基于大数据的制糖制炼智能工艺控制与管理系统

摘 要：在制糖行业中，传统的工艺控制和管理模式已经难以满足日益增长的生产效率和产品质量要求。为此，本文基于大数据技术，探讨了制糖制炼过程中的智能工艺控制和管理系统。首先分析了大数据在制糖行业中的应用现状和存在的问题，随后阐述了基于大数据的智能工艺控制和管理系统的总体架构，接着从工艺参数实时监测、故障预警和诊断、生产线优化调度3个方面进行了深入研究，并给出了相应的解决方案。希望本研究能够为制糖行业实现智能化生产提供一些理论依据和技术支撑。

关键词：制糖行业；大数据；工艺控制；故障诊断；生产优化

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

制糖行业是我国重要的农产品加工产业，在国民经济发展中扮演着关键角色。近年来，在国家政策的大力支持下，我国制糖行业呈现出产能稳步增长、技术水平不断提升的良好态势。根据中国糖业协会统计数据，2022—2023年制糖期全国共生产食糖897万t，累计销售食糖853万t，产销率为95.1%。但与此同时，制糖企业也面临着一系列亟待解决的问题：原料甘蔗的品质和产量受自然环境的影响较大，容易造成原料供给波动；制糖生产过程中能源消耗较高，能耗指标居高不下，急需提升能源利用效率；由于工艺复杂、参数众多，产品质量难以精准控制，产品合格率和一致性有待进一步提高。

面对激烈的市场竞争，制糖企业亟须提高管理决策的科学性和灵活性，以更好地满足客户日益个性化的需求[1]。为此，迫切需要借助先进的信息技术手段，实现制糖制炼过程的智能化管控。大数据技术作为当前制糖行业数字化转型的关键支撑，正在引发行业内的广泛关注与应用探索。通过大规模数据的采集、存储和深度分析，可以帮助企业精准感知生产现场，提高生产效率、产品质量和运营管控水平[2]。基于此，本文从大数据技术在制糖行业的应用现状和痛点出发，提出了基于大数据的制糖制炼智能工艺控制与管理系统，从工艺参数实时监测、故障预警与诊断、生产调度优化以及数据驱动的决策支持等方面进行了深入探讨，以期为制糖行业实现智能化生产提供理论支撑和技术参考。

1 大数据在制糖行业中的应用现状

1.1 制糖行业数据资源分析

制糖企业在生产、管理、营销等各环节都会产生大量的数据信息，这些数据包括甘蔗原料性状、生产设备运行参数、产品质量检测结果、能耗数据、市场销售信息等。目前，大部分制糖企业已经建立了相应的信息化管理系统，实现了数据的收集与存储。但由于缺乏有效的数据挖掘和分析手段，这些海量数据往往难以转化为有价值的决策支持信息。

1.2 制糖行业大数据应用的痛点

①数据孤岛问题突出。各个子系统之间的数据无法实现有效集成和共享，导致数据资源利用效率低下。②数据分析能力薄弱。大部分企业仅停留在数据统计和简单的数据可视化层面，缺乏深入的数据挖掘和智能分析。③缺乏大数据支持的智能决策支持系统。现有的管理决策依然停留在经验判断和传统方法层面，难以满足快速变化的市场需求。

2 基于大数据的制糖制炼智能工艺控制系统

2.1 系统总体架构

基于大数据的制糖制炼智能工艺控制系统利用云计算、大数据分析等先进技术，收集和处理来自现场各环节的海量数据，实现对整个生产过程的实时监控和智能决策。该系统对于提高糖厂生产效率、降低能耗、优化产品质量、减少人工干预等具有重要意义，是实现糖厂智能制造、可持续发展的关键。通过大数据驱动的智能工艺控制，可最大限度地挖掘数据价值，为制糖行业的技术进步注入新的动力[3]。该系统包括数据采集层、数据处理层、应用服务层和可视化展示层等模块。

（1）数据采集层。负责采集来自各个生产环节的实时数据，如温度、压力、流量等工艺参数，以及设备运行状态、能耗数据、质量检测数据等。采用物联网技术，可以实现对生产现场数据的全方位、实时采集，并将其传输至后端系统。

（2）数据处理层。利用大数据分析技术，对采集的原始数据进行清洗、存储和挖掘分析。采用机器学习算法对历史数据进行建模分析，发现隐藏的规律和关联；利用实时计算技术对监测数据进行实时分析，及时发现异常情况。

（3）应用服务层。基于数据分析结果，实现工艺参数优化、设备故障预警和诊断、生产调度优化等智能应用。具体包括利用关联分析模型，找出影响产品质量的关键工艺参数，并对其进行智能优化控制；建立设备健康状态评估模型，采用深度学习技术对故障特征进行自动识别和诊断；基于生产过程模拟和优化算法，对生产计划、设备运行、物流配送等进行智能化调度。

（4）可视化展示层。为用户提供友好直观的数据分析和应用展示界面，包括实时监测大屏、智能诊断报告、生产调度仪表盘等，方便管理人员掌握生产全貌，做出科学决策。

2.2 工艺参数实时监测

制糖制炼过程中存在大量的关键工艺参数，如温度、压力、流量等，这些参数的实时监测是保证产品质量和生产安全的关键。通过大数据分析技术，可以实现对这些工艺参数的远程实时监控和预警。

（1）关键参数识别与建模。利用机器学习算法对历史工艺参数数据进行深入分析，发现影响产品质量的关键参数，建立参数与产品质量的定量关联模型。例如，通过相关性分析和主成分分析等方法，发现浓缩压力等参数对最终白糖产品质量有显著

影响[2]。

（2）实时监测与预警。采用实时数据流处理技术，对现场监测的工艺参数进行实时分析和预测。一旦发现某项参数偏离正常范围，及时发出预警并提出自动调整建议。例如，针对制糖过程中浓缩罐的温度和压力监测，一旦检测到异常波动，可以立即发出预警，并根据历史模型推荐相应的调整方案。

2.3 故障预警与智能诊断

制糖设备的故障不仅会造成生产中断，还可能导致设备损坏甚至人员伤害。基于大数据的故障预警与智能诊断技术，可以提高故障预防和快速修复的能力。

（1）设备状态实时监测。利用机器学习算法分析设备历史运行数据，建立设备健康状态评估模型，实现对设备状态的实时监测和异常预警。例如，通过分析压榨机、离心机等关键设备的振动、电流、温度等运行参数，预测设备的剩余使用寿命，提前发现可能出现的故障隐患。

（2）故障自动诊断。针对已发生的故障，采用深度学习技术对故障特征进行自动识别和故障诊断。根据设备传感器采集的振动、噪声等数据，利用卷积神经网络等算法自动提取故障特征，并与故障模式库进行匹配，给出故障诊断结果和维修建议。这种基于大数据分析的自动故障诊断技术，大大提高了维修效率，缩短了设备停机时间。

2.4 生产调度优化

制糖生产涉及甘蔗收购、制糖、包装、仓储等多个环节，各环节之间存在复杂的时空耦合关系。通过大数据分析技术，可以帮助企业实现生产过程的智能调度优化。

（1）生产过程建模与分析。利用数据挖掘方法，分析影响生产效率的关键因素，如原料品质、生产设备状态、天气等。在此基础上，建立反映生产全过程的仿真模型，为后续优化提供依据。例如，某制糖企业通过对生产历史数据的分析，发现原料品质、机组产能、天气条件等因素对产量和能耗有显著影响，据此建立了生产过程模拟模型[4]。

（2）智能调度优化。结合生产过程模型，运用智能优化算法对生产计划、设备运行、物流配送等进行协同优化。例如，采用遗传算法和禁忌搜索算法，优化制糖生产计划，在满足产品需求的前提下，最大限度地提高生产效率，降低能耗水平。又如，利用人工智能路径规划算法，优化甘蔗收购和成品配送路径，缩短运输距离，节约物流成本。

3 基于大数据的制糖制炼智能管理系统

3.1 数据驱动的决策支持

数据驱动的决策支持体现了企业管理的科学化和智能化。通过收集和分析大量真实运营数据，可以准确把握业务运行状态，发现问题根源，预测未来趋势。数据驱动的决策可降低主观臆断，提高决策质量和风险管控能力。同时，数据分析结果可帮助企业洞察商机和优化资源配置，从而获得可持续竞争优势。数据价值的充分挖掘，有助于企业实现敏捷决策、高效运营、精益创新，持续提升绩效水平。

（1）关键绩效指标分析。通过对生产、销售、财务等各类业务数据的深入分析挖掘，发现影响企业整体绩效的关键指标。

（2）市场需求预测。除了分析历史数据，企业还可以利用预测分析模型，对未来的市场需求、原料供给等进行预测。比如，基于时间序列分析和机器学习算法，对未来3～5年的甘蔗产量和价格走势进行预测，为原料采购策略的制定和中长期产能规划提供依据。

3.2 个性化用户服务

随着消费者需求的不断升级，制糖企业必须提供差异化的产品和服务，才能在激烈的市场竞争中立足[5]。基于大数据分析技术，企业可以实现对客户群体的精准画像和个性化服务。

（1）客户群体画像。通过对客户购买行为、偏好等数据的深度挖掘分析，发现不同客户群体的特征。例如，某企业发现高净值客户群体更倾向于购买高端有机糖产品，而中低收入客户更关注价格因素。

（2）个性化营销服务。在客户特征分析的基础上，企业可以运用实时数据流处理技术，实现对客户需求的即时响应和个性化推荐。比如，通过分析客户的浏览记录、购买历史等数据，为其提供个性化的产品推荐；又如，根据客户的消费习惯和偏好，为其定制专属的营销方案和优惠方式。

3.3 智能化运营管控

制糖企业面临着从原料采购到产品销售的复杂运营管理。基于大数据的智能化运营管控系统，可以提升各环节的协同效率，降低整体运营成本。

（1）全流程数据监测。建立覆盖生产、仓储、物流等全流程的数据监测体系，实时采集各环节的关键指标数据，如产量、库存、配送时间等。借助大数据分析技术，对这些数据进行实时监控和预警，一旦发现异常情况，及时予以调整。

（2）智能优化调度。利用数据挖掘和优化算法技术，对生产计划、库存管理、配送路径等进行智能化优化。例如，某企业基于遗传算法和模拟退火算法，优化了甘蔗收购计划和成品配送路径，在满足客户需求的前提下，显著降低了物流成本。

（3）智能决策支持。构建基于大数据分析的智能决策支持平台，为企业经营管理层提供数据驱动的决策依据。通过对生产、财务、市场等各类业务数据的深入挖掘，发现影响企业绩效的关键因素，为管理层的中长期战略规划提供建议。

4 结语

基于大数据技术的制糖制炼智能工艺控制与管理系统，为制糖企业提供了一种全新的管理模式。该系统通过实时监测关键工艺参数、预警设备故障、优化生产调度等手段，有效提升了生产过程的智能化水平。同时，该系统还建立了数据驱动的管理决策支持体系，为企业的战略规划和精准营销提供了有力支撑。未来，随着大数据、人工智能等技术的不断发展，这一系统必将为制糖行业注入新的活力，推动行业向数字化、智能化转型。

参考文献

[1]王靖丹，冯建.蔗糖生产智能化计算机管理系统研发[J].控制工程，2024，31（1）：121-125.

[2]王军红，韩鹏.基于信息化技术的制糖生产智能监控系统设计[J].广西糖业，2023，43（4）：9-12.

[3]韩凌鹏，蔡志文，杨云东.糖厂全过程自动化、信息化、智能化方向研究[J].建材与装饰，2019（26）：203-205.

[4]黄耘，闭圻彪，颜冰幸，等.物联网技术在制糖生产应用的初探[J].广西糖业，2018（5）：39-42.

[5]黄一鸣，王咏梅，孔令文.面向制糖行业商务智能（BI）的研发及应用[J].广西蔗糖，2013（1）：25-27.

作者简介：甘锦容（1985—），女，广西柳城人，本科，工程师。研究方向：制糖技术的管理。