常温液奶自动化加工流程优化研究

引言

液态奶是常温液奶由于其保质期长、运输便利等特点，在我国乳制品消费结构中占据着主导地位。传统的常温液奶生产多依赖人工干预或半自动化操作，不但存在操作波动大、能耗高、产能利用率低等问题，还在产品质量稳定性和追溯体系建设方面存在短板[1]。随着工业4.0 和智能制造理念的提出，推动常温液奶加工系统朝着高度自动化、信息化和标准化方向发展，已成为行业提质增效的关键路径。本研究旨在结合我多年来在化工工程与食品加工领域的研究经验，围绕常温液奶的自动化生产工艺，梳理现有问题，提出系统性优化方案。文章重点聚焦流程结构优化、关键设备参数调控与智能控制系统集成三方面内容，力求为相关企业提供具有实际应用价值的思路与方法。

1 常温液奶自动化加工流程的现状与问题分析

1.1 工艺流程架构与主要设备配置

目前典型的常温液奶自动化生产流程主要包含原奶接收、净乳、杀菌、均质、冷却、灌装、巴氏灭菌和包装几个核心环节。每个单元利用自动化输送系统连接，配套CIP（就地清洗）系统实现设备卫生保障。在设备配置方面，主要采用高温瞬时杀菌（UHT）、板式或管式换热器、均质泵、无菌灌装机等关键装置。自动化控制系统通常采用PLC（可编程逻辑控制器）与HMI（人机界面）结合的方式进行基本操作控制，但在系统集成度、运行数据的采集分析与过程调优方面仍存在诸多局限[2]。例如，设备间协同运行能力弱、传感器覆盖面不足、异常数据缺乏动态响应机制等。

1.2 存在的核心问题

其一，生产节奏不协调。各单元设备自动化程度不同，节拍匹配难，易产生局部瓶颈，影响整体效率。其二，能耗与物耗偏高。杀菌与冷却过程存在能源回收机制设计 均质与杀菌温度控制精度低导致产品不稳定。其三，质量控制链条割裂。关键控制点数据 如原奶质量未能动态调整杀菌条件、灌装时无菌控制依赖人为判断等[3]。其四，信息化集成不足。 1TT （MES）与自动化控制系统（SCADA）之间数据交互有限，造成设备维护效率低、生产数据追溯困难。这些 严重制约了常温液奶产业链的智能化水平提升，也使得企业在市场竞争中处于不利地位。

2 关键单元操作的自动化优化路径

2.1 原奶接收与初步处理自动化升级

原奶接收阶段的自动化程度直接关系到后续乳品质量稳定性。传统手动取样与检测方式效率低、误差大，建议引入在线乳成分检测仪器，实现对脂肪、蛋白、菌落总数等指标的实时监测，并经过PLC 自动将不合格原奶引流至隔离罐，保障整个系统原料安全[4]。在初步过滤和净乳环节，采用差压传感器与智能阀门控制系统，实现滤芯堵塞预警与自动切换，保障设备连续运行。

2.2 杀菌与均质工段的智能化控制优化

常温液奶通常采用 135^∘C 左右、2~4 秒的UHT 杀菌工艺。此过程的关键在于温度与流速的精确控制，建议引入多点温度传感器与PID 控制器协同调节板式热交换器热介质流量。配合变频泵自动调节乳流速度，实现温度波动<±0.5°C 控制目标。均质环节可采用双级均质泵，配备流量、电流和压力三维反馈闭环控制系统，结合乳粒径在线监测模块，实时调节均质压力[5]。系统一旦发现超限数据，可自动报警并联动暂停灌装操作，实现品质保障闭环。

2.3 灌装与包装工序的无菌化与追溯机制构建

灌装是液奶生产线中污染风险最高的环节。推荐采用无菌灌装机与紫外灭菌风淋输送带协同运作，灌装室内部保持正压，HEPA 过滤净化气流持续工作，有效防止外界微生物侵入。包装线应搭载激光喷码系统，打印唯一产品追溯码，结合信息系统将生产日期、班组、关键参数写入数据库，实现全过程可追溯管理。同时，采用视觉识别系统实现成品检测（破包、漏灌、缺码），并将不合格产品自动剔除，提高产品出厂合格率与安全水平。

3 智能控制与信息化集成系统的设计

3.1 建立基于工业物联网（IIoT）的感知层系统

为实现全面感知、实时响应的智能控制目标，必须在整个工艺流程中嵌入高密度传感器网络，涵盖温度、压力、流速、乳成分、电导率等多维参数采集终端，采用Modbu 、Profibus 等标准协议将采集数据上传至工业以太网。利用边缘计算设备（如智能网关）在本地预处理数据，减少传输延迟，并实现关键节点异常预警功能。例如，若检测到杀菌出口乳温低于设定值，则触发报警并记录该批次生产编号，实现问题可追溯。

3.2 构建可扩展的过程控制与数据集成平台

自动化控制系统以DCS+SCADA 架构为基础，结合模块化设计思想，实现流程可视化、操作模块标准化、报警信息精准化。系统可设置生产任务模板，一键调取不同规格产品的工艺参数，提高换线效率。另外，经过建立企业级MES 系统，实现与ERP、WMS 等系统数据互联，打通从订单、生产到出库的全流程信息链。MES系统应具有以下功能模块：（1）计划排产优化：根据订单交期、产能负载动态调整排产顺序；（2）设备管理：采集设备运行时长、报警频次，预测性维护，降低故障率；（3）质量追溯：基于批次管理追溯原料与工艺参数，实现问题溯源；（4）能耗管理：分单元能耗采集与分析，制定节能改进方案。

3.3 引入数据驱动的工艺优化机制

借助工业大数据平台与机器学习模型，对历史生产数据进行模式挖掘与异常识别。以杀菌温度和乳品微生物指标为例，可构建回归模型，预测不同温度-时间组合下产品微生物控制效果，并优化控制策略。与此同时，引入“数字孪生”模型构建虚拟产线，实现虚拟调试与参数设定仿真，大幅降低新产品试产的成本与风险。在灌装段，结合图像识别 AI 算法，对灌装精度与灌装嘴洁净状态进行动态判断与自学习优化。

3.4 系统安全与稳定性保障机制

整个自动化系统的运行安全是保障生产稳定的底线。建议配备双电源、双网络冗余设计，确保关键控制系统断电后可自动切换。各PLC 间采用热备份机制，确保关键设备故障时生产不中断。同时，为防止网络攻击或数据泄露，应在 SCADA 与MES 系统间设置数据防火墙，采用VPN 加密通信通道，定期更新系统安全补丁，落实分权限管理与操作日志追踪制度，确保信息安全。

结语

常温液奶作为我国乳品消费的主力品类，其加工过程的稳定性与高效性直接决定了产品竞争力。自动化和信息化的深度融合为液奶产业链带来了前所未有的升级机遇，但也对企业在工艺理解、设备选型与系统构建方面提出了更高要求。本文结合实践经验与行业发展趋势，围绕常温液奶的自动化流程优化进行了系统探讨，提出了从原奶处理到包装出库的全链条优化路径。未来，随着人工智能、数字孪生、边缘计算等前沿技术不断渗透，液奶生产线将朝着更加柔性化、自适应与智能决策方向发展。

参考文献

[1]陈颖,郑欣榆,李子怡,等.木瓜撞奶加 艺研究[J].福建轻纺,2025,(03):28-33+39.

[2]谷丽娜.液态奶加工中的“ 过度加 向分析[J].现代食品,2021,(03):13-14+17.

[3]夏雪松,无杂菌活性乳酸菌发酵奶 线扩建.四川省,四川菊乐食品股份有限公司,2020-06-08.

[4]袁彬,祝贝贝.高压加工技术及在乳制品中的应用[J].食品安全导刊,2019,(33):41.