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食品行业如何实现智能制造?

时间:2021-07-30 14:06 分享到:

对于食品行业而言,过去的两年是不平凡的两年,不是因为疫情,而是因为很多食品企业都纷纷瞄准了IPO。扎堆上市成为了食品企业最热衷的一件事,近两年光是乳品类别下就有15家企业挂牌上市。农夫山泉成功上市后,创始人钟睒睒个人身价飙升到578亿美元,超越马化腾成为首富,虽然仅仅持续了半小时,但足以反映资本市场对于食品行业的疯狂。

 

资本狂欢的背后有其深层次的原因,一部分原因是国家对于民营企业的支持力度加强,另一方面是对于食品企业上市的门槛降低,这一波政策红利不可谓不强。但对于食品行业的从业者而言,日子其实一直都不算太好过,这个古老的行业在消费升级与新经济的冲击下,利润在逐步走低,而激烈的竞争导致利润空间被进一步压缩,传统企业要转型最有力的工具就是数字化。


行业分析

 

 

从政策环境方面讲,一方面国家在出台各种政策鼓励食品企业走上越来越规范的轨道,另一方面也加紧了环评及卫生各方面的管控力度。在国家供给侧改革的大背景下,食品行业工业化、标准化程度越来越高,行业将面临大面积升级换档,小企业在环保设备以及管理方面的投入不足可能会直接或者间接导致经营困难,从而面临被收购吞并的风险。从数据上看, 2007年的前100强食品品牌有54个已经消失在2017年的市场,整个行业“马太效应”加剧。


从经济环境来看,2019年中国正式进入“万元美金”( 人均GDP),尤其在国内疫情被稳定控制以后,国内经济持续向好,食品餐饮行业增长迅猛,食品消费支出已成为居民第一大消费,占人均支出的30%以上,为整个行业的稳步发展提供了坚实的经济基础。


从社会环境角度来看,消费升级和分级现象同时出现,并且表现十分明显。食品也需要更加精准的定位,从口味到规格,从包装到文宣都是经过精确策划的,例如国内某白酒品牌。另外购买力趋于年轻化人群,品牌忠诚度开始变分散。与此同时消费者健康意识增强,不仅要吃饱、吃好,更要吃的健康,食品安全问题被提到了前所未有的高度,质量事故对企业可造成致命影响。


从科技环境方面来看,食品领域的“黑科技”也是越来越多,例如“锁鲜装”、“冻干水果”等,尤其是得益于国内蓬勃发展的物流行业,冷链运输系统越来越完善,成本逐渐降低,从冷库送货上门,炎炎夏日拿到手里箱子里冰还没化。在供应链管理上,基于人工智能与大数据的“销售预测”让盒马等品牌在供应链的控制上取得了前所未有的精确度,进一步提质增效。同时得益于国内食品机械的发展,传统食品厂自动化程度也在逐渐提高。


智能制造解决方案


从智能制造的发展路径来看,绝大多数的企业目前还处在数字化的早期阶段,生产现场车间的数字化程度普遍不高,条码、自动化、设备联网、看板、生产管控系统等普及率都不高,仍然存在较大的市场空间。

 

从具体需求角度讲食品行业的需求有着自己的特点,主要需求如下:


🔹生产记录与得率统计

食品行业面向的加工对象一般是农产品居多,工艺过程与金属、塑胶加工类制造有着明显的不同。工人在加工过程中会根据来料不同,例如糖分或者蛋白含量等不同,或者加工过程中在制品的粘稠度、甜度等因素进行工艺微调,以达到所需味道口感。所以食品加工某些环节非常依赖工人经验,以至于同样的原料不同师傅做出来产量、品质差异很大,例如典型案例“卤水点豆腐”,从财务角度来讲,这种差异便造成了成本的差异波动,对于净利微薄的食品行业来说“收得率/出成率”便成为了一个很重要的指标。


因此在生产过程中,严格记录每道工序的产量信息,从而对工人的绩效予以评估或者用来改进工艺过程,对SOP进行优化,变得尤为重要。金蝶云星空针对这一行业特性采取全方位立体化的信息采集技术,帮助客户获得工人与机器的反馈信息。


🔹过程参数与追溯


随着食品行业的监管力度越来越大,食品对于追溯的要求越来越高,不少食品企业甚至对产品做了“一物一码”的序列号管理,这里面既有外在环境的要求,也有企业内在管理的需求,不仅仅是生产端,对于营销端的渠道通路管理同样重要。金蝶云星空通过条码、批号、序列号的管理以及人、机、料、法、环、测等信息的全面采集关联,实现了产品从采购至生产至销售通路的全价值链数据回溯。


 

 

🔹工人操作规范化


食品行业中的某些加工类别,如生鲜、水果、干货、熟食等品类的加工以手工及半自动为主,产线与车间离散化分布,整体自动化程度不高,需要人工大量干预工艺过程及搬运等操作。人为因素的影响给产品稳定性、规范化带来挑战。金蝶云星空采用一系列防呆防错措施,结合IoT及图像识别等最新技术,对工人的操作规范化进行监督管理。

 

 

 


 

🔹质量管理与追溯


食品安全与质量控制是企业的安身立命之本,严格管控产品采购、加工、存储、销售的每道环节是最基本的要求。金蝶云星空提供品质管理方案,覆盖来料检验、库存检验、在制品检验、巡检、首尾件检、出货检验等环节,并可对不良品、不良原因进行统计分析,为供应链管理与生产管理提供坚实保障。