工业互联网+智能制造在食品生产质量管理中的应用研究

邱承海

（完美（广东）日用品有限公司，广东中山 528451）

对于食品生产企业而言，如何顺应时代发展的潮流，借助工业、互联网科技的力量[1]，实现食品质量管理，是每一个食品生产企业面临的问题。我国也意识到中国制造要在世界上占有一席之地，必须要从传统的生产模式走向数字化、智能化的模式转型升级[2-3]。相关部门也纷纷出台一系列政策措施，推动制造业进行数字化、智能化转型升级[4-5]。笔者所在公司也勇于探索[6]，开启了智能制造转型之路[7-12]。

1 传统食品生产质量管理的难点

1.1 供应链管理困难

采购作为供应链中连接外部上游供方的窗口，链接了上游数以百计的各类合作方，是后端制造企业产品质量的决定因素之一，但其在供应商管理方面存在诸多困难。在众多原料生产厂家中识别和甄选优质的供应商是食品生产企业面临的一个问题。由于缺乏相对比较全面和及时的数据，传统模式的食品生产企业往往根据一些广告信息、业界部分人士的传统认知以及在互联网上能查询到的一些有限信息对供应商进行初步筛选；在食品原料生产供应方面，传统运营模式的食品生产企业与供应商之间的信息相对闭塞。当供应商接到客户的需求订单后，供应商紧急安排物料采购和生产，这种情况下不但会提升交易成本，而且存在许多质量隐患；在供应商动态能力评估方面，传统做法往往是根据供应物料质量情况、技术人员对供应商现场考查的情况进行评分，这种做法会导致考核结果因人而异，透明度得不到保证。同时存在由于人员疏漏等导致评估结果存在一定的偏差，评估周期相对较长，难于及时、全面、客观地掌握供应商的质量能力，存在一定的质量风险。

1.2 生产过程质量监督困难

在生产前的物料准备环节，传统的物料领用、仓库发放均是人员手工作业，很难做到按需领用、按需发放、先进先出的原则，存在一定的过期物料使用、投错料等风险；食品在生产过程中，产品的品质受到物料、人员、设备、环境和工艺等诸多因素影响，在传统的生产过程中，这些因素的短时间变化很难被发现并及时纠偏，如环境温度、湿度、洁净车间的压差超出标准，或是人员未按规范要求进行洗手、消毒、更衣等都很容易导致产品微生物污染；在投料环节，以往的双人复核要求有时流于形式，存在人为因素导致错投、多投、少投料等风险；生产过程中的混合时间、搅拌速度、杀菌时间、杀菌温度等关键工艺参数的执行出现偏差时，作业人员由于种种原因可能并不会及时、真实地记录实际情况，这给现场监督带来了困难；当不合格产品产生时，也很难通过现场人员的检查发现，也无法及时对不合格品进行隔离处置，不能及时纠偏问题，导致大批量不合格品产生，使商业损失较大。

1.3 品质追溯困难

①传统的品质溯源由于人工记录问题，导致产品生产过程的关键信息存在错误、仿造、缺失等缺陷，无法起到防错防伪的作用，无法从源头保证所需溯源数据的真实性和可靠性。②传统生产过程中生产数据以纸质存档，追溯查询主要靠人力查询档案，在查询各个环节时需花费巨大的时间成本，效率低下。另外，食品生产的原料供应链繁多，难以对订单与销售信息、工单信息、生产信息、物料信息进行追踪，很难精准定位质量问题环节，缺乏提高品质的有效手段。③各部门之间数据处于孤岛状态，无法关联查询对应的生产记录、设备数据、工艺参数、检验记录和产品检验结果。此外，由于不同类别产品的供应链管理以及各地企业使用的溯源管理系统的不同，导致溯源过程无法使用统一的标准，系统间的数据无法交互，成为一个个信息孤岛，造成资源浪费，同时限制了溯源在供应链层次的开展。以上这些问题导致当产品出现质量问题时，无法做到快速、准确、有效的质量追溯。

1.4 质量改进困难

①产品质量改进有赖于生产厂家对消费者需求的精准把握和快速响应。传统的需求调研往往通过电话调查、网络问卷调查、客户抱怨分析等手段获得，这种方式往往样本量比较少，缺乏代表性。此外，这种方式的时效性也比较差，往往半年甚至一年才进行一次，无法快速准确地掌握客户的当前需求，使得产品质量改进失去了方向。②由于研究员或品质工程师对数据进行人工分析，其结果往往会由于分析人员的专业、喜好、经历不同而无法确保结果的客观性，最终有可能导致改善方向错误。③由于缺乏生产过程的一些数据，无法从多年的生产经验及诸多的关联知识中沉淀和总结出品质与生产设备、生产工艺等参数的关联关系，需要重新通过一系列的试验研究和试错寻找最佳的工艺参数、设备参数。此外，所有的分析和研究并没有形成系统的数字化知识库，这种研究主要依赖于研究人员的个人经验。当关键研究人员流失时，会对品质改善带来很大的阻碍。

2 工业互联网+智能制造在食品生产质量管理的应用

2.1 供应链管理

为了满足公司不断变化的销售需求，确保原料供应品质，公司建设了采购商城，建立了供应商甄选、评审准入、合同订单管理、绩效评价等相关制度[13-15]。搭建了相应的供应链协同平台，不断完善并建立优质的供应资源。通过以下几个系统的协同，重点解决企业应对市场快速变化时物料采购、生产、库存的协同管理，包含供应商管理、采购订单管理、供应商准入管理和供应商绩效考核等，以提高供应链的整体质量水平及响应效率[16]。采购商城功能示意图见图1。

图1 采购商城功能示意图

2.1.1 供应商甄选与评审准入

针对新开发物料，研发和技术部门通过采购商城中的电子采购系统提出开发申请，采购部门向各供应商发出寻源邀请，供应商从其端口上传可供货物品、报价信息以及公司相关资质证件。经过采购部门初选后向研发和技术部发起评估申请，以及邀请相关部门对供应商进行现场考察评估并将评估结果通过系统反馈。评估合格则由采购部门进行报价分析并按公司权限流程发起报价审批流程。

2.1.2 供应商管理

（1）物料清单及合格供应商清单管理。通过电子采购系统实现物料清单及合格供应商清单总控管理，能有效维护及更新日常采购的各类物料信息，并按照法规要求管控各供应商的资质证照，确保采购合规。

（2）合格供应商信息管理。建立认证供应商信息库，按照设定的标准汇总日常评审认证的供应商信息，形成各类别供应商庞大的潜在供应商信息池，作为供应商开发准入的输入来源，大大提高了供应商开发的效率。

（3）采购合同管理。对公司的合同建立总清单及执行进度偏差管控，确保合同执行合规，有效管控合同履约，当合同执行出现偏差时，系统将提前预警并邮件通知相关的执行人员采取措施规避。

（4）供应商信息通知。系统实现对供应商统一发布通知功能，包括发布公司的管理要求、信息通知推送、提供常用的表格表单、业务指南下载等。

2.1.3 供应商绩效考核

围绕质量、交付、成本、服务四个维度，通过电子采购系统平台以及来料不合格批次数、生产使用过程不合格次数、客户投诉宗数、交货不准时批数、供应商交货异常投诉宗数、采购成本数据、改善响应速度等信息对供应商进行综合评价，再根据评分规则计算获得各供应商的考评结果，实现线上供应商绩效考评，以提升供应商绩效考评结果的客观性和公平性，为后续供应商甄选及提升供应商能力提供充分的依据。

2.2 生产过程质量管理

2.2.1 物料的领用发放控制

物料仓基于车间排产及物料使用情况，采用EAS 系统向仓库发起物料配送需求，仓库通过WMS系统将配送需求推送至车载终端，收发货员按任务单需求进行货物出库操作。发货时根据车间EAS 系统调拨申请回传至WMS 系统输出发货任务需求，实现自动出入库管理。在物料存储时，采购单中货品需要提前录入生产日期、生产批号，入库时系统自动计算库存的保质期、保质期限、最长保质期。系统库存采用近效期的原则。在EAS 系统中也可设置物料保质期剩余时间并进行预警提示，以及时处理临期物料，保障物料的生产使用[17]。

2.2.2 在线质量检测

（1）在线金属检测。金属异物是食品生产过程中需要重点防范的安全风险之一，也是食品生产的质量关键控制点，在食品厂粉剂、片剂、硬胶囊剂和软胶囊剂车间适当的工序上配置管道式在线金属探测器，实现金属异物的在线自动化检测，当发现异常时自动停机，自动剔除，确保食品安全。

（2）产品净含量在线检测。在食品生产车间，配置在线自动检重设备，对产品进行自动称量，自动对标判断。当发现产品净含量不达标时，系统立即声光报警提示现场工作人员对机器进行调整。此外，自动检重设备还会自动剔除不合格品，避免不合格品流入下一工序。在片剂硬胶囊剂车间和软胶囊剂车间还可配置光电数粒机，对产品进行自动数粒分装，自动将不良品产品进行剔除。

（3）制水机在线检测。食品生产和设备清洁常常用到纯净水。为了控制水质，在纯化水制水系统上装备了在线pH 和在线电导率检测仪，对水质指标进行在线实时监测，及时发现水质异常。在线污染指数检测仪可检测多介质过滤后的水的污染情况，可防止污染物堵塞活性炭过滤装置，保证生产用水和产品的质量。

（4）在线密封性检测。在食品粉剂、片剂、硬胶囊剂和软胶囊剂车间瓶装线引进红外检测机，通过红外线成像系统对产品封口情况进行检测、分析，自动剔除密封性不良品。

（5）设备及环境情况自动监控。公司采用SCADA 系统与终端设备连接，实时采集环境温度、湿度、压差、设备生产关键参数信息，当这些参数超出设定的标准值时，系统发送警示信息，并声光报警提醒现场管理人员进行及时纠偏[18]，确保环境条件及工艺的正确执行[19]。

2.3 质量精准追溯

产品质量信息监测范围包括原辅料数据、半成品数据、成品数据、生产环节数据、产品检测数据、原料仓管理数据以及成品仓管理数据。通过MES 系统下发至对应产品PLC，生产开始后，即可自动采集相关原材料、半成品及产成品的批号/生产日期等信息，形成电子批生产记录，可实现物料和成品的质量信息追溯[20-23]。

2.3.1 物料信息追溯

采用WMS 仓库管理系统，通过使用条码、二维码、RFID、5G 和标识解析技术采集产品原料信息，进行物料仓储质量管理。①通过二维码上传系统实现生产环节采集二维码数据。②对产品进行三级赋码，即外包装箱一维条码、小包装箱二维条码及单品二维条码，实现一物一码[24]。物料信息的追溯通过二维码系统与智能仓库管理系统实现条码之间的对应查找。针对市场产品，可以通过企业微信小程序及产品包装二维码，查核产品的流通信息、经销商信息、客户信息[25]；也可以扫描二维码信息，通过MES 系统追溯产品生产过程中原料批次、供应商、原料检验相关的信息，做到从任何环节都能实现物料的正向和反向追溯。

2.3.2 生产过程信息追溯

嘉兴市农村土地流转数量规模在各个县、区不同，存在较大差异。从农村土地流转面积占农户家庭承包经营耕地面积的比例来看，秀洲区的流转率最高，达到51.81%，桐乡市的流转率最低，只有29.19%。

生产制造端通过MES系统自动采集相关原材料、半成品及产成品的批号/生产日期等信息，实现物料产成品的质量信息追溯；利用SCADA 系统对工艺、设备等生产参数进行系统集成，自动形成电子批生产记录[26-29]。MES 系统通过接收LIMS 系统发出的合格物料的检测信息，对物料称量、调配等步骤进行智能管控[30]。同时所有物料信息通过系统扫码记录，可以从正向和反向对产品全过程进行快速追溯。在产品称量、调配、杀菌等关键工艺执行过程中，任何非正常行为都会被自动记录，在连接到系统后，具有权限的用户也可以访问记录进行追溯。当生产现场出现异常情况时，系统会及时报警，提示现场管理人员及时处置。

2.3.3 检测数据追溯

在产品检测实验室，通过LIMS 系统接收WMS系统的物料送检信息并自动生成检测任务，根据相关流程开展质量检测工作。LIMS 系统建立了信息化的质量检验、数据采集和报告工作流程，可对检测过程及相关数据进行有效管理；采用智能化质量检测设备，部分产品关键质量指标可实现在线自动检测，质量信息自动录入，质量状况实时跟踪[31-32]；针对质量问题，具备自动发现和自动预防，主动报警功能和机制，可实现防呆防错的质量源头管控[33]；系统也可以通过条形码、二维码、RFID、仓库管理系统，实现质量数据的跟踪追溯和共享。

2.3.4 仓储物流追溯

仓储物流利用DiQ 智能仓库管理系统、WMS 仓库管理系统、LIMS 系统，通过条码、二维码、RFID等手段[34]，实现对生产所涉及的各种物料的全面追溯和管理。①WMS 系统采用托盘条码及物料二维码追溯物料，通过一物一码管理，从物料到货、质检、原料出库到产品生产对相关信息进行关联，实现环环相扣的追溯链；各系统通过数据规范协议，规范不同物料及不同供应商的数据，形成规范、统一的追溯标准，实现追溯的便利性、精准性。原料仓库根据电子采购系统的到货预约功能进行到货预约；仓库使用WMS 系统的RF 无线数据实时传输及现代物品识别技术对物料信息进行核对，执行收货并自动将入库信息回传至EAS 系统，实现精细、智能、高效的入库及库存管理。②通过DiQ 系统实现产成品自动扫码、分拣、码垛、储存及出入库管理。采用射频数据终端读取产品条码，自动完成产品识别、分拣入库等作业，入库及库存数据可实时传送到ERP 系统，为物料溯源提供了有力支持。通过DiQ智能仓库管理系统管控产品放行。各系统互联互通，实现对生产所涉及的各种物料的全面追溯和出入库管理。在此基础上，通过一物一码实现产品和物料的正向反向追溯，信息全面覆盖产品制造各环节及物流和客户交付全过程，实现产品全生命周期质量精准追溯。

2.4 产品质量优化

2.4.1 建立信息化平台对客户需求信息进行系统管理

完美（广东）日用品有限公司自主开发了统一工作平台，全渠道接收、处理客户意见反馈及投诉信息，利用大数据分析，主动获取顾客的意见及需求，实现客诉产品智能送检，流转分析结果，及时回复顾客并完成满意度评价，实现产品反馈内部分析及闭环管理[35]，打造高效灵活的智能服务体系[36]，精准把握和快速响应消费者需求。

建设大数据平台，对数据进行统一的管理和深入量化分析，为目标客户进行画像，锁定客户关键需求。同时，对生产过程中的数据进行分析，挖掘非显见的改进生产效能和提高产品质量的知识，开展质量分析和管控决策，实现工艺优化，生产设备状态预测、故障预警及维护等，从而实现智能化制造，精细化生产[37]。

2.4.3 建立PLM 系统对产品研发、质量改善进行系统化管理

在产品质量改善方面，建设PLM 系统来设计开发拥有更优质量的新产品。该系统覆盖研发生命周期各阶段，主要实现产品开发流程管理、包装设计图文管理、BOM 管理、变更管理、文档管理、配方管理、原料管理、合规管理以及自定义报表等功能。研发采用PLM 系统后，新产品开发速度加快，研发周期缩短了21%。

2.4.4 广泛应用仿真技术，开展可制造性设计

在产品质量优化过程中，广泛应用工艺仿真软件和工艺知识库，基于机理、物性表征和数据分析技术，建立加工、检测、装配等工艺模型，进行工艺全过程仿真，预测加工缺陷并改进工艺方案和参数。通过制造机理分析、工艺过程建模和虚拟制造验证，实现工艺设计数字化和工艺技术创新，开展产品制造全过程仿真，优化工艺方案，改善工艺流程，降低产品设计验证成本。

2.4.5 建立产品质量知识库，为产品质量改善提供经验积累

采用R&Dsuite 系统和CRS 系统，建立原料特性、标准、产品工艺关键要素应用数据库，同时针对每个产品剂型建立工艺模板数据库，利用工艺知识库预测同类产品的工艺，实现同剂型产品工艺数据的快速引用。同时研究建立不同物料的吸湿性、流动性等原料特性数据库，采用计算机软件模拟生产环境参数与生产运行的工艺参数，预测加工缺陷并改进工艺方案和参数[38]。通过MES 系统、配方管理系统实现制造工艺流程优化。

3 结语

针对食品生产企业存在的难点，结合工业互联网和智能制造技术，围绕产品全生命周期的维度和供应链层次的角度，从供应链层、企业运营层、生产计划层、制造执行层、智能设备层5 个层面构筑了基于工业互联网的智能制造的总架构[39]，建设了企业资源管理系统ESA、供应链协同系统采购商城、智能仓储管理系统WMS 和DiQ、智能制造执行系统MES、实验室信息管理系统LIMS、产品生命周期管理系统PLM、客户需求及客诉管理统一工作平台、大数据平台等信息化系统。底层利用SCADA 系统、设备终端及物料二维码，构建了工厂核心业务数字化、智能化运行平台。通过互联网，各系统间、各业务间互联互通。生产现场则采用大量智能化生产和检测装备进行智能化生产。在产品开发和质量改进方面，采用仿真技术提高产品开发和质量改善的效率，开展可制造性设计、建立产品质量知识库[40]，为产品质量改善提供宝贵的经验积累，推动食品生产企业数字化、智能化转型升级，取得良好的经济效益和社会效益。