2026-11-06

从业务结果出发，
中小乳品企业如何分阶段迈向智能制造？

提到数智化转型，许多乳品企业首先想到的，往往是浩大的工程、长期的建设周期和高昂的项目投入。数智化是否只是大型企业的“专利”？对于资源更有限的成长型及中小乳企而言，如何既不掉队，又不盲目追求一步到位，而是从自身业务需求出发，以可承受的投入、可落地的节奏，走出一条适合自己的数智化路径？

利乐中国数字化业务团队在近期的乳品生产数字化转型行业交流中提出，企业需结合工厂实际基础分阶段稳步推进，在改善当下经营表现的同时，持续积累面向未来的数据与流程基础。

利乐新一代数智化平台——利乐^®Factory OS™工厂操作系统，正是专为承载这一演进路径而打造的开放、模块化、可扩展的自动化与数字化产品组合。它将设备控制、数据连接和业务应用结合起来，支持企业根据当前需求选择合适的能力，并随着业务发展逐步扩展。

明确业务目标：以业务回报决定投入

数字化项目从立项开始，就需要回答当下具体的经营问题：质量波动与物料损失如何减少？停机和等待时间能否缩短？计划变更后，生产与物流能否及时响应？

结合设备、数据和管理基础，企业需要先建立当前状态的基线，明确目标与统计口径，并在项目运行后用同一组指标持续比较——从计划达成率、设备综合效率（OEE）、生产周期，到库存周转和物料追溯等。设备连接、系统上线和数据可视化只是基础，质量、效率、成本与运营绩效，才是检验建设效果的依据。明确目标之后，还需评估预期收益、建设投入与持续运行成本，最后确定项目的优先级和建设范围。

乳品企业数字化转型的四个阶段与落地路径

阶段 1：基础连接
让数据连续、准确且“有意义”

不同工厂需要选择不同的起点。新建工厂可以同步规划设备、系统与数据；现有工厂则需要先梳理关键设备、流程和系统，优先改善影响质量与效率的环节。设备连接情况、数据质量、管理机制与人员能力，共同决定了下一阶段的建设范围。

基础连接阶段，重点是让关键生产数据连续、准确地记录，并能够关联产品、批次、工艺和设备。这有助于减少现场取数和跨部门核对的工作，让异常定位与生产追溯有据可查。比如，记录下孤立的“130℃”并不足以判断运行状态是否正常；只有当它关联了具体设备、加工产品、当前工艺阶段与对应控制标准时，才具备业务指导意义。

利乐^®Factory OS™工厂操作系统可结合现场接口和设备条件，接入包括利乐老旧设备、新增产线及第三方设备在内的不同数据源，将原本分散的数据汇聚起来，并进行情境化处理，为进一步的分析和应用打好数据基础。

阶段 2：质量与效率提升
将“信息可见”转化为实际改善机会

有了数据基础，下一步是围绕重点损失和异常梳理处理流程，把发现问题、分析原因、采取行动和确认效果衔接起来。需要将生产各环节的数据及规则，同日常作业和异常处置相结合，才能将信息可见转化为质量和效率的改善机会。

Factory OS™系统基于统一、实时的数据基础，将质量、设备、生产等各环节的信息转化为更具行动价值的洞察，帮助团队更快发现异常、分析原因、采取行动，并持续改善。例如在质量管理中，数字化系统可以连接质量数据、采样与追溯流程；在资产管理中，可以进一步了解设备表现、维护及能耗情况；在生产管理中，则能通过实时数据更清晰地掌握运营状态，将信息转为日常改善机会。

阶段3：全域协同
打通全域数据，打造敏捷高效工厂

当单点改善稳定后，协同范围进一步延伸到订单、计划、原料、物流与交付。以乳品厂常见的“临时插单”为例：新增订单到来时，企业需要迅速判断能否承接、如何排产。在计划、生产、库存和设备状态等数据可用、业务规则明确的条件下，可通过相应应用提供备选方案，帮助业务人员权衡成本与物料平衡；方案确认后按流程下发执行，现场的异常也需及时反馈回计划端。

跨流程协同不仅是数据接口的打通，还需要明确业务规则与责任边界，让工厂真正具备快速响应变化的敏捷韧性。

阶段4：智能运营与AI应用
完善数据与流程，为AI应用做好准备

在数据与流程基础上，智能运营进一步衔接监测、分析、决策与执行反馈，并逐步引入AI辅助判断与优化。为AI做好准备的意识需贯穿各阶段建设，意味着企业持续准备能够被理解、追溯和复用的数据，并使这些数据与真实业务流程相连接。对于数据和规则较完善的场景，可以在明确边界内开展AI试点，验证模型与工具链能否稳定支持日常任务和异常处置；对于基础仍有缺口的场景，则需要先补齐数据与流程。

Factory OS™系统将来自不同设备和系统的数据进行统一采集和情境化处理，让实时数据能够进一步服务于应用、分析平台和企业系统，也为未来AI能力的引入与扩展建立可靠的数据基础。

凭借开放、模块化、可扩展的智能架构，利乐^®Factory OS™工厂操作系统荣获2026年微软智能制造奖“规模化！”类别大奖（MIMA “Scale!” Award）。