乳制品生产过程中的数据挖掘与智能化控制研究

摘 要：乳制品生产过程中，数据挖掘与智能化控制技术对于提升产品质量、优化生产流程和降低成本具有重要意义。利用数据挖掘技术对乳制品生产过程中的原料质量、工艺参数和设备状态进行智能化监控与优化。通过采集生产数据，运用统计分析、仿真实验方法，挖掘关键信息，实现实时监控、预警和自动化的智能调控，可有效提升乳制品的品质稳定性，降低能耗，提高生产效率。

关键词：乳制品生产；数据挖掘；智能化控制

Abstract： In the production process of dairy products， data mining and intelligent control technology are of great significance for improving product quality， optimizing production processes， and reducing costs. Data mining technology is used to intelligently monitor and optimize the quality of raw materials， process parameters and equipment status in the dairy production process. Through the collection of production data， the use of statistical analysis， simulation and experimental methods， mining key information， real-time monitoring， early warning and automated intelligent regulation and control， can effectively improve the quality and stability of dairy products， reduce energy consumption and improve production efficiency.

Keywords： dairy production; data mining; intelligent control

随着科技的快速发展和市场竞争的加剧，在乳制品生产过程中，数据挖掘和智能化控制的重要性越来越受到关注[1]。数据挖掘技术能够对海量的生产数据进行深度分析和处理，揭示出隐藏在其中的有价值的信息，为生产过程的优化提供科学依据[2]。智能化控制系统的应用，则能够提高生产效率、降低能耗和减少环境污染，为企业带来可观的经济效益和环境效益。在乳制品生产中，数据挖掘技术可以对生产过程中的各种数据进行分析，包括原料质量、设备运行状态、环境因素等，通过数据挖掘算法，可以預测产品质量、设备维护需求和生产效率等关键指标，进而优化生产过程[3]。此外，数据挖掘技术还可以应用于市场分析和消费者行为研究，帮助企业更好地了解市场需求和消费者偏好，为产品开发和营销策略提供有力支持。智能化控制系统的构建与实施，也是乳制品生产中不可或缺的一环[4]。智能化控制系统能够实时监测生产过程中的各种参数，如温度、湿度、压力等，并根据生产需求进行自动调节，确保生产过程的稳定性和产品质量[5]。同时，智能化控制系统还可以实现能源的优化利用和废弃物的减量化处理，有助于企业节能减排和可持续发展[6]。因此，本文对乳制品生产过程中的数据挖掘与智能化控制进行研究，旨在提升乳制品生产效率、优化产品质量、降低能耗，并为同领域内的乳制品生产提供参考。

1 数据挖掘在乳制品生产中的应用

1.1 数据挖掘的应用概述

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，它在乳制品生产中的应用广泛而深入。从原材料采购、生产过程到产品销售，每一个环节都会产生大量数据。通过数据挖掘，企业可以更好地理解生产流程，发现潜在问题，优化生产过程。例如，通过分析生产过程中的温度、湿度、压力等数据，可以发现影响产品质量的关键因素，进而优化工艺参数。此外，数据挖掘还可以应用于乳制品安全监控。通过对产品检测数据的挖掘，可以及时发现异常，预防食品安全问题的发生。同时，通过对市场销售数据的挖掘，可以了解消费者需求，指导产品研发和营销策略的制定。

1.2 数据挖掘的应用需求

1.2.1 乳制品生产质量控制需求

随着乳制品市场竞争的加剧，企业对于生产质量控制、安全监控和消费者需求挖掘等方面的需求越来越迫切。数据挖掘技术在这些方面具有广泛的应用前景，能够帮助企业实现精细化管理、提高产品质量和满足市场需求。乳制品生产过程中涉及的质量控制环节非常多，包括原料采购、生产工艺、设备运行状况、环境条件等。传统的人工管理方式难以实现全面、实时的监控和管理，而数据挖掘技术的应用可以帮助企业解决这些问题。通过数据挖掘技术，可以对生产过程中的各种数据进行分析和处理，如设备运行参数、环境温湿度、原材料成分等，实时监控生产过程的质量控制情况。通过对历史数据的分析，可以发现影响产品质量的关键因素，为生产工艺的优化提供支持。同时，数据挖掘技术还可以帮助企业预测设备维修保养周期，提前安排维修计划，避免设备故障对生产造成影响。

1.2.2 乳制品安全监控需求

乳制品的安全问题一直是消费者关注的重点，也是企业必须重视的生产管理环节。数据挖掘技术可以帮助企业实现对乳制品安全的全过程监控，从原材料采购到产品销售的各个环节进行跟踪和分析。通过数据挖掘技术，可以实时监测乳制品的理化指标、微生物指标和食品添加剂使用情况等，确保产品符合国家相关标准和企业的质量要求。同时，通过对市场反馈信息的挖掘和分析，可以帮助企业及时发现潜在的安全问题，采取相应的措施进行整改和预防。

1.2.3 挖掘消费者需求

在乳制品市场中，消费者需求的挖掘对于企业来说至关重要。通过对消费者需求的深入了解和精准把握，可以帮助企业制定更加科学、合理的生产和营销策略。数据挖掘技术的应用可以帮助企业实现这一目标。通过数据挖掘技术，可以对消费者的购买行为、反馈信息、市场趋势等进行深入分析和挖掘，了解消费者的真实需求和偏好。同时，结合市场竞争对手的产品特点和销售策略等信息，可以帮助企业准确定位产品目标市场和目标人群，制定更加有针对性的营销策略。此外，数据挖掘技术还可以帮助企业预测市场趋势和消费者需求变化，提前布局产品研发和市场营销计划。

2 基于数据挖掘的乳制品生产过程智能化控制系统的构建

乳制品生产过程中涉及大量的数据，如原料质量、生产环境、设备状态等。传统的生产过程往往缺乏对这些数据的系统化管理，导致生产过程中难以及时发现和处理各种异常，影响产品质量和产量。通过智能化控制系统，可以实现对这些数据的实时采集、处理和分析，提高生产效率和产品质量。智能化控制系统是实现乳制品生产自动化的关键。通过集成人工智能、机器学习等技术，构建智能化控制系统，可以实现生产过程的自动化控制和智能优化。智能化控制系统不仅可以提高生产效率，降低能耗，还可以提高产品质量和安全性。在实施智能化控制系统时，首先需要对生产设备进行智能化改造，安装传感器和执行器等设备，实现设备与系统的互联互通。同时，需要建立完善的数据采集和传输系统，确保数据的准确性和实时性。在此基础上，通过集成人工智能和机器学习算法，可以对生产数据进行实时分析，自动调整设备参数，实现生产过程的智能控制。同时，系统还可以根据历史数据和市场趋势预测未来需求，为企业制订生产计划提供有力支持。具体构建思路如图1所示。

基于数据挖掘的乳制品生产过程智能化控制系统构建，主要是智能化控制系统通过传感器和数据采集模块实时收集温度、湿度等物理量及设备状态等信息，并通过网络传输至系统。对于这些数据，系统采用分布式存储以及数据库管理技术进行高效管理和快速處理。利用数据挖掘算法分析这些信息，揭示隐藏的模式和趋势，以支持决策制定。基于这些分析结果，系统能自动调整生产参数或发出预警，实现实时监控和智能控制。此外，系统可预测市场趋势，助力企业规划生产。

3 乳制品生产过程中的数据挖掘与智能化控制效果

3.1 仿真实验方法

本研究为了模拟乳制品生产过程，采用蒙特卡洛模拟方法构建了一个乳制品生产模型。蒙特卡洛模拟的公式根据具体问题而有所不同，但基本原理是利用随机数或随机变量的抽样特性进行计算。假设要模拟一个随机变量的分布，该随机变量的数学期望为μ，方差为σ2，则可以使用公式（1）来模拟该随机变量的值。

X=μ+σ×ξ（1）

式中：X为随机变量的值；ξ为一个标准正态分布的随机变量，即均值为0，方差为1；μ为该随机变量的期望；σ为该随机变量的标准差。

通过重复抽样多次，可以得到一系列模拟值，从而近似地描述该随机变量的分布特性。在乳制品生产过程中，蒙特卡洛模拟可以应用于各种问题，如设备故障预测、生产计划优化等。具体的模拟公式需要根据具体问题进行分析和定制。

3.2 仿真实验结果

通过智能化控制系统，乳制品生产过程中的各工艺参数均得到了有效控制，波动范围明显减小，有利于提高产品质量和产量。如表1所示，鲜牛奶的平均质量分数最高，为93.2%，说明鲜牛奶的质量相对较为稳定，控制效果较好。奶粉的平均质量分数为92.8%，略低于鲜牛奶，但标准差相对较小，说明奶粉的质量分布较为集中。白砂糖的平均质量分数为91.5%，略低于鲜牛奶和奶粉，但标准差相对较大，说明白砂糖的质量分布较为离散。植物油的平均质量分数为90.2%，略低于其他原料，标准差也相对较大，说明植物油的质量分布较为离散。其他原料的平均质量分数最低，为88.5%，且标准差也较大，说明其他原料的质量分布较为离散且整体质量较低。

在乳制品生产中，监控工艺参数对保证产品质量至关重要。温度应控制在37 ℃，但实际为37.2 ℃，略高，可能由设备或操作导致，需予以重点关注以保证产品品质。压力理想值为1.0 bar，实际达1.05 bar，偏高可能会改变乳成分，需检查系统确保稳定。流量应有2.5 L·min-1，却只有2.3 L·min-1，低流量影响效率和质量，要调整保障理想状态。时间控制应为20 min，实际多出1 min，时间过长影响质量，需优化设备和流程。质量浓度标准是15%，而实际为14.8%，稍低，需审查并调整生产过程。总体上来看，需细致调校各项参数，以确保产品的优质和一致性。生产过程工艺参数控制效果见表2。

在乳制品生产中，杀菌机运行30 000 h、故障率2.5%，表现稳定；搅拌机运行25 000 h、故障率3.2%，性能一般；灌装机运行20 000 h、故障率4.0%，状况较差，需频繁维护。建议重点检修灌装机，优化保养计划，以减少故障、提升效率。设备状态监测情况见表3。

4 结论

在乳制品生产中，数据挖掘与智能化控制具有巨大的应用潜力。通过数据挖掘，企业可以更好地理解生产过程，发现潜在问题，优化生产工艺。智能化控制系统的构建与实施则可以进一步提高生产效率和质量，降低能耗和成本。为了充分发挥数据挖掘和智能化控制在乳制品生产中的作用，企业需要重视数据的收集、整理和分析工作，加强技术研发和人才培养，推动数字化转型和智能化升级。同时，还需要关注相关法律法规和标准的要求，确保智能化控制系统的合规性和安全性。

参考文献

[1]李红叶，于啊香，孙梦豫，等.基于复杂网络-关联规则-模糊联合的菟丝子保健食品组方设计与评价研究[J].中草药，2024，55（2）：540-550.

[2]刘树森，王敏，刘永铭，等.基于数据挖掘和网络药理学的三七保健品组方规律及增强免疫力保健功能研究[J].中草药，2024，55（1）：205-216.

[3]张忠义，张磊，王宇，等.基于数据挖掘的玉米淀粉果糖生产流程的关键位点筛选[J].化工学报，2023，74（10）：4208-4217.

[4]雷禧旻.大数据在传统企业管理中的运用[J].江西通信科技，2021（2）：31-35.

[5]唐丽，张梦莹.大数据视阈下乳制品行业经营管理数据分析与建议：以魔镜可视化分析为例[J].农村经济与科技，2020，31（18）：169-170.

[6]杨美婷，刘蓓琳，王韵博.基于“产品画像”的乳制品安全预警系统研究[J].黑龙江畜牧兽医，2017（12）：27-29.

作者简介：苏权（1976—），男，壮族，广西上林人，本科，工程师。研究方向：电气工程自动化及生产管理。