工业人工智能：食品和饮料制造商的实际用例通信刚需
了解食品饮料制造商如何利用人工智能克服业务挑战
食品和饮料制造商正面临劳动力短缺、需求快速变化、运营复杂性加剧以及通胀压力等挑战。如今，生产商比以往任何时候都更需要以更少的投入实现更高的产出。
尽管存在这些需求，生产和流程问题往往得不到解决或仅得到部分解决，导致产量和生产力损失。面对这些挑战，我们可以探索数字化替代方案，帮助我们克服流程障碍，并驾驭日益复杂的价值链。
机器视觉和人工智能模式识别可提高质量并减少废品和损失
以下是结合具体案例来分享一下企业如何通过EtherNet/IP转PROFINET网关实现增效：
以某乳品企业通过EtherNet/IP-PROFINET网关优化生产线为例
某大型乳品制造商面临以下痛点：
1. **劳动力短缺**：质检岗位人员流动率高，培训成本攀升；
2. **需求波动**：需频繁调整生产线以适应季节性产品切换；
3. **设备异构性**：老旧灌装设备（支持PROFINET）无法直接与新建的AI质检系统（基于EtherNet/IP协议）通信，导致数据孤岛。
企业部署EtherNet/IP转PROFINET网关稳联EIP，实现以下增效场景：
1. 机器视觉质检系统无缝集成
问题：AI质检系统需实时获取产线摄像头数据，但原有PLC（西门子S7-1200，PROFINET协议）与视觉工控机（罗克韦尔控制器，EtherNet/IP协议）无法直接通信。
-实施：通过网关双向转换协议，将视觉系统的缺陷检测结果（如包装漏码、液体灌装量偏差）实时反馈至PLC，触发分拣机械臂动作。
效果：废品率降低**30%**，质检速度提升**50%**，减少人工复检需求。
2. 动态生产排程优化
问题：MES系统（EtherNet/IP）需根据订单数据调整产线参数，但发酵罐温控模块（PROFINET协议）无法直接接收指令。
实施：网关将MES的排程指令转换为PROFINET信号，动态调节温度与杀菌时间，同时将设备状态回传至云端AI模型预测维护周期。
效果：产品切换时间缩短**20%**，能源消耗降低**15%**。
3. 设备健康监控
问题：振动传感器（EtherNet/IP）监测到的电机异常数据无法被传统PROFINET网络识别。
实施：网关将传感器数据转换为PROFINET报文，与SCADA系统联动，触发预防性维护报警。
效果：意外停机减少40%，设备寿命延长
4.技术价值
协议兼容：网关解决多品牌设备（如西门子、罗克韦尔、三菱）的互联问题，避免硬件淘汰成本。
实时性：通信延迟<10ms，满足高速生产线需求。
可扩展性：支持OPC UA over TSN等未来协议升级。
通过**工业通信协议转换+AI**的组合，该企业实现：
质量缺陷实时拦截 → **降低合规风险**
设备数据全链路打通 → **OEE（设备综合效率）提升25%**
柔性化生产响应 → **库存周转率提高18%**
审核编辑 黄宇
