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一家121年的老牌啤酒厂,用25个IoT与算法用例把单位能耗砍掉25%、Scope1+2温室气体直降57%——这就是全球食品饮料行业首座「可持续灯塔」青岛啤酒青岛工厂交出的减碳答卷。

青岛啤酒青岛 · 第12批可持续灯塔 · 能源与碳强度双降

📋 企业名片

🔖 灯塔编码:17312CN03
企业名称
青岛啤酒股份有限公司(青岛啤酒厂)
工厂所在地
中国 · 山东青岛
所属行业
食品饮料(啤酒制造)
灯塔类型
可持续灯塔
入选批次 / 发布日期
第12批 · 2024年10月
核心产品
青岛啤酒、纯生、白啤、原浆、精酿等系列啤酒
应用领域
啤酒酿造(糖化·发酵·灌装)、能源管理、二氧化碳回收、仓储物流

🔧 核心案例

先进分析余热回收蒸汽系统优化 核心用例
⚠️ 痛点:糖化煮沸产生大量高温蒸汽,过去直接排放大气,既浪费热能又增排碳;阀门开度全靠老师傅经验,只可意会、难以言传。
💡 方案:基于LSTM算法的麦汁煮沸热能回收利用,采集30台设备125组生产数据建模,阀门动态调优,蒸汽应收尽收并循环供给包装车间杀菌。
实施路径
Step 1 — 数据采集:提取灌装线、煮沸锅、热能储罐等30台设备的压力、温度、流速、生产品种等125组数据
Step 2 — 模型开发:用LSTM算法构建阀门动态调优模型,把老师傅经验转成「数字语言」
Step 3 — 热能中心:建设糖化蒸汽热能中心,回收蒸汽循环输送给包装车间杀菌机
Step 4 — 动态管控:系统根据工况变化自动驱动设备,实现酿造、动力、包装间精准回收与分配
关键技术
05.01.02 机器学习 · LSTM算法阀门动态调优
以LSTM(长短期记忆网络)学习历史工况与蒸汽负荷的关系,实时预测并动态调整阀门开度,替代依赖老师傅经验的粗放操作。
01.01.05 IoT设备 · 30台设备多参数传感
对灌装线、煮沸锅、热能储罐等关键设备部署压力/温度/流速传感器,形成125组生产数据的实时采集底座。
09.03.01 能源监控 · 蒸汽热能中心实时监控
建设糖化蒸汽热能中心,对余热回收与蒸汽分配进行集中监控与节能优化。
📊 核心成效:糖化热能中心年节省蒸汽近2万吨;生产切换无缝衔接,年节约蒸汽120吨
发酵产物浓度软测量CO2回收 核心用例
⚠️ 痛点:发酵过程产生大量CO2,传统方式难以精确捕捉,大量CO2白白排放,还需另购CO2用于灌装,成本与碳排放双高。
💡 方案:以发酵产物浓度软测量技术 + 自主开发的传感网络动态监测,把发酵CO2全部精准捕捉、净化后循环用于灌装生产。
实施路径
Step 1 — 传感网络:部署自主开发的传感网络,动态监测发酵罐CO2浓度
Step 2 — 软测量建模:用软测量技术估计发酵产物浓度,替代部分硬传感器、降低监测成本
Step 3 — 收集净化:对发酵产生的CO2进行收集与净化处理
Step 4 — 循环利用:将回收CO2循环注入灌装生产线,替代外购CO2
关键技术
01.01.03 传感器 · 发酵产物浓度软测量
软测量(Soft Sensor)用可测变量结合算法模型间接估计难以直接测量的发酵产物浓度,实现低成本、高频次的CO2回收监测。
09.01.02 循环经济 · CO2回收再利用
把啤酒发酵副产的CO2收集净化后重新用于灌装,形成「发酵—回收—灌装」的闭环循环,减少外购与排放。
05.01.02 机器学习 · 软测量建模
以机器学习算法拟合浓度与过程变量间的非线性关系,支撑CO2回收的精准调控。
📊 核心成效:年回收CO2达13万吨,相当于种植30年树龄冷杉117万棵
粒子群优化CO2剂量灌浆参数 核心用例
⚠️ 痛点:CO2灌浆剂量依赖人工设定,参数不精确导致CO2浪费;开关阀门控制粗放,难以做到最大限度回收。
💡 方案:依托数字模型测算CO2回收治理方案,用粒子群优化(PSO)算法搜索最优CO2剂量灌浆参数,实现开关阀门自动精准控制。
实施路径
Step 1 — 数字建模:依托数字模型测算二氧化碳回收治理方案
Step 2 — 参数寻优:粒子群优化(PSO)算法搜索最优CO2剂量灌浆参数
Step 3 — 阀门自动控制:实现开关阀门的自动精准控制
Step 4 — 最大化回收:保证对二氧化碳最大限度的回收利用
关键技术
05.01.02 机器学习 · 粒子群优化算法
粒子群优化(PSO)模拟鸟群觅食的群体智能算法,在参数空间中迭代搜索全局最优解,找到最省CO2的灌浆剂量。
03.03.04 工艺优化 · CO2灌浆参数优化
针对灌浆工艺环节的参数寻优,在保证产品品质的前提下最小化CO2用量。
01.01.02 智能控制装备 · 阀门自动精准控制
由系统根据优化结果自动驱动开关阀门,替代人工调节,实现精准稳定的CO2投放。
📊 核心成效:外购CO2/千升 ↓43.2%,CO2消耗 ↓37%

📊 绩效改善总览

指标改善前改善后提升幅度业务解读
单位能耗↓25%25个算法+IoT用例整体降能耗
Scope1+2 温室气体↓57%直接+间接排放大幅削减
Scope3 温室气体↓13%价值链上下游排放同步降低
外部蒸汽消耗↓100%余热回收实现蒸汽完全自给
外购CO2/千升↓43.2%CO2回收循环替代外购
CO2消耗↓37%剂量优化+回收,总消耗下降

* 改善前基线数据WEF未公开披露,仅提供相对改善幅度

🗺️ 技术全景图

01
智能装备
✔️
02
工业软件
✔️
03
智能工厂
✔️
04
智慧供应链
·
05
智能赋能技术
✔️
06
智能制造新模式
·
07
工业网络
·
08
系统安全
·
09
绿色可持续
✔️
已覆盖(5/9) 未涉及 WEF重点技术覆盖率:78%

🔍 可复制性分析

🏢 企业规模
121年历史啤酒龙头,年生产品类超400个,全国50余家工厂
💰 投入规模
中等投入,以IoT传感、算法建模与热能中心改造为主
⏱️ 实施周期
3~5年分阶段推进(2021年热能中心落地→2024年入选)
🎯 关键技术门槛
酿造工艺机理沉淀 + 生产数据积累 + 算法建模能力
👉 适合什么企业参考
高能高碳的流程行业(啤酒/饮料/食品/酿造),有蒸汽与CO₂回收诉求的工厂
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🏭 行业对标视角

国标分类路径:制造业 → 食品制造业 → 酒、饮料和精制茶制造业 → 啤酒制造(国标1521)

📌 全球食品饮料行业首座「可持续灯塔」,与可口可乐新加坡大士湾、蒙牛乳业银川同属第12批食品饮料阵营,但焦点从「产能/效率」转向「能源/碳强度」。

💡 减碳即竞争力啤酒酿造同属高能高碳流程,青岛啤酒证明碳排放的「降」能同步带来成本的「降」与工艺的「稳」——绿色转型不是负担,而是效率杠杆。对同样依赖蒸汽与CO₂的食品饮料企业,这是一条可复制的减碳路径。

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你所在的工厂,蒸汽与二氧化碳有没有实现「应收尽收」?欢迎聊聊你的余热回收与CO₂循环利用思路。

👇 欢迎在评论区分享你的经验与困惑

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