报告概述
《白酒行业智能工厂解决方案白皮书》由中控技术股份有限公司于2025年9月发布，面向中国白酒行业，系统阐述数智化转型的路径与方法。报告以酱香型白酒生产工艺为切入点，梳理行业在自动运行、智能酿造、酒库管理、工艺传承、质量与产量提升、低碳节能等方面的普遍痛点，并提出中控技术“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构。该架构以DCS运行数据基座和supOS工厂操作系统为两大核心平台，覆盖自动化、数字化、智能化三个层次，从生产控制、业务管理到AI决策逐级贯通。报告还结合泸州老窖、贵州茅恒等典型项目，展示方案落地效果，为白酒企业规划智能工厂、选择技术路线提供参考框架。
报告的核心结论
白酒行业进入量减价增调整周期，数智化转型是必由之路
报告指出，自2021年起白酒行业在政策调整、消费结构转型和存量竞争三重因素叠加下进入新一轮调整周期，产量持续下降但销售收入和利润保持增长。在消费升级和市场集中度提升的背景下，企业需要通过数字化、智能化技术提升核心竞争力，实现从经验驱动向数据驱动的转变，以应对传统生产方式带来的效率低、酒质不稳定等挑战。
白酒智能制造已从单机自动化迈向系统智能化新阶段
报告认为，在国家推进新型工业化与数字经济战略背景下，白酒行业智能制造从早期的单机自动化阶段发展到系统智能化新阶段，聚焦酿造生产流程数智化改造、全产业链数字化集成、营销服务数智化创新三个方向。贵州茅台、泸州老窖等头部企业已建立较为完整的智能制造体系，行业整体进入加速推进期。
1+2+N架构可在保持传统工艺前提下实现全流程智能化
中控技术提出以“一个中心、两个平台、N个场景应用”为特征的工业AI驱动架构，将DCS运行数据基座与supOS工厂操作系统结合，在保持传统发酵核心工艺不变的前提下，将工业互联网、智能感知、智能控制与AI技术融入上甑蒸酒、摊凉加曲、勾调储酒等关键工序，实现工艺自动化、运行智能化、质量透明化、设备可视化。
AI大模型是解决工艺传承与质量稳定的关键手段
报告重点介绍了AI智能摘酒、AI智能上甑和工艺寻优大模型。这些模型通过机器视觉和深度学习替代人工看花摘酒、人工上甑等经验性操作，减少主观误差，提高优质酒产酒率；同时将酿酒专家经验数字化存储于智能控制系统，缓解了传统工艺口传心授、难以传承的难题，为规模化生产提供质量保障。
报告回答的关键问题
白酒企业为什么要推进智能工厂建设？
报告指出，传统白酒酿造大多依赖人工，存在生产效率低、劳动强度大、酒质不稳定、能源消耗高等问题。推进智能工厂建设可以实现全流程自动运行、智能酿造、智能酒库和能源管控，帮助企业达到提质、降本、增效、安全、环保的管理目标，同时应对人力成本增加和消费者对品质的更高要求。
中控技术1+2+N工业AI架构指的是什么？
报告提出“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，“1”是一个中心，“2”是两个平台，“N”是覆盖生产运营、供应链管理等场景的多个应用。该架构以DCS运行数据基座和supOS工厂操作系统为支撑，打通酿造全流程的数据流和控制流，实现生产计划、调度、追溯、设备、能源、质量的多维智能管控。
白酒智能酿造如何兼顾传统工艺与现代技术？
报告以酱香型白酒工艺为例，说明智能工厂建设以“保持传统发酵核心工艺不变”为原则。通过AI视觉识别酒花、智能上甑温度场预测、摊凉精准控温等技术，将老师傅的经验转化为数据模型，实现关键工序自动化，同时确保酒体风格和品质稳定性，并促进工艺的数字化传承。
白酒行业数智化转型有哪些可参考的案例？
报告收录了泸州老窖固态法白酒数字化新模式和贵州茅恒酱香型白酒数智化酿造两个典型案例。前者建成国际领先的固态酿造智能化车间，后者完成酱酒数智化技改项目，展示了从原料到成品全流程的数智化管控，为行业提供了可复制的建设路径。
报告中的代表性数据
规模以上白酒企业产量与效益
2024年，报告显示，2024年规模以上白酒企业980家，总产量同比下降1.8%，销售收入同比增长5.3%，利润总额同比增长7.8%，呈现量减价增特征。
泸州老窖数字化新模式项目成效
报告项目数据，该数据来自泸州老窖固态法白酒数字化新模式项目，与传统生产线相比，操作工人从15人减至6人，单线产能相当于13条传统生产线，同时实现明显的节能降耗和品质提升。
白酒行业市场集中度
报告发布时，报告指出，行业前五名贵州茅台、五粮液、山西汾酒、泸州老窖、洋河股份市场集中度超过45%，头部效应显著，市场加速向优势企业集中。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 白酒行业生产工艺介绍：报告以酱香型白酒为典型代表，详细讲解中国白酒以粮谷为原料、以酒曲为糖化发酵剂的工艺特征，以及“12987”原则下下沙、糙沙、蒸粮、摊凉拌曲、堆积发酵、入窖发酵、开窖取醅、七轮次取酒等完整流程，为理解智能工厂改造的工艺基础提供背景。
- 行业痛点与需求分析：从自动运行、智能酿造、智能酒库、工艺传承、质量提升、产量提升、低碳节能、定制化生产八个维度梳理白酒企业面临的共性问题，并归纳出酿酒生产自动、运行智能化、质量透明化、设备可视化等关键需求，明确数智化转型的目标方向。
- 行业未来发展趋势：基于行业发展现状，分析量减价增、集中度提升的格局，以及智能制造从单点应用向全产业链协同发展的趋势，指出政策、市场和技术三重驱动将加速白酒行业智能化转型，并展望从“传统技艺”向“智能智造”跨越的方向。
- 自动化篇：介绍以DCS为核心的自动化解决方案，包括酿造全流程一键启停、酒库输酒阀阵自动匹配、APC摊凉精准控温、能源管理一张网等，并说明现场仪表和分析仪器在物料转运、温度监测、酒度检测等方面的配置要点。
- 数字化篇：阐述supOS工厂操作系统在数据采集、生产流程优化、供应链协同、质量追溯、能源管理等方面的应用，以及PRIDE设备全生命周期管理和Q-Lab智慧实验室的具体功能，展示如何打通生产与管理的数据链路。
- 智能化篇：重点解读AI智能摘酒大模型、AI智能上甑大模型和工艺寻优大模型的工作原理与价值，展示如何通过机器视觉、深度学习和工业大数据实现关键工序的智能化升级，提升出酒率和酒质稳定性。
- 典型案例：详细复盘泸州老窖固态法白酒数字化新模式项目和贵州茅恒酱香型白酒数智化酿造项目，包括项目目标、技术架构、实施内容和取得的管理成效，为行业提供可借鉴的一手经验和建设路径。
- 典型业绩清单：列出中控技术在泸州老窖、五粮液、郎酒、酒鬼酒、劲牌等企业落地的15个数智化项目，覆盖制曲、酿造、酒库、能源管理等领域，展示方案在不同香型、不同规模酒企中的适用性和可复制性。
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