2025白酒行业智能工厂解决方案白皮书

SUPCONWHITEPAPER白酒行业智能工厂解决方案白皮书SMART

FACTORYSOLUTION

FOR

LIQUOR

INDUSTRY当前

.

全球制造业正经历以数字化转型、智能化升级为核心特征的新一轮产业变革。白洒工业作为国家重要税收来源和食品工业的重要组成部分，正面临着保障生产安全、提高生产效率、

提升酒品质量、降低能源消耗、实现绿色低碳发展的多重挑战与战略机遇。与此同时，新一代

信息技术(如5G、工业互联网、大数据、人工智能等)的深度融合与应用，为白酒行业的转

型升级提供了全新的路径与动能。作为流程工业智能制造整体解决方案供应商和以工业数据为基础、Al

大模型为核心、全场景智

能体为触手的工业AI平台型公司，中控技术(

SUPCON)

深耕流程工业领域三十余载，深刻

洞察白酒行业在安全、质量、成本、绿色等方面的痛点与需求。我们始终致力于以创新技术赋

能产业发展，推动白酒企业迈向更高效、更安全、更环保的智能制造新阶段。为此，我们特发布此《白酒行业智能工厂解决方案白皮书》。本白皮书旨在系统阐述中控技术对白酒行业数智化转型的深刻理解与前瞻思考，全面介绍我们基于“1+2+N”

工业AI

驱动的

企业智能运行新架构打造的、覆盖“安全、质量、低碳、效益”全价值链的智能工厂整体解决

方案。我们希望借此与业界同仁共同探讨白酒智能工厂的建设蓝图与实践路径，分享中控技术

的成功经验与最佳实践，携手推动中国白酒工业的高质量与可持续发展，共创智慧未来。序言中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER目录第一章：白酒行业生产工艺介绍白酒行业概述…………………………2典型白酒生产工艺流程………………………………

3第二章：白酒行业痛点与需求分析白酒行业痛点难点分析………………………………

6白酒行业数智化转型升级关键需求…………………6第三章：白酒行业未来发展趋势分析行业发展现状分析……………………8行业数智化发展趋势分析……………

9第四章：白酒行业“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构自动化篇……………12数字化篇………………20智能化篇………………24第五章：典型案例及业绩清单案例一：泸州老窖固态法白酒数字化新模式项目

…………………28案例二：贵州茅恒酱香型白酒数智化酿造项目……………………30典型业绩清单…………32中控技术白皮书/SUPCON

WHITE

PAPER白酒行业生产工艺介绍01

I

中控技术白皮书/SUPcoNWHPP第一章：6G白酒行业概述中国的酒有5000年以上的悠久历史。在漫长的发展过程中，形成了

独特的风格，即以生长霉菌为主要微生物的酒曲为糖化发酵剂、复式

发酵、固态发酵或半固态发酵为特征，这成为东方酿酒业的典型代

表。酿酒工业是食品工业的一大行业，包括白酒、啤酒、葡萄酒、黄酒、果露酒、酒精等。从原始的小作坊生产，到如今的大规模机械化、半

机械化生产，从发酵酒发展到蒸馏酒高度酒，再发展到蒸馏酒低度酒，产量由小到大，花色品种越来越多，市场一派繁荣景象，在世界

酒林中地位举足轻重，成为国家财政税收的重要来源，在国民经济中占有相当重要的位置。白酒行业作为我国传统发酵食品工业的典型代表为国民经济的发展做出了重要贡献，随着市场竞争的加剧、人力成本的增加、消费者对白酒品质要求的提高，白酒行业对生产企业的技术要求进一步提高，通

过先进的工艺技术及智能化技术升级生产模式已是势在必行。中技术白皮书/SUPCON

WHITE

PAPER糙沙高粱破碎润粮母糟蒸粮摊凉拌

曲堆积发酵入窖发酵开窖取酪蒸粮七轮次后丢糟图典型酱香型白酒工艺流程图03

中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER典型白酒生产工艺流程白酒中国白酒是以富含淀粉质的粮谷类为原料，以中国酒曲为糖化发酵剂，采用固态、半固态或液态发酵，经蒸馏、贮存和勾调而成的含酒精的饮料。本文以主流香型典型代表酱香型白酒为例介绍白酒生产工艺流程。酱香型白酒酿造工艺独特且复杂，以茅台酒为代表，采用高温制曲、多次发酵、长期贮存工艺。原

料主要是高粱和小麦，生产周期长，遵循“12987”原则，即一年一个生产周期、两

次投料、九次蒸煮、八次发酵、七次取酒，再经多年窖藏后才上市。下沙高粱破碎六次循环摊凉拌曲堆积发酵入窖发酵开窖取醅轮次酒润

粮尾酒蒸粮尾酒尾酒水水第二章：白酒行业痛点与需求分析随着产业结构调整的进一步完善，未来，大众市场消费观念的改变和消费档次的提升是白酒行业发展的主要推动力量，白酒企业需要充分把握大众消费升级

的黄金机遇，通过品质提升、市场细分和产品创新等手段，更好的满足大众市

场的消费需求，推动产品结构的转型与升级。因此行业整体的自动化、信息

化、智能化的需求释放将明显呈放大趋势延伸。白酒行业痛点难点分析白酒行业的酿造装备大多比较落后，大部分工序还依靠人工操作，酿造技艺的传承沿袭师徒间口授心传的方式，传统的生产方式导致酿酒企业生产效率低、劳动强度大、酒质不稳定、能源消耗高、快速反应市场需求难等诸多

问题，这些已阻碍了传统酿酒产业可持续发展和竞争力的提升。行业整体迫切需求通过数字化、智能化的技术来

提升产业核心竞争力，实现白酒企业提质、降本、增效、安全、环保的管理目标：●

自动运行：白酒酿造各工序手工、半自动或单机PLC控制模式，难以实现全流程自动运行；●

智能酿造：

白酒酿造上甑、蒸馏、摘酒等工序难以实现智能化自动化；●

智能酒库：酒库规模大数量多管控难，传统输酒人工接管板控制方式效率低下；●

工艺传承：

工艺参数难以优化提升，传统工艺难以有效传承；●

质量提升：

传统手工操作质量不稳定，难以提升优质酒产酒率；●

产量提升：

老旧的工艺设备及操作控制技术无法满足快速增长的产能需求；●

低碳节能：双碳节能政策及企业降本的需求推动酒企进一步关注低碳节能管理；●

定制化需求：

快消品跟随市场需求实现快速定制化生产。白酒行业数智化转型升级关键需求企业效益提升产能提升、生产效率提升

成本管控、人力投入降低低碳节能管控能源管理、能源优化设备优化、低碳优化工艺传承优化糟醅检测、酒体检测工艺管理、工艺优化工艺自动化

运行智能化

质量透明化

设备可视化产品质量可追溯优质酒提升、偿评系统

检化验业务、批次追溯安全生产管控安全管控、环境治理

环保提升、安环培训酿酒生产自动配糟发酵、上甑蒸酒

摊凉加曲、勾调储酒中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER智能工厂效益质量安全工艺低碳自动第三章：白酒行业未来发展趋势分析66中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER行业发展现状分析白酒行业经过“十三五”期间的快速增长阶段，自2021年起由政策调整、消费结构转型和存量竞争三重因素叠加驱动，进入新一轮调整周期，呈现出明显的量减价增特征，行业产量延续下降趋势，但销售收入和利润保持稳定增长，主要得益于消费结构升级与行业集中度提升的双重驱动。2

024年规模以上白酒企业980家，总

产量414.5万干升，同比下降1.8%。尽管产量持续走低，但销售收入和利润却实现增长，2024年行业销售收入7963.8亿元，同比增加5.3%;实现利润总额2508.7亿元，同比增长7.8%,凸显行业从粗放型向集约型发展的转变。行业集中度快速提升，行业前五名贵州茅台、五粮液、山西汾酒、泸州老窖、洋河股份市场集中度超过45%,强者恒强效应显著,头部酒企凭借品牌与渠道优势持续挤压中小酒企生存空间，市场加速向头部企业集中。白酒作为中国传统产业的代表，正经历着从经验驱动到数据驱动、从传统酿造到智能制造的深刻变革。在国家推进新型工业化与数字经济战略背景下，白酒行业的智

能制造已从单点技术应用向全产业链协同创新方向发展，呈现出技术融合深化、绿

色低碳转型、产业生态重构等多元趋势。白酒行业智能化转型在政策、市场和技术三重核心驱动叠加下正处于加速推进期，当前白酒白酒行业智能制造聚焦于三个方向：酿造生产流程的数智化改造、全产业

链的数字化集成、营销服务的数智化创新。国家发改委《产业结构调整指导目录(2019年本)》将“白酒生产线”从“限制类”产业中移除，有利于酒业吸引优质资源进入酒类行业，有力推动酒业落后产能

淘汰机制，促进酒业的产业升级和结构调整。《中国酒业“十四五”发展指导意见》、《食品工业数字化转型实施方案》等政策文件明确指出，要以智能酿造推动

创新发展，深入推进关键工序智能化，生产控制自动化和供应链优化，推动产业科

技创新，工艺创新和管理创新，助力产业转型升级。可以说，实现数字化转型已成

为酒类行业构建现代化产业体系的重要路径。贵州茅台、泸州老窖、五粮液、国

台、劲牌、今世缘等头部企业通过数年探索已建立起较为完整的智能制造体系，并

取得显著成效。白酒智能制造已从早期的单机自动化阶段发展到系统智能化新阶

段

。白酒行业数智化转型是应对市场竞争、满足消费升级、实现可持续发展的必由之路。通过自动化、数字化、智能化、低碳化与柔性化的技术融合，企业可突破传统

瓶颈，构建差异化竞争力。未来，行

业需进一步强化技术投入与生态协作，推动中国白酒从“传统技艺”向“智能智造”跨越，续写千年酒文化的现代篇章。09

中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER行业数智化发展趋势分析第四章：白酒行业“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构中投技来

Beaecor106G面对白酒行业的难点痛点，中控凭借20余年智能化技术的深厚积累及白酒行业数智化工厂建设经验的总结提炼，创新性推出面向白酒行业客户的“1+2+N”

工

业AI驱动

的企业智能运行新架构，以实现白酒行业客户安全、质量、低碳、效益提升为建设原

则，以切实解决白酒企业的难点痛点为抓手，通过构建一个中心、两个平台、智能优

化、全面协同的白酒酿造车间智能化模型，在保持传统发酵核心工艺不变的前提下，

将

工业互联网平台技术、智能感知技术、智能控制技术、人工智能技术与传统白洒酿

造工艺深度融合。基于中控“1+2+N”

工业AI驱动的企业智能运行新架构构建数智化的白酒酿造管控一体化平台，以DCS运行数据基座为核心，实现白酒酿造全流程生产控制的自动化、

智能化转型；以supOS工厂操作系统平台为核心，以全新的智能酿造车间管理模型构

建智能酿造中台，通过建设生产管理、设备管理、能源管理、质量管理等业务管理

APP,并与企业资源计划系统

(

ERP)

、供应链管理系统(

SCM)

、

客户关系管理系

统(CRM)等多维度的信息系统集成与协同，实现白酒酿造全流程生产计划、生产调

度、生产指令执行实时追踪、生产追溯、设备管理、能源优化、质量管控的多维度智

能管控。突破制约传统固态酿造工艺的技术短板，推动中国白酒行业数智化转型快速

发展。时间序列大模型TPT

超图大模型HGT数据输入Al

数据基座

(supOS)设

备

数据

质

量

数据

模

拟

数据

研

发

数

据

生产

数

据

供

应

链

数

据原辅料车间酿酒车间制曲车间

勾调/酒库车间□包装/仓储车间动力/公辅车间图白酒行业“1+2+N”智能工厂解决方案架构中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER场景化应用Apps工厂操作系统自动化篇基于中控“1+2+N”

工业Al驱动的企业智能运行新架构构建数智化的白酒酿造管控一体化

平

台

，以DCS

运行数据基座为核心，实现上甑蒸酒、分段摘酒、摊凉加曲、堆积发酵、糟醅转运、分级储酒等关键工序生产控制的自动化、智能化；实现白酒酿造生产过程的工艺自动化、运行智能化、质量透明化、设备可视化。以酿酒机械化生产线为基础，以

DCS控制系统平台为核心构建酿酒中心级一体化管控平台；通过DIRECT智能操作导航实现PA层生产工单解析、批

次自动执行、酒甑、摊凉机、智能行车、RGV等自动调度运行；整合白酒

酿造全流程，实现包括入窖发酵、出窖配料、上甑蒸馏、分段摘酒、摊凉

加曲等全流程一键启停自动运行、智能运行管控。中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER统一集中控制原辅料系统统一运行调度异构通讯统一协同管理远程10酒库系统异构通讯摊凉加曲系统制曲系统异构通讯RGV系统动力/公辅系统

异构通讯DCS助力酿酒一键启停自动运行传统白酒酿造各工序手工操作、半自动操作或单机PLC控制模式，生产效率低，质量不稳定；产线各设备单机控制现场人工操作，无法实现一键启

停联动控制；多台酒甑、摊凉机、

RGV

、智能行车无法实现自动协同调

度运行；批次生产人工干预较多，各工序设备运行无法智能协同。酿酒中心全流程智能运行管理与控制系统拌和加糠系统远程IO上甑蒸馏系统远程IO智能行车系统通讯集成发

酵WCS系统连续蒸粮系统统一数据集成智能摘酒系统13通讯集成远程IOOMS

任务订单管理

OMS配方管理路径匹配

合成配方流程图生成在线监控流程图设备动态人机交互人机界面现场设备DCS赋能酒库输酒智能化白酒酒库规模大、酒罐陶坛数量多、产区广，传统白酒酒库输酒采用人工接管板跨接进行管路切换，效率低下；各酒库之间导酒输送路径复杂，自由度高，人工管控

疏忽易出现混酒的情况。以收酒罐区、中转库区、盘勾库区、陶坛库、成品库等罐区采用全自动阀阵设计为基

础

，以

DCS运行数据基座为核心，基于对罐区及阀阵的建模生成路径数据库，基

于调酒任务单实现进酒、出酒、倒酒过程阀阵路径自动匹配、阀阵及酒泵的自动开

关及联动联锁控制；管道余酒自动清理；阀阵防止串酒自动联锁控制。流程图绘制

路径数据库路径生成中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER下载执行传输控制路径动态A

8

儿

到

进盖(15

ml摊凉机温度控制大时滞特性易出现控制不均匀、不稳定；冷却风采用自然风，季节变化、天气变化对其影响较大；摊凉糟醅固态物料容易出现输送不均匀，厚度、粘

度、含水变化。中控技术推出针对性的摊凉机APC温度优化控制模型，通过摊凉机前、中、后多段多点在线温度检测构建摊凉机温度场模型，并根据季节变化引入环境温度作为前馈

控制变量；通过板链糟醅厚度检测、糟醅均匀度检测、板链输送速度检测实时计算

糟醅体积流量，基于以上检测变量及风机风量、数量、变频设置等控制变量采用多

模态模糊模型前馈串级分程控制算法对摊凉机进行建模，可有效实现多季节、多品

类糟醅的摊凉温度稳定均匀控制。APC先进控制助力摊凉入窖精准控温中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER山南酒厂位于黄石黄金山开发区劲牌健康产业园，占地1000余亩，规划分三期建成，主要担负劲牌公司除劲酒系列以外的保健酒生产，初期，将以生产追风八珍酒、十全酒和韵酒为主，三期全部建成后，年生产能力将达到15万吨，成为继劲牌酒厂后劲牌公司第二大集成品包装、基潜调配、保健酒调配于一体的自动化生产厂.能源计量信息化管理系统对山南酒厂的电、水蒸汽、压缩空气等能源实现精细化计量、标准化采集、智能化分析，形成了一套专注于能源管理和节能减排的应用系统。本系统已于2013年8月投入运行，通过能源统计、分析、管理，考核、预警等功能，可以为全厂节省10%的能源成本。今日各项能源实时用量用电01332.019千瓦时用水00260.000吨

蒸汽00003.000吨节能尽一份力环保多一点心明星用户■[山南酒门本月在线50分钟■[包装车间本月在线33分钟空气00945.335

[

力车间本月在线32分钟1号罐区总用电：3337.86千时通防站总用电，390.01千瓦时2013年9月用能成本总成本电峰电：28638.83千瓦时单价：0.6947元成本：19895.4元46978.0元平电：33850.51千瓦时单价：0.4742元成本：16051.91元谷电；40975.84千瓦时单价：0.2692元成本：11030.7元总用电：103465.18千瓦时水7250.00吨单价：0.8元成本：5800.0元5800.0元蒸汽158.0吨单价：1.0元成本：158.0元158.0元压缩空气11306.5立方米单价：1.0元成本：11306.55元11306.55元成本合计65692.55元年

单

产

能

耗

同

比

(

吨

标

煤

/

件

酒

)0.0030.0020.0012B知

识

课

堂2013-09-102013-05-102013-04-242013-04-242012-10-042012-09-282012-09-272012-09-06劲酒为保健酒标准化生产创造了可能保健酒联盟成立行业标准有望出台劲牌被国家工商总局商标局认定为“中国批名商标”[劲酒集团保健酒品牌-劲牌公司喜获两项国家专利保健酒品牌]冬年进补手把手教你泡药酒保健酒品牌健康科学喝保健酒可以安神补脑保健酒品牌]保健酒你该怎么喝保健酒品牌饮用保健酒须知用电动间米月车方本立能源统计拓扑图

能源管理工作流能源管理能源成本核算

班组能耗统计

产线能耗分析

能源指标管理能源绩效评价7.

水系统循环泵能效报表工具能源实时报警

历史趋势查询中控智能工厂信息建模平台(指标系统)supOS工厂操作系统原辅料中心

制曲中心

酿酒中心

勾调中心

包装中心

动力中心节能低碳助力酿酒零碳工厂建设酿酒生产过程中需要消耗大量的蒸汽、水和电力，双碳管控推动酒企节能降碳；酿酒生产能源数据自动采集不全面，部分存在人工填报准确性无法保证；酿酒生产能耗波动大，存在高负荷低使用率，没有有效的能源调度管

控。基

于DCS

运行数据底座构建的全厂能源数据一张网，通过线上能源管理系统对酿酒工厂能耗状态进行监测、分析和预测，达到深挖节能潜力，合理计划和利用能源，实时监测和推送能耗异常信息，有效节能减排减碳的精细化

能源管控目标。设备能效监控1.

中心能效2.

酒甑能效3.

锅炉热效率4.

汽轮机效率5.

空压机组能效6.

空调机组能效能流图监控1.

公司能流总图2.

中心能流总图3.

电力能流图4.蒸汽能流图5.

燃料能流图6.

水系统图中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER能源实时监控移动APP8.……大屏展示以酿酒计划为核心，拉动原辅料需求计划、成品原辅料生产计划，使上下游业务满足酿酒生产需求，促进上下游部门业务协同，保障生产执行可行性及生产节拍。原料采购计划粮食采购计划(年、月)糠壳采购计划(年、月)原料采购订单原料到货计划原料备料计划原料备料计划添

加完成序号□单据编号年份计划开始日期计划结束日期车间计划总产量制单人1目

DD_20210106_00120212020-12-102021-12-10酿酒八中心8601600.00蒋波2目

DD2020041300120202020-04-012020-12-31酿酒八中心1200000.00王海原材料处理生产

计划原料输送计划制曲生产计划(年、月)其他计划原料需求计划(日)曲药需求计划(日)原料预处理(日)白酒酿造上下游各车间生产计划难以实现有效协同，生产执行与生产节拍容易受到影响；酿

造中心协同上下游业务没有线上数字化，依靠

纸质单据及人工通讯，导致酿造生产出现要料

慢、来料多等问题。酿酒生产计划年度生产计划月度生产计划日生产计划日备料计划生产运营管理助力以酿造为核心的上下游计划协同系统功能■

酿酒生产计划■成品原辅料生产计划■原辅料需求计划■曲药需求计划■

曲药生产计划■包装生产计划年计划/月计划计划编制/审核计划调整计划拆分计划拉动/推送

计划跟踪/预警中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER现场仪表白酒酿造工艺需要大量的物料转运，现场仪表要配置先进的定位、温度、有无料检测、压力等传感器，实现生产现场数据实时采集。●

光电开关、接近开关、行程开关：用于物料转运输送设备定位控制；●

无线温度传感器：

实时监测窖池发酵温度，替代人工巡检；●

红外热成像仪：

实现甑内温度场可视化。糟高度(cm)PAPER

18中控技术白皮书/SUPCONWHITE糟顶温度℃X分析仪器在线水分、酒度、理化指标等仪表和分布式实验室系统，利用大数据分析和统计过程控制(SPC)

工具，为产品质量提供全程监控支撑；视觉Al分析仪表新型工艺分析仪仪表；主要功能是糟醅识别、智能摘酒等。中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER图糟醅识别图智能摘酒数字化篇白酒行业生产制造属于典型的同时具备流程与批次生产的混合工业生产；基于中控“1+2+

N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，可完美打通白酒生产的前段与后段工艺，实现整个白酒生产过程的完美融合；协同数字化产品实现产、供、销财业一体化，提升生产的灵活性与营销的高效性。运营关键用户数字化运营与绩效指标工业操作系统多组织访问控制、工作流引擎统一通知、容器化、API

网

关数据入湖：1.周期批量抽取2.CDC流式计算X-Lake数据湖X-ETL数据共享交换数

据

治

理

工程师supOSWMS

ERPIT运维工程师supOS工厂操作系统sup

OS工厂操作系统作为一款先进的工业操作系统，为白酒行业提供了全面的数字化解决方案，

赋能企业实现高效发展。supOS工厂操作系统涵盖了从数据采集、

处理、存储到应用的完整流程。系统包括多个模块，如X-Link

数据采集器、X-Lake

数据湖、

X-IDE

开发环境、

X-BD

大数据分析平台等，支持不同用户角色(如工艺工程师、IT

工程

师、运营用户等)通过桌面端、移动端等进行操作。在白酒行业的应用主要体现在以下几个方面：●

数据采集与监控：

通

过X-Link

数据采集器，实时

采集白酒生产过程中的温度、酸度、酒精度等关

键数据，实现对生产过程的全面监控。●

生产流程优化：

利

用X-Lake

数据湖存储和分析海量生产数据，结合Al

模型对发酵过程进行预测与

调控，优化发酵条件，提高出酒率和酒品质量。●

供应链协同：

通过X-ETL数据共享交换模块，实现

供应链各环节的数据集成和协同，优化库存管理

和物流配送。●

质量追溯与管理：

利用X-DAM

数据资产管理模

块，实现从原料到成品的全流程质量追溯，确保

产品质量的稳定性和一致性。●

能源管理与节能减排：

通

过X-BD

大数据分析平

台，实时监测能耗数据，优化能源使用，降低生

产成本。●构建智能化酿造车间：

通过supOS

平台实现酿造

车间的自动化和智能化，减少人工干预，提高生

产效率和车间人均产能。●

应用开发与定制：

通过X-IDE开发环境，企业可以

根据自身需求开发定制化工业应用，如智能工厂

App

、工艺流程图组态配置等。通过上述这些应用，

supOS

工厂操作系统为白酒行业提供了全面的数字化解决方案，助力企业实

现高效生产、品质提升和可持续发展。

中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER桌面端智能工厂Apps

无代码开发时

序

数据转储

数据库X-DAM

数据资产管理工艺流程图

组态配置

看板/报表低代码开发数据中台即席查

询

数

据X-BD大数据

分析平台X-IDE

可选组件内置服务精益专家IT工程师手机端

supLinkCollector采集器OODM对象化建模高层领导

岗位操作自助

分析指标计算数据集成、数据入湖场景化

分析工艺

工程师运维平台自控

工程师数据展示表单数字化数据

建模协议转换Mariadb加工萃取●

设备状态监测：

实时监测白酒生产过程中关键设备的运行状态，如发酵

罐、蒸馏设备等，确保设备的稳定运行。●

故障预警与诊断：

通过智能分析设备数据，提前预警潜在故障，减少设

备停机时间，提高生产效率。●

能源管理：优化设备的能源使用，降低能耗，提高能源利用效率。●

生产协同：

与中控技术的其他数字化解决方案(如supOS

工厂操作系

统)协同工作，实现生产过程的全面数字化管理。PRIDE助力酿酒全生命周期设备管理设备管理缺少科学手段对制度执行情况进行有效的监管和评估；设备维修保养计划管理难度较大，无法达到最优的设备使用效率；设备缺少全生命周期的的管理规范及措施，设备信息缺乏，综合分析利用率低。PRIDE全设备智能感知平台，旨在为工厂建立一个全面透明的设备健康数据平台。PRIDE产品通过实时监测和分析设备的运行状态，帮助工厂实现设备的智能感知和管理，从而提高设备的可靠性和运行效率。在白酒行业，

PRIDE产品可以应用于酿造设备的智能感知和管理。通过实时监测设备的运行状态，PRIDE产品可以帮助白酒企业提前预警设备故障，减少停机时间，提高生产效率。同时，

PRIDE产品还可以与中控技术的其他

数字化解决方案(如supOS

工厂操作系统、智能摘酒装置等)协同工作，共同推动白酒行业的数字化转型。目前

主要应用在：RCM可靠性分析

OEE分析

人员绩效分析

报警分析

仪表故障分析

知识管理系统设备检维修策略管理

设备完整性体系监控

设备大检查设备前期管理关键机组状态监控

静设备腐蚀管理电气仪表设备管理专项设备管理检维修管理机泵在线监测智能仪控管理智能设备管理分析仪管理分析仪监控系统分析仪智能管理智慧层工厂决策层业务管理层设备智能层工

业操作系统平

台基础数据采

集层动设备监测离心机监测

往复机监测挤压机监测巡检系

统实时数据库LIMS中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER

OpenAPI、SDK工业

工业APP

大数据算法主数据系统

开发环境

运行环境supoS

工业数据资产管理平台泵群监测

静设备监测DCS/SCADA工业信息安全

部署迁移运维supLake多元分布式对象化工业数据湖ERPMES电气监测LDAR停户管移动小程序

开发环境消息引

擎服务5G

网络异常处理全流程质量监控平台(

DAAS)性状、鉴别、组分、含量、物性、化学、杂质…制曲车间Q-Lab打造酿酒企业智慧实验室实验室人员业务量大、临时样人员安排问题、短时样品量过大来不及做、送样不及时；样品前处理、后处理占用大量时间、仪器分析过程需要人工操作干预、样品本身问题导致仪器故障；实验数据手工记录、手工录入，过程

监督缺乏规范性、实验过程人工环节较多，过程规范性无法监督、数据审核依靠人工经验。Q-Lab

产品作为全流程智能质量监控平台，旨在通过Al

技术和大数据分析，实现生产过程的全面质量监控和管理。在白酒行业，

Q-Lab产品可以应用于以下几个方面：●

生产过程监控：

Q-Lab

能够实时监测白酒生产。过程中的关键参数，如发酵过程中的温度、湿度、酒精度等，确保生产过程的稳定性和一致

性。通过实时数据采集和分析，

Q-Lab

可以帮

助企业及时发现生产过程中的异常情况，减少

质量问题的发生。●

智能质量预测：

利

用Al

技

术

，Q-Lab

可以对生产过程中的质量数据进行分析和预测，提前预

警潜在的质量问题，帮助企业采取预防措施，

提高产品质量的稳定性。●智能质量优化：

通过分析历史数据和实时数据，

Q-Lab

可以优化生产工艺，提高生产效率和产品质

量。例

如

，在发酵过程中，

Q-Lab

可以根据实时监测

的数据调整发酵条件，提高发酵效率和酒液品质。●智能根因分析：

当质量问题发生时，

Q-Lab

可以快速

分析问题的根源，帮助企业快速解决问题，减少生产

损失。●质量追溯与管理：

Q-Lab

可以实现从原料到成品的全流程质量追溯，确保产品质量的稳定性和一致性。全面获取白酒行业从原料、中间品、产成品及公用工程、生产环境等全质量数据，以质量数据透视生产过程，进行精准、实时、多维度的质量数据管理，动态可视化的展示企业质量状态的智能质量监控系统。

中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER质量追溯智能化篇图像输入未流酒头酒二段酒知识库流酒温度尾酒●

酒段逻辑尾水异常报警以DCS

运行数据底座+AI智能引擎构建AI智能摘酒大模型，通过AI

机器视觉获取图像来代替人眼的功能获取图像数据，经过运动图像ROI

提取、酒花图像预处理分割、酒花特征参数提取，再结合流酒的温度、流量、时间及蒸

汽压力流量等数据，采用中控自研的AI

智能摘酒大模型通过大量的实例数据训练优化，在保留传统的看花摘酒工

艺不变的前提下，实现智能化分段摘酒，可有效降低人工摘酒的主观误差。PAPERAl智能摘酒大模型实现摘酒智能控制传统白酒酿造依靠酿酒师人工看酒花形态判断分段摘酒，难以保证酒质的稳定性和一致性，对收酒率特别是优质酒的产酒率影响较大；传统酿酒工艺通过口传心授的模式，难以实现有效的工艺传承。中控技术白皮书/SUPCONWHITEAI智能摘酒大模型三段酒传统白酒酿造依靠酿酒师人工上甑，经验技术要求高，难以保证质量稳定性；操作工现场工作劳动强度大，效率低，工作环境差，招工难度大；传统酿酒工艺通过口传心授的模式，难以实现有效的工艺传承。X以DCS

运行数据底座+Al

智能引擎构建AI

智能上甑大模型，多传感器融合，检测甑内糟醅纵向温度场、糟顶温度场分布，将糟面按象限切分为41个区域，实现温度场的预测可视化指导上甑，结合上甑过程蒸汽压力、流量、料

位高度、上甑速度等数据，通过Al智能上甑大模型进行大量实例数据训练优化，实现自动优化上甑，提高收酒率

及酒质。AI智能上甑大模型实现上甑温度场预测可视化

中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER糟高度

(cm)糟顶温度℃采用中控AI智能工业大模型，基于深度学习技术建立高准的白酒酿造工艺预测模型，通过大量的生产实例批次工艺数据训练优化，实现白酒酿造工艺参数寻优与辅助工艺决策，有效提高白酒酿造的生产效率，提高出酒率。中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPERMES数据读取业务组件位号监控境接口层应用状态监视应用层数据集管理对象层对象仓库运行环境分布式调度插件管理管理MQTT开源组件HTTP

Client传统白酒酿造工艺技术依据多年酿酒师经验总结口传心授模式进行传

承，难以构建确定的内部机理模

型；创新工艺技术及设备技术来提

升产业的过程中，很难判断现有的

各工序工艺参数是否是最优解，是

否可以调整优化；企业经营迫切需要通过工艺技术的升级来提升优质酒的出酒率、有效

提升酒企效益。参汉碧酒8中心出酒产量模出酒产量预测AI智能大模型赋能白酒酿造工艺寻优Python运行环境

Java运行环境调用路由

消息路由

节点状态监视H厂资源管理节点管理用户管理

权限管理工厂模型业务组件工业数据智能分析引擎头酒流酒冷凝器回水温度-糖化出料加湿装置温度-三段酒流酒温度-配酒复合典温度立体库4号酒精浓度最大值立体库1号C02浓

度

-序列化插

件管理AvroWebSocketgRPCHTTPServerMES数据读产量预测RPC插件

HTTP插件模型在线同步应用版本

控制跨书点调

度应用管理算法管理对象守护特征工程机器学习模型管理脚本管理导入导出应用快照低代码开发环应用模板中心IDIAE

RuntimeSDK-

0.25第五章：白酒行业典型业绩及案例66中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER典型案例

—▶工业AI酿智慧酒香泸州老窖固态法白酒数字化新模式项目泸州老窖以提高白酒酿造过程可控性、品质稳定性及节约资源等为目标导向新建固态法白酒生产数字化车间新模式应用项目，以中控1+2+N白酒智能化整体解决方案为核心构建浓香型白酒数智化酿造工厂，通过构建一个中心、两个平台、智能优化、全面协同的白酒酿造车间智能化模型，在保持传统发酵核心工艺不变的前提下，将人工智能技术及装备引入白酒生产工艺，突破制约传统固态

酿造工艺的技术短板，建成国际领先的白酒传统固态酿造智能化生产车间。基于中控1+2+N白酒智能工厂新架构构建酿造车间一体化的管控系统平台，以DCS运行数据基座为核心，实现自原料仓开始至粮食蒸煮、摊凉糖化、配糟发酵、上甑蒸酒、分段摘酒、丢糟处理等全过程的自主运行；以

supOS

工厂操作系统平台为核心，构建全新的智能酿造车间管理模型，通过建设生产管理、设备管理、能源管

理、质量管理等业务管理APP,并

与ERP系

统

、WMS系

统

、DCS

系统等多维度的信息系统集成与协同，实现窖池

立体库系统、酿造控制系统的统一调度管控，实现酿造车间生产计划、生产调度、生产指令执行实时追踪、生产

追溯、设备管理、能源优化、质量管控的多维度智能管控。将Al人工智能技术及装备引入白酒生产工艺，建设Al人工智能摘酒系统、智能配糟系统、智能上甑系统以解决常规控制方案无法解决的白酒酿造技术难点。建设酿酒工艺参数寻优智能辅助决策系统，采用工业大数据技术对酿

造、发酵过程的温度、压力、配方、糟醅理化指标等大量的生产实时数据进行智能化分析，实现酿酒工艺参数的

智能化寻优，以提升优质酒产酒率、降低能耗。792%工艺数据自动采795%自动控制率95%数据抄录错误795%报告自动率100%计算错误790%无纸化率●

操作工人：整条产线6人说明：原同等规模生产线为15人●

线生产能力：2万吨/年说明：一条生产线等同于13条传统生产线的产

能●

与传统生产线相比，吨酒能耗降

低29.4%。●

与传统生产线相比，不良品率降

低33.3%。管理数字化

管控智慧化29.4%单产能耗降低33.3%不良品率减少中控技术白皮书/SUPCONWHITE

PAPER流程自动化60%减少人力1

3

倍产能增加典型案例二