受到过去几年的疫情影响，各行各业均面临更为急迫的数字化转型挑战，以餐饮行业为例，伴随着消费者多元化需求和饮食结构的变化，中国的餐饮消费已步入更为激烈的精细化运营周期，包括新消费模式的兴起以及健康安全的高要求标准，都使得餐饮行业要进一步提升自身的生产管理、供应链管理、质量安全管理以及原材料成本管理等。

  作为中华老字号品牌的广州酒家，自1935年诞生以来，历经87年的成长和沉淀，如今已成为中国十大餐饮品牌企业。广州酒家集团主营业务包括餐饮服务和食品制造，拥有“广州酒家”“陶陶居”“利口福”“天极品”“秋之风”“粮丰园”“星樾城”等餐饮与食品品牌，在广州、茂名、湘潭、梅州等地设有食品生产基地。

  为逐步提升产品的高质量要求和工厂内的生产效率，广州酒家集团制定了“十四五”战略规划，将以高标准、高起点、高效率的战略目标，全方位升级转型人机一体化智能系统数字化工厂，并协同当地政府打造“人机一体化智能系统”示范基地，积极发挥企业技术创新的战略高度，为当地更多的食品制造业企业起到示范借鉴的作用。

  在广州酒家集团的整体数字化目标中，将围绕设备互联网、全景监测、数字化运营管理、工艺优化管理四大模块展开，从而对工厂内的输粉、和面、醒发、蒸煮以及速冻等环节进行实时工艺监测及改进，让工厂内的各条生产线能轻松实现精准投料及产品质量管控，来保证产品配方的准确性和口味一致性。

  此外，为杜绝出现产品召回的食品安全问题，在产品的供应链溯源环节，广州酒家也提出了较高的要求。即一定要通过全景监测，将工厂内的所有设备及生产线实时监测及预警管理，在每一道工序环节中，需要严格按照工艺参数进行自动化执行，避免人为干预产生误差，从而杜绝不良品的产生。

  最后，在专家数据库建立和生产/人员效率提升方面，广州酒家希望能够通过数据分析和人工智能技术的结合，让资深技术人员的经验能够被科学化管理起来，从而形成有参考及使用价值的专家数据库，让工厂在扩大生产及新增工厂阶段，能够标准化统一化实施落地，进而提升工厂的整体生产及员工效率。

  在与广州酒家就整体方案讨论阶段，霍尼韦尔以工业互联网体系架构2.0为主要规范和指导，并结合工厂的具体现状与需求来做量体裁衣式设计。考虑到广州酒家工业物联网平台的未来可扩展性，霍尼韦尔采取了边云协同化的服务部署方式和B/S架构的使用方式，即将数据平台的功能进行拆解，细分成多个微服务，每个服务相互独立，并且支持多节点部署。

  在广州酒家工业网络站点平台的一期项目中，将设计部署一套集数据采集、存储、生产管理、智能应用以及可视化为一体的数字化管理系统，实现对工厂内关键设备、能源能耗、生产信息、故障预警以及溯源管理的数据联网、集成与分析应用，使得工厂管理者能够及时获取工厂各产线的关键生产数据，实时了解生产动态。

  而之所以聚焦集团化统一管理，则是考虑到广州酒家未来不同工厂之间的协同化管理和功能扩展，包括订单的协同化效率管理、产品质量的标准化管理等。因此，在顶层设计层面，霍尼韦尔充分考虑到系统未来的前瞻性和先进性，利用AI机器学习结合集团级算力资源，搭建广州酒家工业网络站点平台，使得客户能更运筹帷幄、精准决策，轻松定义集团管理应用。

  在一期项目的起始阶段，生产线上不同设备的互联互通是远程监测和精准溯源的基础。在广州酒家工厂的生产的全部过程中，涉及到多环节多项特殊复杂的生产的基本工艺，想要对所有的环节实现实时掌控，那么不同产线的关键设备相互连通是第一步。

  霍尼韦尔利用工业级智能网关进行设备数据采集及上报，同时在边缘侧实现数据的聚合、优化以及筛选等边缘计算处理。当过滤筛选完毕后，数据将进行有序统计及存储，系统内的不同模块将有效进行数据的统计分析及计算，从而获取生产产能、设备OEE等指标数据，以此来实现工厂管理者对生产的全部过程的实时掌控。

  此外，基于采集和计算完毕的价值数据，系统将自动形成标准化专家数据库，包括每道生产的基本工艺的标准加工温度和时间等，从而确定保证产品的良品率和安全标准化，而一旦意外出现某批次食品的安全事故，则能够最终靠数据日志精准溯源，明确问题源头和事故原因。

  工厂内任何一台关键设备的故障或宕机，都会造成整条产线的生产停滞。对此，广州酒家基于过往的生产状况和自身需求，提出针对关键设备及产线的预测性运维管理，即关键设备、整条产线以及工厂内部的能耗管理，均实现预测性事前预警管理。

  基于此，霍尼韦尔利用获取到的设备数据、生产数据及能耗数据，进行运维规则和关键阈值的设定，确保在相关参数发生明显的变化之前，实时探测到潜在故障预警，便于工厂修东西的人提前介入，降低意外故障带来的产线)精准决策：工业数据分析模型优化精准投料管理

  产品质量的一致性和准确性是广州酒家十分关注的生产指标，包括产品配方、投料准确性、烹调时间和温度等，都决定成品的标准统一性，因此通过数字化系统自动实现智能分析和精准决策是十分关键的功能价值点。

  霍尼韦尔则利用了工业数据分析模型来实现精准决策，将工业设施数据、企业信息化数据及外部跨界数据等，进行整合、识别、筛选，通过数据预处理、建模和分析应用三大环节实现智能分析。

  考虑到广州酒家的生产环节和产品特性，系统上线了能耗预测和工艺管理两大模型，通过对生产的全部过程涉及到的水电气进行单耗、日夜以及总耗预测，来保证每一批次的产品都能处于相同时间和温度内生产完成。同时，在工艺管理模型中，则将蒸煮、醒发和速冻三个生产环节进行抽象建模，通过工艺时序追溯、工艺多元分析以及工艺模型预测智能分析与决策，以此来降低人为误差的干预。

  基于霍尼韦尔提供的广州酒家工业网络站点平台一期方案，客户将实现整体工厂的数字化转型和管理，从而提升设备资产的利用率，带来整体生产效率的提升。

  通过实时监测及精准追溯，则能够大幅度降低劳动力成本，同时形成专家数据库，为后续的生产提供标准化的参考和指导。

  对预测性运维管理的应用，工厂内部运转能更灵敏和高效，特别是故障处理和预警方面，从过去的被动管理转型为事前主动管理，从而提升产线的响应速度和生产效率。

  最后在该平台的创新点方面，则是工业数据分析模型的应用，该模型利用AI机器学习算法、统计学、工业机理模型以及物联网等技术，从工厂内的海量数据中挖掘出关键数据，最大化利用工业数据的隐含价值，实现智能分析和精准决策。

  食品饮料行业伴随着一直在升级的消费需求和新消费主义的崛起，未来将有更多的生产商加入数字化转型的革新浪潮，霍尼韦尔与广州酒家的合作希望可以给餐饮行业带来一定的促进及借鉴作用，使得中国的餐饮行业能够持续提供更安全健康、高质量的消费品。

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