本期介紹布勒(無(wú)錫)商業(yè)有限公司張恒達(dá)等發(fā)表在《中國(guó)食品學(xué)報(bào)》第25卷第1期特約專欄（食品裝備）上的文章《谷物加工設(shè)備智能化發(fā)展與實(shí)踐》。
文章綜述了谷物加工設(shè)備智能化的發(fā)展歷程及其具體應(yīng)用實(shí)踐。谷物加工的智能化發(fā)展歷經(jīng)數(shù)據(jù)連通、生產(chǎn)監(jiān)控、數(shù)據(jù)反饋調(diào)節(jié)和自我優(yōu)化調(diào)節(jié)4個(gè)重要階段。每個(gè)階段都標(biāo)志著技術(shù)的重大進(jìn)步和對(duì)應(yīng)用的深遠(yuǎn)影響。當(dāng)前，谷物加工智能化在前3個(gè)階段均有良好實(shí)踐，如數(shù)據(jù)連通階段的自動(dòng)化連續(xù)卸船機(jī)和智能研磨系統(tǒng)；生產(chǎn)監(jiān)控階段的故障停機(jī)分析和溫度及振動(dòng)管理等；數(shù)據(jù)反饋調(diào)節(jié)階段的面粉粉色閉環(huán)控制和麩皮含粉閉環(huán)控制等，均在行業(yè)內(nèi)帶來(lái)較大影響。未來(lái)，隨著谷物加工設(shè)備技術(shù)的不斷創(chuàng)新，人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)將會(huì)持續(xù)發(fā)展和實(shí)踐，谷物加工智能化將迎來(lái)更加廣闊的發(fā)展前景。
1.數(shù)據(jù)連通階段
在數(shù)據(jù)連通階段，工廠開(kāi)始從傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式向數(shù)字化方向轉(zhuǎn)變。該階段的主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)工廠內(nèi)設(shè)備的自動(dòng)化和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集。自動(dòng)化設(shè)備、傳感器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)該階段的基礎(chǔ)。通過(guò)各種傳感器對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、濕度等參數(shù)的數(shù)據(jù)化，形成完整的生產(chǎn)數(shù)據(jù)集。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接將各類生產(chǎn)設(shè)備與中央控制系統(tǒng)進(jìn)行互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸，增加了加工生產(chǎn)的透明化，有效提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。另外，建立生產(chǎn)數(shù)據(jù)的歷史記錄數(shù)據(jù)庫(kù)，保存生產(chǎn)參數(shù)，可以用于追溯分析，為生產(chǎn)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。
該階段作為智能化的基礎(chǔ)階段，也存在一定局限性。雖然大部分設(shè)備實(shí)現(xiàn)了初步自動(dòng)化，但是復(fù)雜的生產(chǎn)仍需人工干預(yù)。數(shù)據(jù)采集和分析雖已初見(jiàn)成效，但還未能實(shí)現(xiàn)深度利用和高級(jí)分析，未能充分挖掘數(shù)據(jù)潛力。此外，不同設(shè)備和系統(tǒng)之間的集成度不高，存在信息孤島，數(shù)據(jù)共享和協(xié)同作用不足。
2.生產(chǎn)監(jiān)控階段
生產(chǎn)監(jiān)控階段是智能加工發(fā)展過(guò)程中至關(guān)重要的一環(huán)。該階段的主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)優(yōu)化和全面監(jiān)控。高精度的傳感器以及更先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具是實(shí)現(xiàn)該階段的基礎(chǔ)。工廠不僅停留在數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)層面，而且通過(guò)查看每臺(tái)設(shè)備和工藝的關(guān)鍵性能指標(biāo)，利用算法分析性能趨勢(shì)，形成數(shù)據(jù)看板，識(shí)別出需要調(diào)整的參數(shù)，并就能源使用、維護(hù)計(jì)劃、排產(chǎn)計(jì)劃以及如何優(yōu)化機(jī)器性能提出建議，在提高資源利用、生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的同時(shí)，降低對(duì)于技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)依賴。例如，故障和停機(jī)分析可以幫助工廠識(shí)別、記錄并分析生產(chǎn)過(guò)程中的故障和停機(jī)事件，并基于分析結(jié)果，提出預(yù)防性維護(hù)建議，減少故障和停機(jī)時(shí)間，保障生產(chǎn)效率等。能源管理系統(tǒng)，通過(guò)密切關(guān)注加工過(guò)程中各環(huán)節(jié)的能源消耗，識(shí)別能耗熱點(diǎn)，給出改進(jìn)建議，優(yōu)化能源利用。
雖然該階段在數(shù)據(jù)的綜合利用上有很大的進(jìn)步，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)優(yōu)化和高效管理，但是數(shù)據(jù)僅用于決策支持，仍需人工干預(yù)設(shè)備進(jìn)行調(diào)整。另外，由于決策高度依賴數(shù)據(jù)分析和算法模型，還需要工廠配備高精度的傳感器，以及專業(yè)的數(shù)據(jù)管理工具。
3.數(shù)據(jù)反饋調(diào)節(jié)階段
數(shù)據(jù)反饋調(diào)節(jié)階段是實(shí)現(xiàn)智能加工的一個(gè)重要里程碑。該階段的主要目標(biāo)是降低人工干預(yù)，基于數(shù)據(jù)分析決策，指導(dǎo)設(shè)備自動(dòng)調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)重要功能的閉環(huán)控制。自動(dòng)調(diào)節(jié)功能的硬件設(shè)備、高精度的傳感器以及能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)變化的智能控制系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)該階段的基礎(chǔ)。通過(guò)工業(yè)以太網(wǎng)的百兆級(jí)現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)，使高精度傳感器采集的產(chǎn)品和設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，在不同的控制和執(zhí)行單元之間快速傳遞及交互，基于數(shù)據(jù)分析后的模型，建立反饋調(diào)節(jié)機(jī)制，指導(dǎo)設(shè)備進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)，形成閉環(huán)控制。
該階段的反饋調(diào)節(jié)可分為前饋調(diào)節(jié)和后饋調(diào)節(jié)，通常情況下2種調(diào)節(jié)結(jié)合使用。前饋調(diào)節(jié)是一種預(yù)先控制的方法，通過(guò)過(guò)程模型對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)當(dāng)前參數(shù)條件對(duì)指標(biāo)的影響，實(shí)時(shí)反饋給控制系統(tǒng)，給出參數(shù)調(diào)整指令，減少對(duì)產(chǎn)品指標(biāo)的影響；后饋調(diào)節(jié)則是一種基于反饋機(jī)制的控制方式，通過(guò)分析給定運(yùn)行參數(shù)條件下的實(shí)際指標(biāo)和期望值之間的偏差，實(shí)時(shí)反饋給控制系統(tǒng)，進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，從而使輸出指標(biāo)達(dá)到期望值。
該階段高水平的自動(dòng)化和智能化帶來(lái)較高的生產(chǎn)效率和資源利用率，以及更為穩(wěn)定的產(chǎn)品品質(zhì)，是邁向完全智能化生產(chǎn)的重要一步。
4.自我優(yōu)化調(diào)節(jié)階段
自我優(yōu)化調(diào)節(jié)階段是智能加工發(fā)展的更高水平，將人工干預(yù)降到更低。該階段的主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)工廠的完全自主運(yùn)行。就像無(wú)人駕駛汽車一樣，只用輸入目的地，系統(tǒng)自動(dòng)規(guī)劃出最優(yōu)路線和駕駛指令，準(zhǔn)時(shí)、安全地抵達(dá)目的地。先進(jìn)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，高精度在線傳感器以及高度自動(dòng)調(diào)節(jié)的設(shè)備是實(shí)現(xiàn)該階段的基礎(chǔ)。通過(guò)部署多種傳感器和綜合傳感系統(tǒng)，并采取先進(jìn)的分布式控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全線數(shù)據(jù)采集和控制。運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析和建模，提供決策支持和優(yōu)化方案。生產(chǎn)人員僅需設(shè)置生產(chǎn)的目標(biāo)產(chǎn)品指標(biāo)以及原料特性和運(yùn)行條件等信息，系統(tǒng)將自動(dòng)規(guī)劃最優(yōu)的加工參數(shù)，同時(shí)通過(guò)人工智能技術(shù)，根據(jù)加工中產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)和天氣環(huán)境條件等信息，不斷調(diào)整加工參數(shù)，以最具成本效益的方式加工出所需指標(biāo)的產(chǎn)品。
此階段產(chǎn)線的整體運(yùn)行效率和原料利用效率均達(dá)到最高水平，同時(shí)復(fù)雜邏輯算法下的參數(shù)優(yōu)化決策保障了產(chǎn)線生產(chǎn)出的產(chǎn)品即目標(biāo)產(chǎn)品，所設(shè)即所得。標(biāo)志著智能制造發(fā)展的巔峰，是未來(lái)智能加工的理想形態(tài)。
原文鏈接：https://link.cnki.net/doi/10.16429/j.1009-7848.2025.01.001
