施耐德电气：绿色智能制造白皮书-乳制品行业 -以绿色智能制造推动能源与数字化变革

DIGITAL以绿色智能制造推动能源与数字化变革施耐德电气绿色智能制造白皮书-乳制品行业施耐德电气绿色智能制造白皮书-乳制品行业施耐德电气商业价值研究院/cn执行概要301乳制品消费市场：变化中的关键驱动力41.1进入平稳发展期的中国乳制品消费市场41.2市场变化带来的关键驱动力502品牌生产商的转型挑战102.1满足安全合规102.2推动产品研发的数字化创新102.3释放生产潜力，聚焦节能降耗102.4建立敏捷的智慧供应链112.5促进全奶产业链建设122.6以人为本——来自人才的挑战1303制胜未来：绿色智能制造143.1绿色智能制造助力乳制品企业提速减负153.2中国乳制品行业智能制造现状193.3中国乳制品行业绿色智能制造面临的挑战2504标杆乳品企业与施耐德电气解决方案284.1标杆乳品企业284.2施耐德电气解决方案304.3施耐德电气的探索实践424.4融合与共赢43版权声明本白皮书版权属于施耐德电气使用说明：未经施耐德电气事先的书面授权，不得以任何方式复制、抄袭、影印、翻译本文档的任何部分。凡转载或引用本文的观点、数据，请注明“来源：施耐德电气”。执行概要“要解决问题，就不能依赖当初制造问题时同样的思维。”───阿尔伯特•爱因斯坦中国的乳制品行业经过多年的发展已经进入市场平稳期，产量和销量逐年上升。对乳制品消费市场来说，人口结构的变化、城镇化的推进、安全健康理念的深入人心……，一系列变化已经不知不觉地在过去的10年中悄然发生了。这些变化成为乳制品品牌制造商进行绿色智能制造转型的原始驱动力。如今，中国的乳品制造商们面临着由外而内的一系列重要机遇或者说挑战，从外部的安全合规性、物流供应链和乳品产业链的打造，到内部进行创新的研发，在生产过程中进一步释放生产潜力、绿色制造与节能降耗，无不让制造商们期待一种新的应对理念和转型方式。由施耐德电气提出、实践并持续完善的绿色智能制造理念，将智能制造与绿色生产进行了完整的结合，助力乳制品企业在智能转型的同时实现真正的绿色制造和可持续发展。当前，在越来越多的乳品生产商将绿色智能制造转型列为优先选项的同时，也出现了一系列转型中的问题与挑战。在这一理念架构之下，施耐德电气为乳制品行业提供了从数字化转型顶层规划咨询到面向行业的专业系统软硬件平台；从供应链管理经验到智慧物流实践、从能源管理解决方案到精益生产实践的一系列创新价值，为建设标杆型的绿色智能的乳制品企业打造完整的基础核心。绿色智能制造，制胜乳制品行业的未来。第一章：乳制品消费市场：变化中的关键驱动力1.1进入平稳发展期的中国乳制品消费市场随着居民对于乳制品的关注度日益提高，中国乳制品行业整体发展近年来持续保持上升趋势。进入21世纪以来中国乳制品行业发展历程主要分为以下三个阶段：在2008年之前在2008年之前以每年20%以上的增速高速增长。以2008年为始以2008年为始缓，并出现一定程度的波动。中国乳制品行业处于平稳中国乳制品行业处于平稳发展的阶段，产量平均增速稳定于5%左右。销量变化趋势大体同产量变化趋势一致，供需基本平衡，产销率保持在98%以上。乳制品行业整体的收入逐年上涨。根据国家统计局数据，2019年，中国主营业务年收入在2,000万元以上乳制品企业为565家，中国乳制品行业整体收入为3,947亿，同比增长达到10%以上。除此之外，乳制品的合格率也不断提升，2019年乳制品的合格率为99.8%。从2014年至今数据来源：国家统计局注：乳制品产销量包含液态奶、奶粉、干乳制品的产销量之和图表1：2000-2019年中国乳制品产量及增速3,000.03,000.02,68735.0%2,500.030.0%25%2,1982,11625.0%27%20.0%1,500.015.0%10.0%9147145.0%500.04050.0%-5.0%200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192,000.01,000.040.0%4%4%0.02,8372,5802,4762,2992,22428%22%25%24%32%33%2553195406%8%8%5%5%图表2：2014-2019年中国乳制品销量及产销率情况单位：万吨32002400160080002，9752，9052，6432，7392，6812，71998.9899.7799.69-7.711.122014年2015年2016年2017年2018年2019年180120600-60单位：%单位：%数据来源：国家统计局注：乳制品产销量包含液态奶、奶粉、干乳制品的产销量之和1.2市场变化带来的关键驱动力近10年来，乳制品行业的终端消费市场已经发生了一系列变化，从人口结构的调整到城镇化的推进，从消费水平的提升到安全健康价值观的觉醒，并伴随着平台与社交消费模式的兴起，新的消费形势无不给乳制品品牌制造商们带来一系列由外而内的挑战，这也是驱动制造商们进行绿色智能制造转型的关键驱动力所在。1.2.1人口结构的调整（1）老龄化和出生率的下降已经成为中国人口结构的主要趋势。根据国家统计局数据，尽管有二胎政策的放开，2019年中国人口出生率仍然下降到10.48‰，而65岁以上人口占全国人口的比重达到了12.6%——这意味着老年消费群体规模的增长。图表3：中国出生人口趋势图350030000出生人口（万人）预测19501960197019801990200020102020203020402050数据来源：国家统计局差不多1/3的人口进入中产阶层。中产阶级的崛起意味着对乳制品消费的质量、种类和多元化创新要求更高。（3）以Z世代为代表的90后成为互联网主力军。有着“互联网原住民”之称的这一活跃群体规模达到2.75亿，从认知开始就接触互联网科技，对互联网有着天然的依赖。这一年龄人群以个性化、高品质、新事物、二次元为标签，对电商和社交平台更为青睐。这意味着乳制品需要拥抱新的数字消费经济，进行快速的产品创新。71.2.2城镇化的推进乳制品消费与经济发展和居民消费息息相关。不同城市之间、城乡之间的乳制品消费量并不平衡。随着中国城镇化的推进，乳制品市场渠道越来越多地下沉到三四线城市及农村，推动着这些市场的消费扩容。由于竞品较少，促销力度反而比一线城市小，这些市场无疑将成为未来产品结构升级和销量增长的核心区域。图表4：中国城镇化发展趋势图单位：百万800600400200019501955196019651970197519551960196519701975农村人口198019851990199520002005201020152020E2025E198019851990199520002005201020152020E2025E城市人口城镇化率70%60%50%40%30%20%10%0%数据来源：国家统计局1.2.3追求安全与健康一方面，消费者对乳制品的安全与健康的重视毫无疑问是第一位的，突发的安全事件可能对一家品牌商带来灾难性的后果。另一方面，国家对乳制品安全管控日趋严格。2010年3月26日中国卫生部公布了《生乳》（GB19301-2010）等66项新乳品安全国家标准，并以此形成了统一的乳品安全国家标准体系。这套国家标准体系也一直沿用至今。在建立新国标体系的同时，国家有关部门也开始对乳制品企业尤其是奶粉生产企业进行更严格地规范。2016年10月1日，在国家食药监总局发布《婴幼儿配方乳粉产品配方注册管理办法》中明确婴幼儿配方乳粉产品配方均实行注册管理。2019年，中国乳制品的合格率达到99.8%，中国乳制品工业协会在《2019年中国乳制品行业质量报告》中明确提及在2020年将达成100%的合格率。可见，越来越高的安全要求也对乳品企业提出更高要求。第二章品牌生产商的转型挑战2.1满足安全合规对乳制品品牌生产商而言，无疑需要全面、科学地遵从日益严格的法规要求，同时降低合规成本。可以通过数字化转型，从原料配方到终端销售实现及时、准确、完整的产品全链追踪追溯，应对监管机构的要求，实现快速的缺陷批次召回能力，从而保持符合消费者要求的统一质量，维护品牌信誉。2.2推动产品研发的数字化创新由于人口结构的变化，消费者的品味日益多样化而且快速变化，同时对安全与健康更为注重，过去的新品上市速度已经无法满足Z世代消费者的好奇心。从产品设计到配方管理，从快速生产到包装创新，品牌生产商必须对组织架构和生产管理模式进行变革，需要借助数字化技术和智能生产方式，在加速创新研发效率、提升生产设备的自动化和智能化水平、提升包装的柔性化、实现快速的产线切换、模块化的生产流程设计、高度透明的数据通讯等各方面全力以赴。2.3释放生产潜力，聚焦节能降耗面对新的竞争环境，品牌生产商在生产环节一方面面临着进一步提升设备、产线、工厂和集团各个层级的生产/运营效率，释放生产潜力，打造核心竞争力的挑战；另一方面则是来自高能耗和高资源损耗的降本增效挑战。乳制品行业的生产需要涉及到诸多高耗能的生产工艺。例如，常温液态奶在生产工艺中需要使用高温以及制冷等高耗能的工艺，预计会占到总流程60%的能耗。在单位耗能更高的奶粉生产中，浓缩和喷雾干燥环节也需要消耗大量的能源，预计可以占到整个流程能耗的70%以上i。同时，随着奶粉行业干湿法工艺变化趋势，能耗问题也成为奶粉企业需要关注的重要部分。图表5：奶粉生产工艺对比三种生产工艺中最低，涉及到喷雾干燥环节，趋势现阶段，新项目建设多以湿法或干湿法复2.4建立敏捷的智慧供应链乳制品属于快消品，产销量的上升和终端门店的销量频繁变动，意味着企业的物流系统需要面临更大的压力；低温奶贮存要求比常温奶更加苛刻，为保证质量需要对于运输的全过程进行实时的监控。对于乳制品行业而言，传统的物流模式可能并不能满足企业愈发高效化的运输需求。此外，乳制品供应链也会面临突发事件的挑战，例如2020年初，新冠肺炎疫情的爆发带来的冲击。疫情中，中国乳制品行业最受影响的环节在于物流，尤其是使用进口奶源的2.5促进全奶产业链建设如今，全产业链已经成为乳制品企业的行业趋势，从大型乳企再到中小型的奶粉企业大都拥有自己的奶源基地。但对于以制造加工为主的乳制品企业而言，仍面临着上游产业建设成本高的难题。首先，中国的奶牛养殖业目前的成本相对较高，这直接体现在中国原奶价格一直处于较高水平；其次，建设畜牧业、补全产业链的动作意味着更多的“配套设施”建设，其中包括且不限于从奶源监控开始的更全面的质量管控覆盖系统、奶牛等生物资产的建档管理以及增加额外的物流供给线路等。这些均是乳制品企业在上游建设遭遇到的难点。2.6以人为本——来自人才的挑战在传统制造业思路下，以生产制造为主的生产扩张一定会涉及人员数量增加。根据施耐德电气对部分乳制品企业的调研，生产工人的薪资以每年3%-8%的幅度上涨，这甚至高于部分乳制品企业的利润增长。企业还要面临“隐性”人力成本的增加，传统行业的人员结构老化问题日益显现，年轻员工的存留率连年走低，这也间接的增加了招聘和培训管理的成本及难度。第三章制胜未来：绿色智能制造面对多重挑战，乳制品行业面临“不变则退”的境地。一方面，社会经济大环境的变化促使乳制品企业做出转变进行跟进；另一方面，从企业自身而言，由外而内的多重挑战及精益化生产管理实现也急需乳制品企业找到提升未来核心竞争力的途径。绿色智能制造，即智慧生产+绿色生产的践行途径，可以从根本上帮助乳制品企业提速减负，抓住市场机遇，应对多重挑战，这一途径也逐渐成为乳制品行业的主动选择。3.1绿色智能制造助力乳制品企业提速减负3.1.1安全生产智能追溯，实现严格质量把关关于质量管控一般可以分为两个方面：首先是生产质量管控，包括实验室检测、生产节点检测等；其次是全产业链的追溯，包括从采购到成品销售的质量跟踪追溯系统等。对于传统行业而言，一方面实验室的资源管理并不够完善，数据不能共享，需要面临可能出现的由人为因素带来的谬误；另一方面，在以制造生产为主的传统行业，全产业链的追溯和质量跟踪需要人工进行批次记录，从而导致出现问题后产品追回的时间成本大幅增加。对于这些问题，智能制造转型可以以智能化的手段来帮助乳制品企业进行解决。一方面，实验室信息管理系统可以为乳制品生产的全过程进行监测并收集相关的检测数据；另一方面，智能追溯系统的建立可以提高产品全产业链的质量管控响应速度，通过追溯码等模式企业可以更快的对于产品安全问题进行响应。借助于两方面的改善，智能制造建设可以加强乳制品企业的质量管控，为企业的质量营销提供原动力。3.1.2可视数据联通孤岛，提升管理决策效率全产业链的建设会带来“牵一发而动全身”的状况，只要其中一个环节出现问题，接下来的环节同样会受到一定的影响。在传统行业的模式下，一方面信息收集要面对人力记录信息所带来的信息匮乏、不规律甚至是谬误风险，另一方面收集到的多方面数据报表仍需要进行加工才能供决策层使用。同时，由于每个环节的数据信息都不够通畅，这导致产业链某一环一旦出现问题，整体的响应速度会无比缓慢，从而给企业的管理造成了巨大的压力。智能制造从如下几个方面给这个问题提供解决方案：（1）实时监控，满足数据需求（1）实时监控，满足数据需求。通过制造执行系统和企业资源计划等软件，企业可以对生产数据、财务信息等进行实时监控，并进行数据的打通和收集。同时，电子设备记录解决了依靠人力记录的不规律不准确以及信息量匮乏等方面问题。（2）数据可视，提升决策效率（2）数据可视，提升决策效率。依靠可视化的数据分析，可以让决策层从不同乳制品品类出发，对于产品生产、价格、区域内的销售状况、事业部信息以及各渠道销售状况等多维度数据有更透明、直接的认知。（3）联通孤岛，助力企业管理。（3）联通孤岛，助力企业管理。智能制造的转型一定程度上可以帮助企业进行联通。透过制造执行系统联通各个系统，打破原来的信息孤岛模式，使各个模块的信息能够流通，助力企业的管理。3.1.3帮助乳制品企业快速应对多样化消费传统的研发模式跟不上需求变化的潮流。配方试生产、检测、调整配方的整个研发周期都要进行实际的操作过程，同时研发试错也会浪费大量时间和生产成本，甚至可能产生产品研发成功时相关需求已经被消费者抛弃的尴尬境况。同时，激烈的竞争格局使得发掘和稳定客户资源成为乳制品企业愈发重视的部分。但在传统的管理模式下，客户信息的分割和不连通导致乳制品企业对于客户需求的全面了解比较困难。对此，智能制造可以做到：（1）智能研发，缩短研发周期和成本。（1）智能研发，缩短研发周期和成本。利用智能协同研发系统，企业可以通过仿真项目来进行模拟生产和虚拟测试，在不涉及实际生产过程的情况下大幅缩减产品研发周期所消耗的时间成本，由此在激烈的市场竞争中占据先机。（2）数据可视，提升决策效率（2）数据可视，提升决策效率。智能制造可以帮助企业进行客户管理。首先，借助于客户关系管理系统，乳制品企业可以有效收集各个渠道的客户信息并进行统一管理。其次，客户关系管理系统也可以帮助乳制品企业挖掘开发潜在客户、对于各部门的联通实现销售和客户服务的自动化。除此之外，客户关系管理系统会定期生成报表，减轻了企业对于数据处理的负担。由此，智能制造转型可以为乳制品企业更好的把握商机。3.1.4顺应精益思想需求，三管齐下精准降本绿色智能制造可以在物流、人力、能耗进行相应的精准降本解决方案。首先，智能物流仓储系统可以对出入库信息和库存信息进行采集和管理；其次，AGV/RGV/立体仓库的使用利用立体的存储来提高占地面积的利用率；再者，通过智能搬运设备进行搬运可以实现搬运作业的安全进行。（2）降低人力成本，优化人才结构。（2）降低人力成本，优化人才结构。智能制造转型中，企业可以通过在生产制造端使用智能化模块来尽可能地减少人力成本。其中包含两个方面，一是利用电子设备记录，系统模块收集的方式来减少人力记录，从而在提高数据准确度的同时减少人力成本，其次是通过智能化生产模块减少人力（3）能耗把握，助力工艺优化。（3）能耗把握，助力工艺优化。通过实时数据监控和准确数据报表，绿色智能制造可以减轻乳制品企业降低能耗成本的实行压力。同时根据在生产端掌握的能源数据，企业可以对生产工艺流程进行一定程度的优化。3.2中国乳制品行业的智能制造现状2020年施耐德电气进行了一项对于乳制品行业用户的研究，主要涉及液态奶、奶粉、干乳制品这三个领域中的大中型企业，包括龙头企业、跨区域品牌和省级龙头企业，样本企业的市场份额超过整体乳制品市场的80%。根据此项研究发现，当前社会经济大环境的变化成为乳制品企业进行智能化转型的最大驱动力。85.7%的受访企业认为社会经济大环境的变化促使乳制品企业进行相关转型。同时，行业趋势变化也成为乳制品企业转型的主要外在驱动力，76.9%的受访企业对此表示认同。在企业竞争层面，因行业集中化趋势加剧，企业需要不断发展来增强自身竞争力，在企业的发展战略中也会存在数字化和智能化的建设要求。目前，80.3%的受访企业认为智能制造是受公司战略的驱动，仅35.1%的受访企业表示其智能制造建设的驱动力来自于竞争对手。图表6：数字化/智能化转型主要的驱动力社会公司战略公司战略驱动大环境行业趋势的变化行业趋势的变化解决其他竞争对手其他的压力问题76.9%76.9%80.3%85.7%数据来源：施耐德电气乳制品行业用户研究，2020那么，当前中国乳制品企业的智能制造现状又如何呢？3.2.1智能制造建设程度参差不齐根据施耐德电气2020年乳制品行业用户调研结果，根据不同企业规模和不同细分行业，乳制品企业的智能制造建设进程参差不齐。不同规模的乳制品企业：营收规模在百亿以上的龙头及大规模区域性乳制品企业目前均已完成智能制造试点建设并具体投入应用。在智能制造试点建设中，这些企业态度积极，相关模块建设覆盖生产运营层与企业管理层。（2）中大型区域性乳企布局“从局部建设推及全厂”。（2）中大型区域性乳企布局“从局部建设推及全厂”。20亿以上营收规模的中大型区域性乳制品企业的智能制造目前多以局部建设为主。这些企业在智能制造建设程度相比于百亿俱乐部企业虽然进展相对较晚，但是随着对数字化手段的积极探索，会逐渐从局部展开，直至建设全厂级别的智能制造。（3）小中型乳企启动初步投资。（3）小中型乳企启动初步投资。以本土化销售及差异化产品打开市场的小中型乳企目前处在智能制造的筹备和准备阶段。目前这些企业也进行了一些信息化的投入，比如建设追溯码系统来实现生产环节的质量管控。不同细分行业的乳制品企业：（1）液态奶企业成为智能制造的主力军。（1）液态奶企业成为智能制造的主力军。由于液态奶市场占据了乳制品行业77%以上的市场份额，在智能制造的建设上液态奶企业自然比奶粉企业和干乳制品企业有更多的资本投入。对比智能制造试点的建设程度，液态奶行业龙头企业相比奶粉行业龙头企业更高，比如在质量管理系统以及能源管理系统上的投入等。（2）奶粉行业积极推进智能制造相关建设。（2）奶粉行业积极推进智能制造相关建设。由于国家对于乳制品的新规和标准中对于奶粉行业的极其关注，目前大中型奶粉生产企业都在进行不同程度的智能制造建设，以通过更加严格的质量管理系统对生产进行（3）干乳制品企业智能制造建设处于筹备阶段。（3）干乳制品企业智能制造建设处于筹备阶段。受限于干乳制品市场规模和缺乏广泛推广的生产标准及模式，干乳制品行业的智能制造目前处于筹备阶段。随着新国标对于干乳制品的关注，干乳制品的智能制造建设将获得一定程度的推进。6.7%43.4%6.7%43.4%3.2.2中国乳制品行业企业积极推进智能制造并已获取部分收益图表7：乳制品企业智能制造现有进展83.2%的受访企业表示对数字化和自动化发展制定了一定的策略和实施路径。随着国家相关文件和市场环境变化的推动，目前乳制品企业对于智能制造建设项目产生浓厚兴趣。根据项目规划的不同，乳制品企业的侧重点也有所差异，例如智能制造试点工厂的建设、追溯系统和其它模块的建设等。78.7%78.7%83.2%83.2%企业大数据应用已经起步有专门的团队负责牵头做数字化/智能制造项目企业已经产生实际投资金额并将持续投资企业对数字化和自动化发展制定了一定的策略和实施路径数据来源：施耐德电气乳制品行业用户研究，2020根据此次调研结果，约83.2%的受访企业已经在一定程度上制定了企业数字化和智能制造发展战略，并按自己的“智能制造之路”展开建设。78.7%的受访企业对于数字化或智能制造项目进行了投资。根据规划的不同，投入的资金用处也有所差异，例如智能制造试点工厂的建设、追溯系统或者其它模块的建设等。在乳制品企业智能制造的建设中，部分企业也摆脱了“群龙无首”“摸石头过河”的方式，有43.4%的受访企业表示企业存在专门的团队牵头引领智能制造的建设工作。目前乳制品行业智能制造建设集中在生产端的部分环节，对于云平台和大数据的运用并不多见。但6.7%的受访企业表示对于云平台及大数据分析有了初步的应用。总体而言，乳制品行业参与智能制造建设的积极程度比较高，未来智能制造的前景也值得期待。图表8：智能制造在乳品行业的应用98%98%生产环节安全追溯84.6%84.6%降低人力办公费用75.4%75.4%工厂管理透明化65.3%65.3%提高生产物流效率46.2%46.2%规范奶源管理23.7%23.7%降低能耗15.4%15.4%实现高效供应链管理7.7%7.7%精益排产数据来源：施耐德电气乳制品行业用户研究，2020通过智能制造项目的推进，乳制品企业已经初步获得了阶段性的进展，智能制造给乳制品企业带来的效益主要有以下几个方面：安全追溯。高达98%的受访企业认为在乳制品生产环节实现安全追溯是乳制品行业智能制造建设可以获得的明显效益，46.2%的受访企业表示智能制造可以帮助企业进行奶源规范。精益管理及生产。目前，84.6%的受访企业可以通过智能制造建设降低人力及办公成本，75.4%的受访企业可以实现一定程度的工厂透明化管理并获取收益。提升生产物流效率。现阶段的智能制造建设中，65.3%的受访企业表示通过智能制造建设可以提高生产物流效率。降低能耗。基于能耗数据监控模块收集能耗数据，通过相关人员或能源管理软件的分析，23.7%的受访企业表示通过智能制造建设实现一定程度的节能降耗。67.9%55.7%36.5%70.2%(92.3%67.9%55.7%36.5%70.2%(92.3%图表9：对中国乳制品行业智能制造/数字化项目看法92.3%92.3%仍处于示范性工厂的建设阶段，智能化的路还很长70.2%切实解决了乳制品行业的一些问题，主要是大型集团进行改造67.9%数字化智能化建设需要阶段性的建设，根据企业因地制宜55.7%数字化智能化的建设需要行业的标准或者认证来推进36.5%短期内会大面积推广数字化智能化建设数据来源：施耐德电气乳制品行业用户研究，2020在乳制品行业智能制造的推进过程中，55.7%的受访企业认为乳制品行业尚未建立具体的智能制造实施标准一定程度影响了乳制品行业智能制造的进一步推行。智能制造并不是大型企业的“专属工具”，67.9%的受访企业认为智能制造应根据企业现状“量身虽然智能制造仍需不断发展和完善，但其效果也是有目共睹的。36.5%的受访企业认为智能制造确实推动乳制品行业的发展，并认为短期内会进行大范围的推广使用。3.3中国乳制品行业绿色智能制造面临的挑战3.3.1效益难估使得乳制品企业保持谨慎，阻碍智能制造转型的实施虽然智能制造的转型能够为企业的发展提速减负，但智能制造转型在时间、人力、资金上都需要一定程度的投资。对于乳制品企业而言，希望智能制造的收益能够快速显现。但目前，在中大型乳制品企业的投入中，关于智能制造的效应评估还不够成熟。目前来看，由于模块联通所带来的效益并不是直接可以显现的，而节省的人力和能耗成本在短期内也无法与智能制造转型的投资相抵消，企业可能会认为智能制造转型的试点项目收益并不能达到预期。3.3.2标准欠缺、设备水平参差不齐影响智能制造转型的实施虽然随着数字化趋势的扩散，各企业都在进行智能制造相关的转型动作或者准备，但是目前乳制品企业智能制造转型仍面临着关于设备和标准的问题。（1）乳制品行业设备自动化水平参差不齐。（1）乳制品行业设备自动化水平参差不齐。智能制造的一个方面就是实现设备的互通互联，借助数据的流通以实现智能化生产。但对于乳制品企业而言，实现企业内所有设备的互联互通可能会成为比较困难的事情。因为中国乳制品行业的高速增长时期在21世纪初，很多工厂的建立投产时间都相对较早，其设备的自动化水平也相对较低。中国乳制品行业最早提及MES等概念的工厂诞生于2008年，以此为分水岭，在这之前建设的大部分工厂中的旧设备可能无法与MES进行打通从而进行数据的上传。目前，如果想要实现旧工厂的智能制造改造，企业可能需要对于厂内所有的设备进行改造升级，这方面投入不亚于新建工厂。对于企业的整体智能制造转型而言，这种因设备自动化水平的差异也影响整个企业智能制造转型项目的实行。（2）乳制品行业尚未建立统一的智能制造标准。（2）乳制品行业尚未建立统一的智能制造标准。根据2018年工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合发布《国家智能制造标准体系建设指南》中所提及的内容来看，智能制造相关的标准体系还在建设阶段，相关规范标准仍在修订中。标准体系的不成熟会导致两方面的问题：一是中国乳制品行业智能制造转型在没有标准的情况下不能直接套用他人的模板，这会导致等着“学样走路”的中小型企业不敢贸然展开智能制造的转型，从而影响整个行业智能制造的普及和推广；另一方面，缺乏标准也意味着不同厂商的设备兼容性比较差，从而影响企业在打通数据的进行，放缓智能制造转型的实施进度。3.3.3专业性人才和相关培训的缺失限制智能制造的建设（1）实施智能制造人才的缺失（1）实施智能制造人才的缺失。乳制品企业对于智能制造的转型有自己的需求，施行乳制品企业智能制造转型的相关人员必须同时了解乳制品企业的自身需求与智能制造转型相关专业知识。但根据行业访谈的信息，乳制品行业这样的人才还很少。（2）智能制造相关培训的缺失（2）智能制造相关培训的缺失。目前从事中国乳制品行业制造的工人会存在学历偏低或沉浸于在传统的生产制造模式中的情况，如果进行智能制造的建设，相关的培训是也必要的。但专业性人才的短缺侧面也反映出目前乳制品行业缺少相关的智能制造培训。培训的缺失会导致在系统建设后工人无法与新的系统相融合，从而拖慢智能制造的实际施行。第四章:标杆乳品企业与施耐德电气解决方案4.1标杆乳品企业乳品行业具有跨越一、二、三产业的长产业链特征，任何一个环节的低效率都会对乳品企业的利润造成损失。企业要想实现提质增效，离不开各产业链之间的有机协作，将订单需求与物料供应、生产制造、仓储物流、市场营销之间有机整合。基于行业特点，标杆型的乳品企业至少应该具备如下特征：消费引导需求：在调研中发现，乳品行业的新产品成功率偏低，仅在30%左右，源自于目前乳品企业在推出新产品时，注意力主要集中在竞争对手的产品上，而忽略了消费者的最终需求。随着消费升级，消费习惯多元化需求的提升，能够真正通过消费端来引导研发和生产是未来标杆型乳品企业的特征。稳定的奶源供应：稳定体现在两方面：一是充足，充足的奶源供应是乳品企业降低成本，扩充产能的重要一环；二是质量可靠，完善的奶牛等生物资产建档，全面覆盖的质量管控、追溯系统是确保原料奶质量可靠的关键。透明智能的物流：具备全程冷链信息系统追踪体系，全面掌握原料奶或乳制品在物流环节中所发生的空间、时间上的变化，企业能够快速发现在运输环节所出现的问题，以便能够及时的处理问题，从而降低企业不必要的成本。产品全生命周期可追溯：能够实现从农场到工厂，从工厂到零售商，从零售商到消费者的乳产品全生命周期可追溯，做到有据可查，实现产品在整个价值链上的信息零漏洞。精益化的生产流程：整个生产流程中，生产执行可以做到状态感知，实时分析、自动决策、精准执行，从而让生产更高效、质量更安全，过程更可靠、成本更精准、管理更持续的节能降本：滴水成河，粒米成箩。行业的低利润特点迫使本不是“能耗大户”的乳品企业需要从各个环节去“要效益”。生产环节，合理的水电气应用，杜绝浪费；厂务环节，打造无忧厂务体系，可以实时的根据设定好的标准值进行温度、压力等自动调节。智能算法的引入与厂务设备的运行机理相结合，能够提前对厂务端的需求进行响应，同时监测设备能效衰退趋势，做到预测性维护。销售计划网上下单4消费者销售订单归集奶源追溯管理奶站管理运输管理检验管理等用户消费高级计划排程个性化产品数据支撑作业计划下发产品研发原材料采购供应物流配送详细排产标准管理生产执行CIP管理物料管理设备管理质量管理能源管理现场管理绩效管理成品入库原材料车间调拨生产自动化灌包装前处理预处理2工厂装箱自动化包装自动化罐装自动化前处理自动化42销售计划网上下单4消费者销售订单归集奶源追溯管理奶站管理运输管理检验管理等用户消费高级计划排程个性化产品数据支撑作业计划下发产品研发原材料采购供应物流配送详细排产标准管理生产执行CIP管理物料管理设备管理质量管理能源管理现场管理绩效管理成品入库原材料车间调拨生产自动化灌包装前处理预处理2工厂装箱自动化包装自动化罐装自动化前处理自动化42乳品企业绿色智能制造愿景图防伪防窜管理防伪防窜管理品名，重量，家，经销商，销售片区查询BOM/BOP一体化运营中心一体化运营中心成品库成品库物流自动化物流自动化无忧厂务无忧厂务（低维护成本、配电运行安全、保证能效利用率…)智能楼宇（消防安全、节能、恒温…）11如对标杆型的乳品企业所具备的特点高度概括的话，最终可以落在智慧生产+绿色生产两个方面。33产品全生命周期可追溯4.2施耐德电气解决方案4.2.1绿色智能制造理念绿色智能制造（GreenSmartManufacturing）理念由施耐德电气提出、实践持续完善。绿色智能制造是将先进的信息技术和制造技术用于制造业的降本增效、能耗管理、能源革命等方面。绿色智能制造以可持续发展理念为指导，它是先进制造技术和信息技术的深度融合，是将物联网、云计算、工业大数据及工业软件、网络安全等IT技术与工业制造的传感技术、自动化、精益生产、能效管理、供应链管理等先进的OT技术相融合，并应用于制造业的整个生命流程（包括研发、工程、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成力促工业企业通过渐进式的数字化转型，实现高生产力、高质量、高效率、高柔性、高安全的企业核心竞争力，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。运营管理级数据规划基于业务场景，运用运营管理级数据规划基于业务场景，运用大数据/AI技术技术级[设计][建造][运营][维护]例如:流程仿真建模例如:数字化交付软件例如:运营管理软件例如:预测性维护软件应用系统施耐德电气可为乳品行业客户提供从咨询到落地的一体化的绿色智能制造解决方案，帮助企业实现绿色智能制造转型：•为乳品客户工厂的数字化建设生成蓝图，提供适用于每家企业特性的企业级数字化转型顶层规划咨询服务，以及覆盖从供应链，到生产，再到能源管理等运营级咨询服务；•根据顶层规划，施耐德电气可提供数字化系统架构设计，提供集成交付和运营服务的指导，帮客户完成数字化制造系统和运营管理系统的建设和开发；•为实现持续优化，施耐德电气可提供基于大数据和AI的数据分析服务，优化工程设计、生产运行和业务管理等过程，保障智慧生产的可持续进行；•最后，落地于施耐德电气提供的自动化产线或设备的元器件，以及施耐德电气的智能配电系统和楼宇系统，实现智慧生产+绿色生产。规划落地可持续发展(轻量级)可持续发展(轻量级)战略级指导支撑战略级智能制造整体设计与规划智能制造整体设计与规划决策支持与绩效管理绿色智能工厂规划绿色供应链协同优化业务财务一体化指导支撑流程优化流程优化生产过程控制优化生产经营在线优化员工操作技能提升生产经营决策企业设备管理生产执行系统实施指导支撑统一运营指挥平台统一运营指挥平台优化支持 工业互联IIoT技术平台 工业互联IIoT技术平台软硬件优化支持 自动化产线或设备**基础设施**硬件标识标识软件咨询一体化硬件软件一体化咨询硬件软件一体化系统软件咨询硬件注：**施耐德电气提供智慧工厂的自动化产线或设备中的PLC，DCS，SIS，Drive，Motion，VFD等关键自动化元器件以及智慧工厂基础设施的智能配电系统，不间断电源等设备。为客户提供以架构设计和应用实施为主要内容的技用大数据或AI技术等新技术进行的数据咨询。战略层面：施耐德电气可为乳品行业客户提供数字发展咨询；4.2.2乳制品行业的绿色智能制造引领者施耐德电气在运用物联网、大数据、人工智能等技术打造智慧工厂的过程中，不断融合透明工厂、技术融合、绿色智能制造等理念，打造了智慧生产、智慧配电、智慧供应链管理、智慧物流中心等典型应用场景，帮助乳品行业用户实现生产力的提高和成本的（1）数字化转型规划咨询服务（1）数字化转型规划咨询服务要实现“开方抓药”，首先需“问诊把脉”，毕竟在个性化需求与生产系统日益复杂化的背景下，每家企业的“药方”很可能不尽相同。因此，要想帮助乳品行业客户完成绿色智能制造改革，需要在战略层面，运营层面和技术层面上，对客户进行“量身定制“。对此，施耐德电气能够为乳品行业客户提供三个层面的规划咨询服务：以提供供应链咨询、精益生产咨询、能源管理咨询，而随着业务发展还将包括营销咨询、项目管理咨询和资产管理咨询等；这些咨询服务将指导数字化系统的选型，开发，实施，并以这些数字化系统为依托将咨询的指导建议和业务需求固化于系统中，优化于流程中。分销数据消费者数据制造数据农业数据分销数据消费者数据制造数据农业数据（2）面向乳品行业的专业系统软件（2）面向乳品行业的专业系统软件乳制品企业主要的发展方向是协同，从内部而言，协同体现在生产、采购、财务、物流等部门之间保证互联互通的状态；从外部而言，协同主要指上中下游之间的即时互动。协同的关键在于信息的整合，在于对信息所产生的数据的有效利用。软件的价值在于对数据价值的提取，通过数据分析手段，找到导致从原料奶供应、乳制品生产，到成品运输全过程中存在的潜在问题，将问题转化为知识，反馈回产生问题的环节，从而做出与其他行业相比，乳制品的工艺颗粒度更细，例如在配方管理中，对各种营养物质的含量都有相关的标准，需要乳制品企业在流程上进行更加精细的管控，围绕这一特点，在食品行业拥有数十年丰富经验的施耐德电气旗下软件公司，AVEVAIntouch（前Wonderware）软件，是食品行业客户实现操作可视化、运营与流程控制、合规和质量控制、生产线和设备绩效管理，以及维护和正常运行时间改进等方面的首选。在全球45家顶级食品和饮料制造工厂内，有22家选用AVEVAIntouch（前Wonderware完善其生产运营。施耐德电气控股的AVEVA软件在数字化孪生领域的深入研究长达20年之久，是一体化工程与一体化运营软件业内的领军企业。AVEVA软件能够把工厂整个生命周期所覆盖的需求、设计、建造、移交、运营、改造的数据和信息全部连接起来，并将采集的信息存入数据平台，使设备的工程数字主线和运营主线都可以管理起来，最终将完整、准确的信息反馈到应用程序，实现整个乳品工厂的“数字化孪生”。为乳品行业的整个价值链提供端到端可追溯性和透明度解决方案的EcoStruxureTraceabilityAdvisor软件，通过捕获和分析来自不同来源和利益相关者的数据，最终可帮助企业实现乳制品从“农场到餐桌”的产品信息全程追溯。采收数据采收数据农田农场采收制造仓库零售消费者（3）供应链管理经验（3）供应链管理经验公司间的竞争已经不仅仅体现在两家公司的产品层和营销层，而体现于两条供应链之间的竞争。这也意味着提高效率不仅要从战略或商业层面上进行改善，更要从整个供应链上来改善。施耐德电气通过深入的行业研究发现，乳品企业所面临的很多通用痛点，比如乳品安全问题、全产业链建设、互联网新模式挑战，以及新冠疫情引发的短期原奶损失等问题，无不与企业的供应链管理能力密切相关。施耐德电气在供应链管理领域已耕耘多年。施耐德电气供应链发展的核心理念包括精益生产、数字化以及可持续发展，具体实践包括采取了多项减少碳足迹、精益制造、全球标准化管理等举措，以及运用数字化带动客户和上下游企业打造定制化供应链管理体系。如今，施耐德电气绿色供应链管理体系已经升级为“定制化、可持续和互联互通的4.0供应链战略”，所有工厂和物流中心的生产、运营都以更加数字化、更加高效为目标。依靠这些先进理念，施耐德电气连续6年入选Gartner“全球供应链25强”，在2020年榜单中进一步冲进Top5，位列第4名，成为IT+OT领域供应链管理的领军企业。凭借施耐德电气自身卓越的供应链管理综合能力，同时本着融合、共赢的态度，施耐德电气已助力于多家全球乳品行业知名企业的供应链管理流程优化，在解决客户订单管理、工单管理、物料准备、库存管理等方面提供有力保障。（4）智慧物流实践（4）智慧物流实践原料奶、鲜奶制品、冰激凌等乳制品需要全程冷链物流。而中国的冷藏、冷冻保温车的保有量仅为3万辆左右，远低于某些发达国家，与国内的乳品需求量无法良好匹配。面对这一现实，如果能够全面掌握原料奶或乳制品在物流环节中所发生的空间、时间上的变化，对运输环节所出现的问题及早定位，及时处理，则能把损失降到最低。智慧物流管理是施耐德电气另一大特色解决方案。2019年施耐德电气上海物流中心完成了智慧物流中心的数字化改造，成为其全球第二家智慧物流中心典范。上海智慧物流中心集成了运营控制塔台系统，通过端到端供应链可视化管理，发现并解决物流环节问题，帮助客户显著提高可预测性和可靠性。智慧物流不仅能够缩短施耐德电气自身的交货期、优化其供应链，更能够作为打造智慧物流的示范，为中国物流行业整体的数字化转型提供范例，助力食品等行业的智能制造、智慧运营之路。（5）能源管理解决方案（5）能源管理解决方案乳制品行业能耗主要涉及水、电、蒸汽、压缩空气等，比如液态奶的均质需要消耗大量电能，超高温杀菌环节会使用大量的蒸汽；奶粉的生产中，随着湿法工艺所占比重的上升，相对于干法工艺，前者相对于后者对水和电的消耗更是成倍数的增加。在能效管理领域，施耐德电气在全球市场上占据重要位置。施耐德电气依托全新升级的EcoStruxure智能系统架构，从硬件、软件及信息咨询层面，融合更多互联互通的产品、更专业的边缘控制软件以及专门为乳品行业优化的能源管理系统，解决方案覆盖乳制品行业生产、办公、运营等全区域全回路电能采集与管理，以及配套库房的环境数据监测、配套运营办公区域的环境能耗监控等等，整体方案优化设计、建设、运维，更快捷地为用户发现节能机会点，大幅提高能源管理效率；针对乳品行业对用能质量、用能效率需求的不断提高，施耐德电气领先的电能质量管理系统、CIP优化顾问等方案，可以最大限度的帮助客户把能耗降到最低，减少生产运营成本。（6）精益生产实践（6）精益生产实践乳制品的产品种类相对于其他食品行业相对单一一些，但随着居民消费水平的提升，消费者对乳制品的产品种类变化提出了诸多需求，体现在从口味、营养成分、食品添加剂（如酸奶产品中各类果粒的添加到特色包装等方面的多样性需求，对乳品企业的柔性化生产能力提出新的挑战。柔性生产的实现离不开生产过程的高效化管理。而精益生产就是通过系统结构、人员组织、运行方式等方面的变革，通过减少资源浪费，以最小投入实现最大产出，生产出最优质量和最低成本的产品，对市场需求做出最迅速的响应。施耐德电气对于“精益生产”的探索时间已久。早在2001年，为更好地将旗下各个子品牌供应链形成一个有机的整体，施耐德电气在全球推广其精益生产管理体系（SPS在全球300家左右的工厂中，实现生产高效管理的标准化。目前，施耐德电气已助力国内外多个行业的客户，成功地帮客户解决了困扰传统工业生产的诸多问题，包括产品质量问题，人与人、人与机器、机器与机器之间的协作问题。4.2.3绿色智能制造实施路径施耐德电气以客户的利益为己任，与乳品客户共同探寻、并从客观角度识别客户所面临的主要挑战，协助客户厘清发展方向，并设计聚焦于需求的方案架构，确保绿色智能制造项目落地。••全渠道整合营销、供应链协同优化、资产数字化管理、设备预测性维修&移动巡检…•集团级/工厂级管理架构搭建•集团级/事业部级/工厂级/产线级应用架构搭建•数据采集、数据交换、数据分析、数据应用•数据基础设施、数据获取技术、大数据分析与应用技术组件需求聚焦•行业趋势洞察•技术发展洞察•客户的发展战略解读•行业和客户痛点分析•行业最佳实践研究架构设计 •业务架构 •管理架构 •应用架构 •数据架构 •技术架构实施规划•客户需求优先级排序•可用客户资源及预算•供应商工程生态圈能力•辅助客户持续创新需求未来（1）始于需求——厘清现状（1）始于需求——厘清现状明确的需求解读是绿色智能制造项目落地的前提，从需求聚焦这一方面，施耐德电气将从以下几方面，帮助客户厘清现状，定位需求：1.迎合行业发展趋势：依托于与全球领先的乳品企业合作的成功经验，持续的行业探索，辅助国内乳品行业客户明确行业智能化的趋势和方向，确保智慧工厂的需求聚焦于业务的主航道，且面向未来，保持领先。2.聚焦业务执行挑战：通过对客户的现场访谈，同行对比等手段，确定客户生产经营面临的挑战关键点，确保智慧工厂的需求聚焦于解决企业实际问题，产生明显效果。3.定位技术创新手段：通过组织参观、访谈、实地考察，学习相似/相近行业的成功经验，创造性地用于智慧工厂的高阶需求分析，最小化数字化成本。4.融入业界最佳实践：研究，分析，评估IT、CT、OT和ET等方面的新科技，新装备和新方法，选择性地用于客户智慧工厂建设，确保需求聚焦于先进技术应用，提升效率和综合效益。施耐德电气设计了详尽的、针对企业不同层级、不同部门的访谈问卷，力图做到全方位、多角度地总结客户生产经营现状，明确企业痛点，为后续解决方案的落地提供必要的透明化基础。（2）终于落地——打通企业内部，以及与上下游数据联通的落地方案（2）终于落地——打通企业内部，以及与上下游数据联通的落地方案在施耐德电气打造的绿色智能制造解决方案下，乳品企业可以实现企业内部各层级之间、企业与上下游之间的数据联通。通过企业内部各层级数据的联通，让决策端要求可以直接下达到执行端，执行端的实时状态又反馈给决策端，便于决策端进行战略调整，实现最优排兵布阵；通过企业与上下游数据的流通和交互，乳品企业可以快速地把消费者最新需求转化为产品，可以有效管理奶源供应，透明化管理物流环节。最终，乳品企业能够实现消费引领生产运营，再回馈消费的闭环一体化管控，打造出一个对消费者需求快速响应，高效的供应链管理，以及实现最优排产、较少浪费、节约能源的绿色智能制造企业。在产线级生产控制层，大部分乳品企业基本实现了自动化生产以及数字化的基础应用，在数字化的深入应用方面，多数企业还处在探索期。在这一层级，借助施耐德电气的先进过程控制（APC）、实时在线优化（RTO）、SCADA等多个系统，乳品企业可以进一步提高生产设备的运行平稳性和运行效率。工厂建设阶段：依靠AVEVA完整成熟的数字建模与交付解决方案，乳品工厂得以实现建造阶段的数字化设计，真正做到实体工厂的数字“孪生”；工厂运营阶段：在施耐德电气的帮助下，乳品企业能够实现从原奶接收到成品配送的整个环节的数字化管控：•施耐德电气领先的MES系统，可以帮助乳品企业实现柔性化生产、精细化加工、精准化管控，消除生产管理过程中存在的浪费，全面提升高效可持续运营管理水平，提升效率，全面提升产品制造水平，实现精益数字化管理。•MES系统通过与企业的ERP连接，可以实现各种能源介质（电力、工业水、蒸汽、燃气、压缩空气等）使用的实时监测和调度，使工厂领导、车间负责人及相关职能部门了解生产运行中实际能源耗用情况，为企业提供客观准确的能源数据，并确保能源供给稳定有序。•CIPAdvisor充分利用了施耐德电气在过程、自动化和能源管理系统方面的广泛专业知识，能够帮助乳品企业改善现有CIP系统的性能，实现降低能耗、环境友好和提高生•施耐德电气的预测性维护方案，通过采集设备传感器和控制器的数据，展开基于大数据的机器自我学习过程，并在此过程中不断的更新和优化预测模型。在实际生产过程中，通过设备运转图形曲线与预测模型曲线进行比对，结合数