2021年11月12日
新兴技术如何释放新机遇
食品和饮料制造商需要满足客户、监管机构和股东不断提出的各种要求。消费者正在迫使零售商提供更多的产品种类、更个性化的产品和更多的销售渠道。监管机构和立法者正在制定更高的食品安全标准。股东则正在寻求更高的投资资本回报率。
为了更好地满足这些要求，整个行业的参与者都在积极拥抱互联性，采用各种新兴技术，包括人工智能、云计算和物联网。通过在生产环境内以及在整个供应链上实现互联性，这些技术可智能地利用数据来支持更好的决策，帮助食品和饮料制造商找到提高生产力、食品安全和质量以及生产灵活性的方法。
“通常情况下，食品或饮料生产工厂的不同区域会被独立监控和管理，其性能数据不会被整合到整个制造系统中，”利乐工业4.0及MES产品总监Olivier Germain解释道。“通过连接所有设备和系统，收集数据，然后将在不同时间收集到的数据与基准和质量标准进行比较，制造商可以抓住新的机遇，优化他们的整个供应链和生产足迹。”
连接设备和系统
制造商可通过连接设备和业务系统来全面了解其运营情况。在实践中，这意味着对从原料进料环节（某些情况下会一直延伸至供应来源）到仓库（有时甚至会延伸至零售商）的整条生产线上的传感器和本地系统进行连接。
“例如，在一个智能工厂中，制造商会受益于因运营数据和业务数据的整合而产生的洞察力，”Olivier说。“从设备中收集到的运营数据以及从制造执行系统（MES）、质量管理系统（QMS）、实验室信息管理系统（LIMS）和仓库管理系统（WMS）等运营系统中收集到的运营数据，应与企业资源规划（ERP）系统等业务管理系统进行连接。”
“在一个智能工厂中，制造商会受益于因运营数据和业务数据的整合而产生的洞察力。”
利乐®互联包装是一个智能解决方案，可成为互联系统有机组成部分之一。由于每个包装上都有一个独特的编码，互联性让生产者能够将他们的产品变成数据载体。包装代码可实现从物流到回收的整个价值链的全程可追溯性，并可增强消费者的参与度。
收集数据流
收集各个数据流并将其合并到一个单一集成系统中，可创建背景，并可用于提供孤立数据点无法提供的洞察力。
例如，100度的温度数据作为一个孤立数据点无法提供多少价值。然而，如果知道该数据来自生产线的哪一部分，当时正在生产什么产品，以及当时其它传感器的读数，那么，系统将能够判定该读数可接受，或者判定该读数表明生产线可能存在问题。该判定结果又可用于自动调整机器设置，或提醒操作员采取相应的措施。
比较数据与性能标准
将数据与基准或其它性能标准进行比较，可形成更好的决策并提升性能。例如，可以对在相同条件下运行的类似设备或生产线的数据进行比较，以识别存在的性能差异或潜在问题。先进的算法和人工智能技术正在通过加快对快速流动的复杂数据集（该阶段往往需要这些数据集）的处理速度，产生重大影响。
“在设备被连接起来后，数据可被收集到集成系统中，从而可在全工厂范围内进行性能比较，”Olivier说。“这样，制造商就能对其整体运营建立起深入、实时的理解，并提升性能。”
“在设备被连接起来后，数据可被收集到集成系统中，从而可在全工厂范围内进行性能比较。”
技术只是一个促成因素
尽管技术是实现互联性的一个重要促成因素，但它只是一个起点。如果缺乏对结果的明确定义，则任何技术上的投资都会成为一种浪费。就其本身而言，传感器所产生的大量数据，或集成制造系统所提供的洞察力，并不会对业务成果产生影响，除非明确知道需要解决何种挑战，以及解决方案应产生怎样的实际结果。
“在进行任何技术投资之前，我们建议您针对您想要实现的目标制定明确的商业方案，”Olivier说。“应详细了解您目前性能的基线情况，并明确您的工厂在采用新技术后可能出现的生产中断的情况，这非常重要。这将有助于您评估新技术带来的影响，进而评估您的投资回报率。”
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