食品行業如何實現智能制造?

導讀

對于食品行業而言,過去的兩年是不平凡的兩年,不是因為疫情,而是因為很多食品企業都紛紛瞄準了IPO。扎堆上市成為了食品企業最熱衷的一件事,近兩年光是乳品類別下就有15家企業掛牌上市。農夫山泉成功上市后,創始人鐘睒睒個人身價飆升到578億美元,超越馬化騰成為首富,雖然僅僅持續了半小時,但足以反映資本市場對于食品行業的瘋狂。

資本狂歡的背后有其深層次的原因,一部分原因是國家對于民營企業的支持力度加強,另一方面是對于食品企業上市的門檻降低,這一波政策紅利不可謂不強。但對于食品行業的從業者而言,日子其實一直都不算太好過,這個古老的行業在消費升級與新經濟的沖擊下,利潤在逐步走低,而激烈的競爭導致利潤空間被進一步壓縮,傳統企業要轉型最有力的工具就是數字化。

 

 

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行業分析

 

 

從政策環境方面講,一方面國家在出臺各種政策鼓勵食品企業走上越來越規范的軌道,另一方面也加緊了環評及衛生各方面的管控力度。在國家供給側改革的大背景下,食品行業工業化、標準化程度越來越高,行業將面臨大面積升級換檔,小企業在環保設備以及管理方面的投入不足可能會直接或者間接導致經營困難,從而面臨被收購吞并的風險。從數據上看, 2007年的前100強食品品牌有54個已經消失在2017年的市場,整個行業“馬太效應”加劇。

 

從經濟環境來看,2019年中國正式進入“萬元美金”( 人均GDP),尤其在國內疫情被穩定控制以后,國內經濟持續向好,食品餐飲行業增長迅猛,食品消費支出已成為居民第一大消費,占人均支出的30%以上,為整個行業的穩步發展提供了堅實的經濟基礎。

 

從社會環境角度來看,消費升級和分級現象同時出現,并且表現十分明顯。食品也需要更加精準的定位,從口味到規格,從包裝到文宣都是經過精確策劃的,例如國內某白酒品牌。另外購買力趨于年輕化人群,品牌忠誠度開始變分散。與此同時消費者健康意識增強,不僅要吃飽、吃好,更要吃的健康,食品安全問題被提到了前所未有的高度,質量事故對企業可造成致命影響。

 

從科技環境方面來看,食品領域的“黑科技”也是越來越多,例如“鎖鮮裝”、“凍干水果”等,尤其是得益于國內蓬勃發展的物流行業,冷鏈運輸系統越來越完善,成本逐漸降低,從冷庫送貨上門,炎炎夏日拿到手里箱子里冰還沒化。在供應鏈管理上,基于人工智能與大數據的“銷售預測”讓盒馬等品牌在供應鏈的控制上取得了前所未有的精確度,進一步提質增效。同時得益于國內食品機械的發展,傳統食品廠自動化程度也在逐漸提高。

 

 

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智能制造解決方案

 

從智能制造的發展路徑來看,絕大多數的企業目前還處在數字化的早期階段,生產現場車間的數字化程度普遍不高,條碼、自動化、設備聯網、看板、生產管控系統等普及率都不高,仍然存在較大的市場空間。

 

 

從具體需求角度講食品行業的需求有著自己的特點,主要需求如下:

 

 

?? 生產記錄與得率統計

 

食品行業面向的加工對象一般是農產品居多,工藝過程與金屬、塑膠加工類制造有著明顯的不同。工人在加工過程中會根據來料不同,例如糖分或者蛋白含量等不同,或者加工過程中在制品的粘稠度、甜度等因素進行工藝微調,以達到所需味道口感。所以食品加工某些環節非常依賴工人經驗,以至于同樣的原料不同師傅做出來產量、品質差異很大,例如典型案例“鹵水點豆腐”,從財務角度來講,這種差異便造成了成本的差異波動,對于凈利微薄的食品行業來說“收得率/出成率”便成為了一個很重要的指標。

 

因此在生產過程中,嚴格記錄每道工序的產量信息,從而對工人的績效予以評估或者用來改進工藝過程,對SOP進行優化,變得尤為重要。金蝶云星空針對這一行業特性采取全方位立體化的信息采集技術,幫助客戶獲得工人與機器的反饋信息。

 

 

?? 過程參數與追溯

 

隨著食品行業的監管力度越來越大,食品對于追溯的要求越來越高,不少食品企業甚至對產品做了“一物一碼”的序列號管理,這里面既有外在環境的要求,也有企業內在管理的需求,不僅僅是生產端,對于營銷端的渠道通路管理同樣重要。金蝶云星空通過條碼、批號、序列號的管理以及人、機、料、法、環、測等信息的全面采集關聯,實現了產品從采購至生產至銷售通路的全價值鏈數據回溯。

 

 

?? 工人操作規范化

 

食品行業中的某些加工類別,如生鮮、水果、干貨、熟食等品類的加工以手工及半自動為主,產線與車間離散化分布,整體自動化程度不高,需要人工大量干預工藝過程及搬運等操作。人為因素的影響給產品穩定性、規范化帶來挑戰。金蝶云星空采用一系列防呆防錯措施,結合IoT及圖像識別等最新技術,對工人的操作規范化進行監督管理。

 

 

?? 質量管理與追溯

 

 

食品安全與質量控制是企業的安身立命之本,嚴格管控產品采購、加工、存儲、銷售的每道環節是最基本的要求。金蝶云星空提供品質管理方案,覆蓋來料檢驗、庫存檢驗、在制品檢驗、巡檢、首尾件檢、出貨檢驗等環節,并可對不良品、不良原因進行統計分析,為供應鏈管理與生產管理提供堅實保障。

 

文章轉自:金蝶云星空智能制造  

作者: 劉衛征

 

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2021-08-18
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