工業人工智能：食品和飲料制造商的實際用例通信剛需

了解食品飲料制造商如何利用人工智能克服業務挑戰

食品和飲料制造商正面臨勞動力短缺、需求快速變化、運營復雜性加劇以及通脹壓力等挑戰。如今，生產商比以往任何時候都更需要以更少的投入實現更高的產出。

盡管存在這些需求，生產和流程問題往往得不到解決或僅得到部分解決，導致產量和生產力損失。面對這些挑戰，我們可以探索數字化替代方案，幫助我們克服流程障礙，并駕馭日益復雜的價值鏈。

機器視覺和人工智能模式識別可提高質量并減少廢品和損失

以下是結合具體案例來分享一下企業如何通過EtherNet/IP轉PROFINET網關實現增效：

以某乳品企業通過EtherNet/IP-PROFINET網關優化生產線為例

某大型乳品制造商面臨以下痛點：

1. **勞動力短缺**：質檢崗位人員流動率高，培訓成本攀升；

2. **需求波動**：需頻繁調整生產線以適應季節性產品切換；

3. **設備異構性**：老舊灌裝設備（支持PROFINET）無法直接與新建的AI質檢系統（基于EtherNet/IP協議）通信，導致數據孤島。

企業部署EtherNet/IP轉PROFINET網關穩聯EIP，實現以下增效場景：

1. 機器視覺質檢系統無縫集成

問題：AI質檢系統需實時獲取產線攝像頭數據，但原有PLC（西門子S7-1200，PROFINET協議）與視覺工控機（羅克韋爾控制器，EtherNet/IP協議）無法直接通信。

-實施：通過網關雙向轉換協議，將視覺系統的缺陷檢測結果（如包裝漏碼、液體灌裝量偏差）實時反饋至PLC，觸發分揀機械臂動作。

效果：廢品率降低**30%**，質檢速度提升**50%**，減少人工復檢需求。

2. 動態生產排程優化

問題：MES系統（EtherNet/IP）需根據訂單數據調整產線參數，但發酵罐溫控模塊（PROFINET協議）無法直接接收指令。

實施：網關將MES的排程指令轉換為PROFINET信號，動態調節溫度與殺菌時間，同時將設備狀態回傳至云端AI模型預測維護周期。

效果：產品切換時間縮短**20%**，能源消耗降低**15%**。

3. 設備健康監控

問題：振動傳感器（EtherNet/IP）監測到的電機異常數據無法被傳統PROFINET網絡識別。

實施：網關將傳感器數據轉換為PROFINET報文，與SCADA系統聯動，觸發預防性維護報警。

效果：意外停機減少40%，設備壽命延長

4.技術價值

協議兼容：網關解決多品牌設備（如西門子、羅克韋爾、三菱）的互聯問題，避免硬件淘汰成本。

實時性：通信延遲<10ms，滿足高速生產線需求。

可擴展性：支持OPC UA over TSN等未來協議升級。

通過**工業通信協議轉換+AI**的組合，該企業實現：

? 質量缺陷實時攔截 → **降低合規風險**

? 設備數據全鏈路打通 → **OEE（設備綜合效率）提升25%**

? 柔性化生產響應 → **庫存周轉率提高18%**

審核編輯 黃宇