佛山市海天（高明）调味食品有限公司：AI工艺与电子鼻优化传统酿造

报告案例整理：以下建设过程与数字来自中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》，不是本站自行测量的数据。

来源：中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》企业篇，PDF 第 139-140 页（书内页码 132-133）。

案例摘要

海天立足传统酿造行业，以数据驱动为核心，深度融合人工智能、物联网与工业互联网技术，覆盖调味品的制造过程，包括原材料筛选、酿造生产、到品质管控、能源管理等环节，重点打造AI工艺、AI质量、AI绿色供应链的全链路智能制造体系，成功构建调味品行业数字化转型创新范式，实现从传统酿造向智能制造的跨越式升级。

AI 应用提要

AI 相关度：AI核心案例

• 海天立足传统酿造行业，以数据驱动为核心，深度融合人工智能、物联网与工业互联网技术，覆盖调味品的制造过程，包括原材料筛选、酿造生产、到品质管控、能源管理等环节，重点打造AI工艺、AI质量、AI绿色供应链的全链路智能制造体系，成功构建调味品行业数字化转型创新范式，实现从传统酿造向智能制造的跨越式升级。
• 二、主要做法 （一）源头管控智能化，牢抓产品品质根基海天以原料筛选为起点，自主研发“AI豆脸技术”实现原料颗粒级检测，通过360度高清成像与深度学习算法，对每颗黄豆多项指标（如色泽、饱满度、杂质等）进行分析，快速识别出黄豆的外观缺陷、颜色不均匀等问题，年检测量达2.5万亿颗，实现从“经验选豆”到“数据筛豆”的变革，从源头保障酱油风味的稳定性。
• 在管道输送酱油的环节，海天基于机器学习算法的在线NIR光谱分析，建立过程质量监控平台，全量监测灌装及冲管过程的成分指标，利用可视化平台在线分析研判，产品异常追溯判断用时从1小时提升至秒级，酱油在全封闭管道时就能提前发现质量问题。
• 构建智慧能源管理系统，通过引入“AI冷冻机组动态寻优技术”，基于边缘计算和人工智能技术对冷冻机组参数的动态寻优和自动闭环控制，实时达成冷冻机组的最佳节能效率，使制冷系统电单耗下降，实现了能源的精细化管理和节能减排，促使电单耗下降。
• 四、经验启示海天立足传统酿造行业，以数据驱动为核心，深度融合人工智能、物联网与工业互联网技术，形成可复制的数字化解决方案，为制造业高质量发展提供了新范式。

技术标签

人工智能 · 深度学习 · 机器学习 · 计算机视觉 · 工业互联网 · 物联网 · 边缘计算 · 大数据

原文整理

一、背景情况

作为拥有数百年工艺积淀的传统行业，过往酱油酿造的复杂工序严重依赖老师傅经验，品质稳定性难以把控，传统的质量管理模式已难以满足要求。此外，客户对产品质量、可追溯性要求的不断提升，国际市场、消费场景以及定制化的需求也导致交付场景越来越复杂，如何快速交付亟待解决。在此背景下，海天开展数字化转型创新与实践，通过AI、物联网、大数据等技术的全链条应用，从工艺、质量、绿色供应链等方面发力，由依赖人工经验向数据驱动的智能制造转型，为传统行业探索了一条“高质量智能酿造”的新路径。

二、主要做法

（一）源头管控智能化，牢抓产品品质根基

海天以原料筛选为起点，自主研发“AI豆脸技术”实现原料颗粒级检测，通过360度高清成像与深度学习算法，对每颗黄豆多项指标（如色泽、饱满度、杂质等）进行分析，快速识别出黄豆的外观缺陷、颜色不均匀等问题，年检测量达2.5万亿颗，实现从“经验选豆”到“数据筛豆”的变革，从源头保障酱油风味的稳定性。

（二）工艺“智”变，AI驱动全流程生产优化

海天酱油的主要原料是黄豆和小麦，生产过程的质量控制核心之一是降低蛋白质漏损。在制曲发酵生产过程，海天建立起实时数采监控和智能分析平台，对酱油生产460多个数据点位执行“秒”级的自动采集，精准识别订单的生产控制及过程检验参数，对推荐的40多个可控参数进行不同目标函数的综合评价，并进行最优工艺参数推荐，从而实现蛋白漏损下降。在灌装环节，在最高时速达5.2万瓶/小时的快速包装生产线上，海天基于工业互联网架构，建立起一套实时透明的数采监控和分析平台，对30多万灌装数据的在线智能采集，利用自研的异常检测模型、智能调优模型精准识别和锁定异常罐嘴并进行智能化预警、解决方案生成和自动调控操作，减少净含量偏差漏损，置信度高达99.7%。

（三）质量升级，AI重塑质量管控体系

传统的酱油品质把控，依赖于低效率的抽检与人工检验，在大规模的连续生产中容易存在不良品逃逸风险。在管道输送酱油的环节，海天基于机器学习算法的在线NIR光谱分析，建立过程质量监控平台，全量监测灌装及冲管过程的成分指标，利用可视化平台在线分析研判，产品异常追溯判断用时从1小时提升至秒级，酱油在全封闭管道时就能提前发现质量问题。在质量检测环节，海天采用“AI电子鼻”赋能风味标准化，通过气体传感器阵列采集100+种香气成分，构建酱油香气组学谱库，利用算法对酱油香气质量进行智能评级，实现香气的快速定性分析，为相关质量决策提供支撑。

（四）“绿智”融合，AI助推供应链可持续发展

传统酿造能耗高。构建智慧能源管理系统，通过引入“AI冷冻机组动态寻优技术”，基于边缘计算和人工智能技术对冷冻机组参数的动态寻优和自动闭环控制，实时达成冷冻机组的最佳节能效率，使制冷系统电单耗下降，实现了能源的精细化管理和节能减排，促使电单耗下降。在优化供应链能力上，打造海天APS系统，以遗传算法为基础，考虑CIP最小化、原料设定率、产品/加工映射、人力、MOQ等17类约束条件，结合可定制业务目标规则来自动寻优，通过可视、可互动的指标对比智能辅助方案决策，实现1000+SKU产品的一键综合规划和按小时排产，加快生产制造柔性化，实现敏捷交付。

三、成效与亮点

海天通过数字化转型创新与实践，酱油关键工序产品不良率下降到10.7PPM，达行业领先水平；“AI电子鼻”相比传统人工嗅闻，识别准确率提升20%。通过智能化的预警、决策和调优控制，制曲发酵生产过程调整效率提升14倍；重点用能设备赋能AI电单耗下降20%；订单排产效率以及排产合理性明显大幅提升，订单交付时间缩短20%；成本节约1000万以上，库存周转天数下降12%。2025年1月，海天高明工厂成功获评“灯塔工厂”，为调味品行业的智能转型升级树立了新的标杆。

四、经验启示

海天立足传统酿造行业，以数据驱动为核心，深度融合人工智能、物联网与工业互联网技术，形成可复制的数字化解决方案，为制造业高质量发展提供了新范式。一是从AI质检、AI能源智控、APS智能排产等通用技术入手，可适配食品、化工、制药等制造行业，适用于传统行业技能升级，尤其是劳动密集型产业的智能化转型。二是发挥龙头引领产业链协同作用，带动上下游企业数字化智能化转型，共创实现供应端、生产端、销售端的良性互动发展，对推动产业链数字化转型具有重要作用。

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资料定位

中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》，PDF 第 139—140 页。报告版本为2025年，整理日期为2026年10月20日。