品质、成本与交付 工业 4.0 时代的食品饮料工业
◎提供/ 贝加莱工业自动化有限公司 陈鹏宇( 经理)
工业4.0、IoT、AI、DeepLearning 众多的 词汇在产业界持续的发酵，人们在寻求这些 技术背后的玄机，究竟什么才是能够帮助自 己在竞争中胜出的道路？有些人迷茫，也有 些人趁着这潮流在牵强附会的推销自己的产 品，食品饮料工业的人似乎更为热衷于此— 因为，这个领域最具个性化生产的需求。
一、个性化风险
企业长久的战略在于保持其竞争优势—通 过差异化来实现是普遍的选择，对于食品饮 料工业就存在问题，激烈的竞争让利润无法 支撑个性化，但又不得不接受客户的需求正 在变得更为丰富的现实需求。在超市里你看 到的琳琅满目的商品都是来自于食品企业不 断的追求。
（1）. 品质问题
对于大批量生产而言，这是非常成熟的生 产系统，尤其是大型食品饮料制造商，通过 不断的品质优化，其产品已经能够实现高品 质同时低成本，这使得消费者可以获得不断 降低的产品价格，就像20 年前，矿泉水还 是奢侈品的，而今天，这已经是普通大众即 可消费的产品。 但是，个性化会让产品品质出问题，由于 批次变小，造成品质的各个问题都会被放 大，品质反覆运算过程被小批量给中断，无 法形成高速反覆运算。
（2）. 成本问题
规模生产以每批次的产品进行计算成本， 在个性化生产的时候，批量变小，那么开机 阶段的损失、停机的损失都会造成不良品的 上升，进而造成浪费—所有的时间、材料、 人工如果没有参与增值的生产，即，没有高 品质、高产出的最终产品，那么都将成为成 本被分摊，这样的话，成本就会上升。
（3）. 交付能力的问题
换装对于生产而言，就会造成很多时间浪 费，包括小批量的生产中的当机问题，都会 成为影响交付能力的因素，单位时间的产出 会下降，因此，产值也会下降。 因此，综合来说，个性化生产，看上去很 好，但是，如果无法良好的掌控，那么就会 给企业带来品质、成本、交付能力的巨大障 碍。 对于食品饮料企业而言，其优势在于大规 模生产所积累下的精益生产的优势，但是， 必须对此进行更为充分的发挥。
二、技术服务于问题的解决
基于精益的设备六大浪费
对于食品企业而言，精益生产也是必须推 进的，这里的关联关系在于： 精益为生产提供问题的解决方向，而自动 化（OT）通过现有技术来解决机器的运行效 率问题，而资讯化用于解决更高层面的“策 略”问题。
我们可以看到，在表1 中，对于机器的运 行日常问题，可以通过高精度的伺服系统来 解决更换订单时的参数自动调校、机器人协 同来进行分拣（带有视觉识别）。
事实上，仅从机器的六大浪费，我们就可 以知道—个性化会带来成本的上升，因为在 生产过程中无论是减速、启动停止阶段的生 产都是浪费—所有的浪费会程式设计成本：
（1）. 时间是成本：凡是在生产中未增值的 过程—都将变成成本。
（2）. 时间的累积是巨大的成本—细微的成 本损耗在时间上的积分都会变成巨大 的成本，例如：高速包装材料的凹版印刷机，每次材料更换时浪费一个纸 路，都会造成一年数万米的浪费。
自动化、资讯化可以解决一些问题，但是， 如何选择系统？他们是如何解决问题的?
三、需要什么样的平台方案？
对于智慧升级而言，平台变得至关重要， 无论是大型的平台系统或者专用为解决某些 特定问题的小型系统，开放性、完整性是基 础，必须能够有解决多种问题、互联多种设 备的能力。 并且与IoT、AI 系统具有开放的互联介面，对于食品企业而言，尤其是对新鲜的产品供 应相关的企业，必须本地取材生产，这就是 食品企业往往有着较广的工厂分布，另外， 资料的集中管理对于优化至关重要，因此， 必须选择具有柔性扩展能力的系统平台。
食品与饮料工业是一个典型的混合生产， 包括了程序控制、批次控制以及离散的包 装，物流环节，因此，需要更为更高集成度 的平台来支撑，而贝加莱的APROL 是一个融 合了APC/MPC 程序控制所需的模组，同时 也包括了PDA（过程资料获取）、EnMon( 能 源监测)、ConMon（状态监测）工厂资料监 测能力，同时APROL 支持PackML 的资料获 取—它能实现对MES 系统所需的OEE 资料获 取、RRCA 品质根源分析的资料获取，对于 食品饮料企业而言，完全胜任整厂的管理， 并且，他具有远端部署的灵活性，可以从一 个工厂到更多的工厂的资料集中管理，支持 SQL Server。
当然，针对与FDA Gmap 认证，电子签名 与电子文档而言，APROL 同样确保资料的完整与可追溯性。
APROL 同时提供了针对云计算、雾计算、 边缘计算等的智慧集成的介面—通过OPC UA 或MQTT、REST 介面方式，可以被云平 台以各种方式采集传输。
资料获取到了以后要解决的问题在于：
（1）. 优化品质：对于智慧系统而言，快速 的调整工艺参数，满足个性化对于机 器工艺参数的自动调校，可以降低开 机废品、生产过程的品质，以及缺陷 的分析来提高品质。
（2）. 成本：所有的当机都会造成成本，而 预测性维护可以降低生产中的当机， 对于个性化生产而言，这就会降低其 在单位批次产品中的成本消耗占比— 同时，能耗也是如此，通过能源监测的优化，可以为单位产品的能耗成本 下降做出贡献。
（3）. 快速的交付：通过资料分析预测，并 进行机器的负载均衡，可以维持机器 的使用效率与生产的品质、交付能力 的平衡。
因此，无论是OT 技术、还是ICT 技术都 是围绕我们的品质、成本与交付来工作的。
资料仅有分析才有价值，我们可以看到图 2 中，基于APROL 平台，品质相关、生产统 计、历史资料、时间戳记等参数可以被传输 至分析系统，可以通过Hadoop 等分析软体 实现以下功能：
（1）. 分析与报告，让生产的全域状态如良 品率、OEE、能源消耗、设备故障等 状态被采集，并提交报告分析，圆形 图、趋势等方法。
（2）. 优化，可以对生产的变化进行调节， 例如：冷水机组的负载均衡、AGV 小 车的路径重新规划、仓储物流的存取 路径变化后的重新优化，这些都是围 绕着如何节省更多的时间、能耗，进 而提高生产效率。
（3）.OEE、KPI 等的计算都是围绕着企业的 经营状态，这些必须由现场的资料系 统自动来计算并提供给管理决策层， 也可以为业绩评估与考核制定计划参 考。
（4）. 对于OEM 机械制造商而言，通过这一 方式，可以回馈生产现场的故障、工 艺问题，以优化其机械设计的过程， 可以进而提升机器的品质、能效、寿 命等的设计。
四、实现智慧升级的路径
对于食品饮料企业而言，实现智慧制造的 升级，必须有非常清晰的线路，不能急于求 成或为外界所干扰，必须立足于自身明确的 目标，可以分为几个步骤：
（1）. 明晰工厂目标：确保品质、交付、成 本这些环节的问题可以被量化，设定 清晰的目标，实现的关联关系，例如： 设备所需采集的参数，都是必须可以 被量化的，对于精益生产基础好的企 业而言，这点相对容易，而对于精益 基础不好的话，应该首先由精益专家 来进行精益培训，打捞量化基础—这 才是数位化的真正根源—这是围绕着 企业的运营目标而制定的。
（2）. 制定出有效的衡量指标，例如OEE、 KPI、QCPC 的可量化指标。这样可以 为内部人员制定实施的精准考核，避 免无序的努力。
（3）. 参考各种标准， 包括通信、行业资 料模型、执行资讯系统（MES/ERP/ CRM）等的通信互联标准介面，必须 依赖于标准化专家来支持，避免内部 盲目的制定自己的标准而使得外部协 同者无法匹配。最好是基于国际通行 标准，以确保所有企业都可以参与服 务你的工厂。
（4）. 制定企业内部的资讯模型和标准：需 要哪些资料？以什么方式传输、软体 的介面应该如何定义，以确保各家设 备可以互联互通、实现语义交互操作 等互联能力。
（5）. 建立顶层设计思想的一致：智慧升级 必然是一个长期的过程，不能在今天 的系统设计为未来预留了障碍，或者 存在潜在的重新更换系统的风险—带 来巨大的成本浪费，必须依据“开放 性原则”—确保不会技术淘汰，阶梯 实现原则，并非完全是指导性，也可 以是技术性平台选择，例如基于Web 技术也是一种原则，或者基于Mobile 技术。
（6）. 实施过程必须是企业自身为主导，协 同各个资讯化、自动化，而非完全外 包给协力厂商来实施，这样才能确保 可控，自身也在这个过程中掌握各种 技术、方法。
（7）. 持续改善：品质成本交付这三个问题 是一个不断改善的环，而非一次智慧 升级可以解决的。技术也需要升级— 基于开放性原则的系统可以有较低的 升级成本。
必须切记，对于任何企业而言，技术只是 服务于“品质、成本、交货能力”这三个核 心问题，个性化也必须确保“高品质、低成 本、快速交付”。
