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中控· SUPCONSUPCON WHI TE PAPER⽩酒⾏业智能⼯⼚解决⽅案⽩⽪书SMART FACTORY SOLUTI ON FOR LI QUOR I NDUSTRY中控技术股份有限公司2025年9⽉

序⾔当前,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。⽩酒⼯业作为国家重要税收来源和⻝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A1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。中控技术⽩⽪书/SUPCON WHI TE 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 WHI TE PAPER

第⼀章:66 ⽩酒⾏业⽣产⼯艺介绍01 I中控技术⽩⽪书/SUPCON WHI TE PAPER

⽩酒⾏业概述中国的酒有5000年以上的悠久历史。在漫⻓的发展过程中,形成了独特的⻛格,即以⽣⻓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。酿酒⼯业是⻝品⼯业的⼀⼤⾏业,包括⽩酒、啤酒、葡萄酒、⻩酒、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,在国⺠经济中占有相当重要的位置。⽩酒⾏业作为我国传统发酵⻝品⼯业的典型代表为国⺠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。中控技术⽩⽪书/SUPCON WHI TE PAPER02

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...
白酒智能工厂白皮书拆解:1+2+N架构下的3个数字,看传统酿造如何被AI重写(附报告下载)

1. "1+2+N"三层架构:白酒数字化的骨架怎么搭

报告提出了一个标准化的三层架构。第一层是"1"个工业互联网平台,负责把全厂的数据、设备、系统打通。第二层是"2"个核心中枢——生产执行中枢和质量管理中枢,一个管怎么造酒、一个管造出来的酒好不好。第三层是"N"个智能应用——智能发酵控制、智能蒸馏控制、智能勾调辅助、AI视觉质检等等。

这个架构的精髓在于它没有试图用一套通用方案套所有酒厂。浓香型、酱香型、清香型的工艺差异极大,报告在每个环节都给出了针对性的技术方案。比如酱香型白酒的"12987"工艺(1年完整周期、2次投料、9次蒸煮、8次发酵、7次取酒),在整个酿造过程中有大量依赖技师经验判断的节点——何时翻粮、何时加曲、温度到了多少该转窖——这些在过去全是"看、闻、摸"的手艺活。

2. 用传感器和算法"翻译"老匠人的手感

报告里写得最实的技术章节是发酵和蒸馏环节的数字化方案。白酒酿造的核心变量是温度、湿度、酸度、淀粉含量、酒精浓度——这些在过去完全靠技师凭经验掌控。中控的方案是用分布式传感器阵列加上AI模型,把这些"看不见的手感"变成实时数据流和自动控制指令。

报告举了几个落地案例:智能发酵罐通过温度曲线和代谢物在线监测,可以在关键节点自动触发翻粮或加曲指令,减少人工干预带来的批次差异。智能蒸馏塔通过精准控制蒸汽流量和塔顶温度,让出酒率和质量稳定性都有了可量化的提升。报告提到这些方案在一线酒厂的实测中,出酒率提升和批次合格率改善的数据相当扎实。

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1. "1+2+N"三层架构:白酒数字化的骨架怎么搭

报告提出了一个标准化的三层架构。第一层是"1"个工业互联网平台,负责把全厂的数据、设备、系统打通。第二层是"2"个核心中枢——生产执行中枢和质量管理中枢,一个管怎么造酒、一个管造出来的酒好不好。第三层是"N"个智能应用——智能发酵控制、智能蒸馏控制、智能勾调辅助、AI视觉质检等等。

这个架构的精髓在于它没有试图用一套通用方案套所有酒厂。浓香型、酱香型、清香型的工艺差异极大,报告在每个环节都给出了针对性的技术方案。比如酱香型白酒的"12987"工艺(1年完整周期、2次投料、9次蒸煮、8次发酵、7次取酒),在整个酿造过程中有大量依赖技师经验判断的节点——何时翻粮、何时加曲、温度到了多少该转窖——这些在过去全是"看、闻、摸"的手艺活。

2. 用传感器和算法"翻译"老匠人的手感

报告里写得最实的技术章节是发酵和蒸馏环节的数字化方案。白酒酿造的核心变量是温度、湿度、酸度、淀粉含量、酒精浓度——这些在过去完全靠技师凭经验掌控。中控的方案是用分布式传感器阵列加上AI模型,把这些"看不见的手感"变成实时数据流和自动控制指令。

报告举了几个落地案例:智能发酵罐通过温度曲线和代谢物在线监测,可以在关键节点自动触发翻粮或加曲指令,减少人工干预带来的批次差异。智能蒸馏塔通过精准控制蒸汽流量和塔顶温度,让出酒率和质量稳定性都有了可量化的提升。报告提到这些方案在一线酒厂的实测中,出酒率提升和批次合格率改善的数据相当扎实。

这个方向的商业价值很直观:白酒行业尤其是高端酱酒,一个批次的价值可能有几百万甚至上千万。批次之间的质量波动是最大的利润杀手。智能化不是替代老匠人的经验,而是把这些经验变成可以被复制、被优化的标准流程。

3. Q-Lab和数字孪生:从"酿出来才知道"到"没酿就知道"

报告里还有一个比较前沿的技术应用——Q-Lab(品质实验室)和数字孪生。传统白酒的品质评估高度依赖人工品评——国家级品酒师靠嗅觉和味觉判定酒的等级和风格。中控的方案是在保留人工品评的基础上叠加一套基于光谱分析和AI感官模型的客观评价体系,形成人机互补。

数字孪生的应用则是把整个酿造过程在虚拟空间中建一个"数字克隆"。通过模拟不同工艺参数组合下可能产生的结果,酒厂可以在"实际投料"之前先在数字世界跑一轮,预判品质走向和最优参数。报告把这个称为"品质预控"——在问题发生之前就解决掉,而不是酿出来发现不对再调整。

这些技术叠加在一起,解决的其实是白酒行业一个长期的结构性痛点:产能扩张受限于"大师傅"的数量和质量。当酿酒不再纯粹依赖个人经验,而是在"人机协同"的框架下运转,这个行业的规模化天花板才真正被打开了。

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