，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，接著從工藝參數(shù)實時監(jiān)測、故障預警和診斷、生產(chǎn)線優(yōu)化調(diào)度3個方面進行了深入研究，并給出了相應的解決方案。希望本研究能夠為制糖行業(yè)實現(xiàn)智能化生產(chǎn)提供一些理論依據(jù)和技術支撐。

關鍵詞：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)是我國重要的農(nóng)產(chǎn)品加工產(chǎn)業(yè)，在國民經(jīng)濟發(fā)展中扮演著關鍵角色。近年來，在國家政策的大力支持下，我國制糖行業(yè)呈現(xiàn)出產(chǎn)能穩(wěn)步增長、技術水平不斷提升的良好態(tài)勢。根據(jù)中國糖業(yè)協(xié)會統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2022—2023年制糖期全國共生產(chǎn)食糖897萬t，累計銷售食糖853萬t，產(chǎn)銷率為95.1%。但與此同時，制糖企業(yè)也面臨著一系列亟待解決的問題：原料甘蔗的品質和產(chǎn)量受自然環(huán)境的影響較大，容易造成原料供給波動；制糖生產(chǎn)過程中能源消耗較高，能耗指標居高不下，急需提升能源利用效率；由于工藝復雜、參數(shù)眾多，產(chǎn)品質量難以精準控制，產(chǎn)品合格率和一致性有待進一步提高。

面對激烈的市場競爭，制糖企業(yè)亟須提高管理決策的科學性和靈活性，以更好地滿足客戶日益?zhèn)€性化的需求[1]。為此，迫切需要借助先進的信息技術手段，實現(xiàn)制糖制煉過程的智能化管控。大數(shù)據(jù)技術作為當前制糖行業(yè)數(shù)字化轉型的關鍵支撐，正在引發(fā)行業(yè)內(nèi)的廣泛關注與應用探索。通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的采集、存儲和深度分析，可以幫助企業(yè)精準感知生產(chǎn)現(xiàn)場，提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質量和運營管控水平[2]。基于此，本文從大數(shù)據(jù)技術在制糖行業(yè)的應用現(xiàn)狀和痛點出發(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)實時監(jiān)測、故障預警與診斷、生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化以及數(shù)據(jù)驅動的決策支持等方面進行了深入探討，以期為制糖行業(yè)實現(xiàn)智能化生產(chǎn)提供理論支撐和技術參考。

1 大數(shù)據(jù)在制糖行業(yè)中的應用現(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、營銷等各環(huán)節(jié)都會產(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)設備運行參數(shù)、產(chǎn)品質量檢測結果、能耗數(shù)據(jù)、市場銷售信息等。目前，大部分制糖企業(yè)已經(jīng)建立了相應的信息化管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的收集與存儲。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)往往難以轉化為有價值的決策支持信息。

1.2 制糖行業(yè)大數(shù)據(jù)應用的痛點

①數(shù)據(jù)孤島問題突出。各個子系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)無法實現(xiàn)有效集成和共享，導致數(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)計和簡單的數(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)?，F(xiàn)有的管理決策依然停留在經(jīng)驗判斷和傳統(tǒng)方法層面，難以滿足快速變化的市場需求。

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

基于大數(shù)據(jù)的制糖制煉智能工藝控制系統(tǒng)利用云計算、大數(shù)據(jù)分析等先進技術，收集和處理來自現(xiàn)場各環(huán)節(jié)的海量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對整個生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控和智能決策。該系統(tǒng)對于提高糖廠生產(chǎn)效率、降低能耗、優(yōu)化產(chǎn)品質量、減少人工干預等具有重要意義，是實現(xiàn)糖廠智能制造、可持續(xù)發(fā)展的關鍵。通過大數(shù)據(jù)驅動的智能工藝控制，可最大限度地挖掘數(shù)據(jù)價值，為制糖行業(yè)的技術進步注入新的動力[3]。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、應用服務層和可視化展示層等模塊。

（1）數(shù)據(jù)采集層。負責采集來自各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實時數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、流量等工藝參數(shù)，以及設備運行狀態(tài)、能耗數(shù)據(jù)、質量檢測數(shù)據(jù)等。采用物聯(lián)網(wǎng)技術，可以實現(xiàn)對生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的全方位、實時采集，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，對采集的原始數(shù)據(jù)進行清洗、存儲和挖掘分析。采用機器學習算法對歷史數(shù)據(jù)進行建模分析，發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和關聯(lián)；利用實時計算技術對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行實時分析，及時發(fā)現(xiàn)異常情況。

（3）應用服務層?；跀?shù)據(jù)分析結果，實現(xiàn)工藝參數(shù)優(yōu)化、設備故障預警和診斷、生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化等智能應用。具體包括利用關聯(lián)分析模型，找出影響產(chǎn)品質量的關鍵工藝參數(shù)，并對其進行智能優(yōu)化控制；建立設備健康狀態(tài)評估模型，采用深度學習技術對故障特征進行自動識別和診斷；基于生產(chǎn)過程模擬和優(yōu)化算法，對生產(chǎn)計劃、設備運行、物流配送等進行智能化調(diào)度。

（4）可視化展示層。為用戶提供友好直觀的數(shù)據(jù)分析和應用展示界面，包括實時監(jiān)測大屏、智能診斷報告、生產(chǎn)調(diào)度儀表盤等，方便管理人員掌握生產(chǎn)全貌，做出科學決策。

2.2 工藝參數(shù)實時監(jiān)測

制糖制煉過程中存在大量的關鍵工藝參數(shù)，如溫度、壓力、流量等，這些參數(shù)的實時監(jiān)測是保證產(chǎn)品質量和生產(chǎn)安全的關鍵。通過大數(shù)據(jù)分析技術，可以實現(xiàn)對這些工藝參數(shù)的遠程實時監(jiān)控和預警。

（1）關鍵參數(shù)識別與建模。利用機器學習算法對歷史工藝參數(shù)數(shù)據(jù)進行深入分析，發(fā)現(xiàn)影響產(chǎn)品質量的關鍵參數(shù)，建立參數(shù)與產(chǎn)品質量的定量關聯(lián)模型。例如，通過相關性分析和主成分分析等方法，發(fā)現(xiàn)濃縮壓力等參數(shù)對最終白糖產(chǎn)品質量有顯著

影響[2]。

（2）實時監(jiān)測與預警。采用實時數(shù)據(jù)流處理技術，對現(xiàn)場監(jiān)測的工藝參數(shù)進行實時分析和預測。一旦發(fā)現(xiàn)某項參數(shù)偏離正常范圍，及時發(fā)出預警并提出自動調(diào)整建議。例如，針對制糖過程中濃縮罐的溫度和壓力監(jiān)測，一旦檢測到異常波動，可以立即發(fā)出預警，并根據(jù)歷史模型推薦相應的調(diào)整方案。

2.3 故障預警與智能診斷

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

（1）設備狀態(tài)實時監(jiān)測。利用機器學習算法分析設備歷史運行數(shù)據(jù)，建立設備健康狀態(tài)評估模型，實現(xiàn)對設備狀態(tài)的實時監(jiān)測和異常預警。例如，通過分析壓榨機、離心機等關鍵設備的振動、電流、溫度等運行參數(shù)，預測設備的剩余使用壽命，提前發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的故障隱患。

（2）故障自動診斷。針對已發(fā)生的故障，采用深度學習技術對故障特征進行自動識別和故障診斷。根據(jù)設備傳感器采集的振動、噪聲等數(shù)據(jù)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等算法自動提取故障特征，并與故障模式庫進行匹配，給出故障診斷結果和維修建議。這種基于大數(shù)據(jù)分析的自動故障診斷技術，大大提高了維修效率，縮短了設備停機時間。

2.4 生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化

制糖生產(chǎn)涉及甘蔗收購、制糖、包裝、倉儲等多個環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)之間存在復雜的時空耦合關系。通過大數(shù)據(jù)分析技術，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能調(diào)度優(yōu)化。

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

（2）智能調(diào)度優(yōu)化。結合生產(chǎn)過程模型，運用智能優(yōu)化算法對生產(chǎn)計劃、設備運行、物流配送等進行協(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)化甘蔗收購和成品配送路徑，縮短運輸距離，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)驅動的決策支持

數(shù)據(jù)驅動的決策支持體現(xiàn)了企業(yè)管理的科學化和智能化。通過收集和分析大量真實運營數(shù)據(jù)，可以準確把握業(yè)務運行狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)問題根源，預測未來趨勢。數(shù)據(jù)驅動的決策可降低主觀臆斷，提高決策質量和風險管控能力。同時，數(shù)據(jù)分析結果可幫助企業(yè)洞察商機和優(yōu)化資源配置，從而獲得可持續(xù)競爭優(yōu)勢。數(shù)據(jù)價值的充分挖掘，有助于企業(yè)實現(xiàn)敏捷決策、高效運營、精益創(chuàng)新，持續(xù)提升績效水平。

（1）關鍵績效指標分析。通過對生產(chǎn)、銷售、財務等各類業(yè)務數(shù)據(jù)的深入分析挖掘，發(fā)現(xiàn)影響企業(yè)整體績效的關鍵指標。

（2）市場需求預測。除了分析歷史數(shù)據(jù)，企業(yè)還可以利用預測分析模型，對未來的市場需求、原料供給等進行預測。比如，基于時間序列分析和機器學習算法，對未來3～5年的甘蔗產(chǎn)量和價格走勢進行預測，為原料采購策略的制定和中長期產(chǎn)能規(guī)劃提供依據(jù)。

3.2 個性化用戶服務

隨著消費者需求的不斷升級，制糖企業(yè)必須提供差異化的產(chǎn)品和服務，才能在激烈的市場競爭中立足[5]?；诖髷?shù)據(jù)分析技術，企業(yè)可以實現(xiàn)對客戶群體的精準畫像和個性化服務。

（1）客戶群體畫像。通過對客戶購買行為、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買高端有機糖產(chǎn)品，而中低收入客戶更關注價格因素。

（2）個性化營銷服務。在客戶特征分析的基礎上，企業(yè)可以運用實時數(shù)據(jù)流處理技術，實現(xiàn)對客戶需求的即時響應和個性化推薦。比如，通過分析客戶的瀏覽記錄、購買歷史等數(shù)據(jù)，為其提供個性化的產(chǎn)品推薦；又如，根據(jù)客戶的消費習慣和偏好，為其定制專屬的營銷方案和優(yōu)惠方式。

3.3 智能化運營管控

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

（1）全流程數(shù)據(jù)監(jiān)測。建立覆蓋生產(chǎn)、倉儲、物流等全流程的數(shù)據(jù)監(jiān)測體系，實時采集各環(huán)節(jié)的關鍵指標數(shù)據(jù)，如產(chǎn)量、庫存、配送時間等。借助大數(shù)據(jù)分析技術，對這些數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控和預警，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，及時予以調(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，對生產(chǎn)計劃、庫存管理、配送路徑等進行智能化優(yōu)化。例如，某企業(yè)基于遺傳算法和模擬退火算法，優(yōu)化了甘蔗收購計劃和成品配送路徑，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。構建基于大數(shù)據(jù)分析的智能決策支持平臺，為企業(yè)經(jīng)營管理層提供數(shù)據(jù)驅動的決策依據(jù)。通過對生產(chǎn)、財務、市場等各類業(yè)務數(shù)據(jù)的深入挖掘，發(fā)現(xiàn)影響企業(yè)績效的關鍵因素，為管理層的中長期戰(zhàn)略規(guī)劃提供建議。

4 結語

基于大數(shù)據(jù)技術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)通過實時監(jiān)測關鍵工藝參數(shù)、預警設備故障、優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度等手段，有效提升了生產(chǎn)過程的智能化水平。同時，該系統(tǒng)還建立了數(shù)據(jù)驅動的管理決策支持體系，為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃和精準營銷提供了有力支撐。未來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的不斷發(fā)展，這一系統(tǒng)必將為制糖行業(yè)注入新的活力，推動行業(yè)向數(shù)字化、智能化轉型。

參考文獻

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