乳制品生產過程中的數據挖掘與智能化控制研究

摘 要：乳制品生產過程中，數據挖掘與智能化控制技術對于提升產品質量、優化生產流程和降低成本具有重要意義。利用數據挖掘技術對乳制品生產過程中的原料質量、工藝參數和設備狀態進行智能化監控與優化。通過采集生產數據，運用統計分析、仿真實驗方法，挖掘關鍵信息，實現實時監控、預警和自動化的智能調控，可有效提升乳制品的品質穩定性，降低能耗，提高生產效率。

關鍵詞：乳制品生產；數據挖掘；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

隨著科技的快速發展和市場競爭的加劇，在乳制品生產過程中，數據挖掘和智能化控制的重要性越來越受到關注[1]。數據挖掘技術能夠對海量的生產數據進行深度分析和處理，揭示出隱藏在其中的有價值的信息，為生產過程的優化提供科學依據[2]。智能化控制系統的應用，則能夠提高生產效率、降低能耗和減少環境污染，為企業帶來可觀的經濟效益和環境效益。在乳制品生產中，數據挖掘技術可以對生產過程中的各種數據進行分析，包括原料質量、設備運行狀態、環境因素等，通過數據挖掘算法，可以預測產品質量、設備維護需求和生產效率等關鍵指標，進而優化生產過程[3]。此外，數據挖掘技術還可以應用于市場分析和消費者行為研究，幫助企業更好地了解市場需求和消費者偏好，為產品開發和營銷策略提供有力支持。智能化控制系統的構建與實施，也是乳制品生產中不可或缺的一環[4]。智能化控制系統能夠實時監測生產過程中的各種參數，如溫度、濕度、壓力等，并根據生產需求進行自動調節，確保生產過程的穩定性和產品質量[5]。同時，智能化控制系統還可以實現能源的優化利用和廢棄物的減量化處理，有助于企業節能減排和可持續發展[6]。因此，本文對乳制品生產過程中的數據挖掘與智能化控制進行研究，旨在提升乳制品生產效率、優化產品質量、降低能耗，并為同領域內的乳制品生產提供參考。

1 數據挖掘在乳制品生產中的應用

1.1 數據挖掘的應用概述

數據挖掘是從大量數據中提取有用信息的過程，它在乳制品生產中的應用廣泛而深入。從原材料采購、生產過程到產品銷售，每一個環節都會產生大量數據。通過數據挖掘，企業可以更好地理解生產流程，發現潛在問題，優化生產過程。例如，通過分析生產過程中的溫度、濕度、壓力等數據，可以發現影響產品質量的關鍵因素，進而優化工藝參數。此外，數據挖掘還可以應用于乳制品安全監控。通過對產品檢測數據的挖掘，可以及時發現異常，預防食品安全問題的發生。同時，通過對市場銷售數據的挖掘，可以了解消費者需求，指導產品研發和營銷策略的制定。

1.2 數據挖掘的應用需求

1.2.1 乳制品生產質量控制需求

隨著乳制品市場競爭的加劇，企業對于生產質量控制、安全監控和消費者需求挖掘等方面的需求越來越迫切。數據挖掘技術在這些方面具有廣泛的應用前景，能夠幫助企業實現精細化管理、提高產品質量和滿足市場需求。乳制品生產過程中涉及的質量控制環節非常多，包括原料采購、生產工藝、設備運行狀況、環境條件等。傳統的人工管理方式難以實現全面、實時的監控和管理，而數據挖掘技術的應用可以幫助企業解決這些問題。通過數據挖掘技術，可以對生產過程中的各種數據進行分析和處理，如設備運行參數、環境溫濕度、原材料成分等，實時監控生產過程的質量控制情況。通過對歷史數據的分析，可以發現影響產品質量的關鍵因素，為生產工藝的優化提供支持。同時，數據挖掘技術還可以幫助企業預測設備維修保養周期，提前安排維修計劃，避免設備故障對生產造成影響。

1.2.2 乳制品安全監控需求

乳制品的安全問題一直是消費者關注的重點，也是企業必須重視的生產管理環節。數據挖掘技術可以幫助企業實現對乳制品安全的全過程監控，從原材料采購到產品銷售的各個環節進行跟蹤和分析。通過數據挖掘技術，可以實時監測乳制品的理化指標、微生物指標和食品添加劑使用情況等，確保產品符合國家相關標準和企業的質量要求。同時，通過對市場反饋信息的挖掘和分析，可以幫助企業及時發現潛在的安全問題，采取相應的措施進行整改和預防。

1.2.3 挖掘消費者需求

在乳制品市場中，消費者需求的挖掘對于企業來說至關重要。通過對消費者需求的深入了解和精準把握，可以幫助企業制定更加科學、合理的生產和營銷策略。數據挖掘技術的應用可以幫助企業實現這一目標。通過數據挖掘技術，可以對消費者的購買行為、反饋信息、市場趨勢等進行深入分析和挖掘，了解消費者的真實需求和偏好。同時，結合市場競爭對手的產品特點和銷售策略等信息，可以幫助企業準確定位產品目標市場和目標人群，制定更加有針對性的營銷策略。此外，數據挖掘技術還可以幫助企業預測市場趨勢和消費者需求變化，提前布局產品研發和市場營銷計劃。

2 基于數據挖掘的乳制品生產過程智能化控制系統的構建

乳制品生產過程中涉及大量的數據，如原料質量、生產環境、設備狀態等。傳統的生產過程往往缺乏對這些數據的系統化管理，導致生產過程中難以及時發現和處理各種異常，影響產品質量和產量。通過智能化控制系統，可以實現對這些數據的實時采集、處理和分析，提高生產效率和產品質量。智能化控制系統是實現乳制品生產自動化的關鍵。通過集成人工智能、機器學習等技術，構建智能化控制系統，可以實現生產過程的自動化控制和智能優化。智能化控制系統不僅可以提高生產效率，降低能耗，還可以提高產品質量和安全性。在實施智能化控制系統時，首先需要對生產設備進行智能化改造，安裝傳感器和執行器等設備，實現設備與系統的互聯互通。同時，需要建立完善的數據采集和傳輸系統，確保數據的準確性和實時性。在此基礎上，通過集成人工智能和機器學習算法，可以對生產數據進行實時分析，自動調整設備參數，實現生產過程的智能控制。同時，系統還可以根據歷史數據和市場趨勢預測未來需求，為企業制訂生產計劃提供有力支持。具體構建思路如圖1所示。

基于數據挖掘的乳制品生產過程智能化控制系統構建，主要是智能化控制系統通過傳感器和數據采集模塊實時收集溫度、濕度等物理量及設備狀態等信息，并通過網絡傳輸至系統。對于這些數據，系統采用分布式存儲以及數據庫管理技術進行高效管理和快速處理。利用數據挖掘算法分析這些信息，揭示隱藏的模式和趨勢，以支持決策制定?；谶@些分析結果，系統能自動調整生產參數或發出預警，實現實時監控和智能控制。此外，系統可預測市場趨勢，助力企業規劃生產。

3 乳制品生產過程中的數據挖掘與智能化控制效果

3.1 仿真實驗方法

本研究為了模擬乳制品生產過程，采用蒙特卡洛模擬方法構建了一個乳制品生產模型。蒙特卡洛模擬的公式根據具體問題而有所不同，但基本原理是利用隨機數或隨機變量的抽樣特性進行計算。假設要模擬一個隨機變量的分布，該隨機變量的數學期望為μ，方差為σ2，則可以使用公式（1）來模擬該隨機變量的值。

X=μ+σ×ξ（1）

式中：X為隨機變量的值；ξ為一個標準正態分布的隨機變量，即均值為0，方差為1；μ為該隨機變量的期望；σ為該隨機變量的標準差。

通過重復抽樣多次，可以得到一系列模擬值，從而近似地描述該隨機變量的分布特性。在乳制品生產過程中，蒙特卡洛模擬可以應用于各種問題，如設備故障預測、生產計劃優化等。具體的模擬公式需要根據具體問題進行分析和定制。

3.2 仿真實驗結果

通過智能化控制系統，乳制品生產過程中的各工藝參數均得到了有效控制，波動范圍明顯減小，有利于提高產品質量和產量。如表1所示，鮮牛奶的平均質量分數最高，為93.2%，說明鮮牛奶的質量相對較為穩定，控制效果較好。奶粉的平均質量分數為92.8%，略低于鮮牛奶，但標準差相對較小，說明奶粉的質量分布較為集中。白砂糖的平均質量分數為91.5%，略低于鮮牛奶和奶粉，但標準差相對較大，說明白砂糖的質量分布較為離散。植物油的平均質量分數為90.2%，略低于其他原料，標準差也相對較大，說明植物油的質量分布較為離散。其他原料的平均質量分數最低，為88.5%，且標準差也較大，說明其他原料的質量分布較為離散且整體質量較低。

在乳制品生產中，監控工藝參數對保證產品質量至關重要。溫度應控制在37 ℃，但實際為37.2 ℃，略高，可能由設備或操作導致，需予以重點關注以保證產品品質。壓力理想值為1.0 bar，實際達1.05 bar，偏高可能會改變乳成分，需檢查系統確保穩定。流量應有2.5 L·min-1，卻只有2.3 L·min-1，低流量影響效率和質量，要調整保障理想狀態。時間控制應為20 min，實際多出1 min，時間過長影響質量，需優化設備和流程。質量濃度標準是15%，而實際為14.8%，稍低，需審查并調整生產過程?？傮w上來看，需細致調校各項參數，以確保產品的優質和一致性。生產過程工藝參數控制效果見表2。

在乳制品生產中，殺菌機運行30 000 h、故障率2.5%，表現穩定；攪拌機運行25 000 h、故障率3.2%，性能一般；灌裝機運行20 000 h、故障率4.0%，狀況較差，需頻繁維護。建議重點檢修灌裝機，優化保養計劃，以減少故障、提升效率。設備狀態監測情況見表3。

4 結論

在乳制品生產中，數據挖掘與智能化控制具有巨大的應用潛力。通過數據挖掘，企業可以更好地理解生產過程，發現潛在問題，優化生產工藝。智能化控制系統的構建與實施則可以進一步提高生產效率和質量，降低能耗和成本。為了充分發揮數據挖掘和智能化控制在乳制品生產中的作用，企業需要重視數據的收集、整理和分析工作，加強技術研發和人才培養，推動數字化轉型和智能化升級。同時，還需要關注相關法律法規和標準的要求，確保智能化控制系統的合規性和安全性。

參考文獻

[1]李紅葉，于啊香，孫夢豫，等.基于復雜網絡-關聯規則-模糊聯合的菟絲子保健食品組方設計與評價研究[J].中草藥，2024，55（2）：540-550.

[2]劉樹森，王敏，劉永銘，等.基于數據挖掘和網絡藥理學的三七保健品組方規律及增強免疫力保健功能研究[J].中草藥，2024，55（1）：205-216.

[3]張忠義，張磊，王宇，等.基于數據挖掘的玉米淀粉果糖生產流程的關鍵位點篩選[J].化工學報，2023，74（10）：4208-4217.

[4]雷禧旻.大數據在傳統企業管理中的運用[J].江西通信科技，2021（2）：31-35.

[5]唐麗，張夢瑩.大數據視閾下乳制品行業經營管理數據分析與建議：以魔鏡可視化分析為例[J].農村經濟與科技，2020，31（18）：169-170.

[6]楊美婷，劉蓓琳，王韻博.基于“產品畫像”的乳制品安全預警系統研究[J].黑龍江畜牧獸醫，2017（12）：27-29.

作者簡介：蘇權（1976—），男，壯族，廣西上林人，本科，工程師。研究方向：電氣工程自動化及生產管理。