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近年来，中国食品行业市场发展迅速且存在灵活多变的特点。在消费升级与新经济的冲击下，食品行业利润正在逐步走低，日益激烈的竞争导致利润空间进一步被压缩。要想适应食品行业内外环境的变化，企业数字化转型升级不失为一种强有力的工具。

下面将从食品行业痛点切入，阐述食品行业数字化建设要点及关键步骤。

一、食品行业的痛点及诉求

1. 粗放生产，人工操作影响产品稳定

食品行业如生鲜、水果等品类的加工，以手工及半自动为主，整体自动化程度不高，人工操作对产品生产的稳定性和规范性的影响显著。

2. 产能尖峰效应突出，淡旺季明显

食品行业市场变化快，全年产能无法平均分布，有明显的淡季和旺季，产能尖峰效应显著，时常出现生产过量或缺货断货等问题。

3. 工艺多且随意性强，依赖员工经验

食品加工的部分环节对员工经验的依赖性强，由于农产品来料差异大，工人往往需要根据糖分、蛋白质等含量或是粘稠度、甜度等因素进行工艺微调，以达到所需要的口感和比例。

4. 产品质量有隐患，质量溯源能力不足

随着食品行业监管力度的增强，企业对于质量追溯的要求越来越高。许多企业生产溯源管理能力有限，出现问题难以第|一时间找到对应环节。

5. 市场需求变化快，定制化要求高

市场发展迅速，消费者口味变化快，食品饮料消费产品的生命周期短，同时，食品品类多而杂，定制化需求高。

二、食品行业数字化关键步骤

第|一步、设备智能化升级，必要环节自动化改造

装备智能化是数字化建设的基础，首先对必要设备、环节进行自动化升级改造，减少人工干预，提高产品生产的稳定性和规范性，减少生产损耗，降低人工成本。

第|二步、数据采集和生产监控，构建车间全|面感知能力

安装数据采集和识别设备，实现对生产设备和关键控制节点的实时监测预警。各种生产、加工和物流数据，通过条码读写器及 RFID等设备进行采集和识别。同时，通过视频监控规范员工操作，实现车间状态的全|面感知。

第三步、完善信息系统建设，搭建质量可追溯体系

将采集数据根据业务需求进行汇总分析，形成可视化看板并生成分析报告。根据企业需求搭建业务系统，如针对质量管控需求建设质量可追溯体系，以系统、全|面的数据链实现全过程可视化的追溯体系。

第四步、数据分析驱动生产，生产管理精益化

利用上述数字化技术和工具实现精益分析和管理，利用数据形成洞察，确定大工厂可用性。结合销售侧数据，对淡旺季产能建设、佳资源效率进行分析并指导实际生产。同时，通过大数据分析、机器学习，驱动数字化诊断，客观、实时、全|面地发现企业生产问题。

第五步、业务集成平台，打造柔性化产线及供应链

构建一体化的智能运营平台，实现业务有效集成与优化整合，提升信息共享水平，实现标准化、精细化运营管理，助推企业的快速转型。建立供应链协同的计划管理体系，打造自感知自适应的柔性化产线和供应链，打通产供销需求传递，组织均衡生产，降低在制品，减少库存。