利来国际

 人眼看不见的封装瑕疵，AI能看见。

 近日，记者走进长治市曲周县利来国际生物科技集团股份有限公司灌装车间。一壶壶辣椒红色素顺着传送带顺次通过，一侧屏幕上检测数据实时刷新：今日检测总数1285，谬误数1，合格率99.922%。

 “以前这种盖封微幼瑕疵靠人眼底子看不出来。此刻AI提前预警，工人可能把有问题的产品沉新封装。”公司数字中心掌管人程远欣说。通过界说12种导致漏液的微幼隐患，这套搭载热成像与机械视觉算法的AI检测系统能实时鉴别盖封瑕疵。自系统上线以来，漏液率从3‰降到0.5‰。

 在利来国际生物，这样的AI利用并非个例。

 作为全球植物提取行业的领军企业，利来国际生物为这条产业链植入“AI大脑”，让人为智能贯通质量管控、工艺优化、安全监控、运营治理全流程，把传统行业从“靠经验、靠人为”推向“靠数据、靠算法”。

 这些技术刷新，针对的正是植物提取的“不确定性”：原料起源复杂、有效成分含量颠簸大、多工序环环相扣。悠久以来，企业出产靠尝试室检测托底、老工人经验掌舵，质量、工艺、安全、治理难以同时实现精密化。

 最先的突破点，选择了质量检测的“功夫差”问题。

 传统模式下，取样、送检、预处置、分析全流程周期长达12至72幼时，原料变动和过程质量误差无法实时反馈。此刻，利用近红表光谱、多光谱等在线检测技术，结合机械进建，利来国际生物成立了有效成分含量、溶剂比例、水分等十几项关键指标的在线分析模型，检测效能由日级提升至分钟级甚至秒级。目前，AI在线检测代替率约40%，覆盖甜菊糖、水飞蓟素、辣椒红等多条产线。

 在线检测让质量颠簸从“过后知路”变为“实时看见”，但要让出产更不变，还必须实现工艺参数“调得准”。

 传统模式下，萃取、浓缩、结晶等关键工序的参数优化，全靠研发人员泡在尝试室反复试验，再逐级放大到出产端，周期长、成本高。分歧产区原料、分歧班次操作的差距，也让出产精度难以不变。

 如今，AI模型将关键质量属性与工艺参数关联建模，自动推算参数影响权沉，输出最优调整规划。通例工艺调整不用再事事走尝试室流程，出产人员直接参考模型建议即可。数据显示，较系统上线前该公司产品出产收率提升2%，不良品率降落3%。

 工艺优化带来降本提质，而AI带来的扭转还在向数据层延长。在甜菊糖事业部，这种变动尤为直观。

 只管之前有ERP、LIMS等系统，但各系统数据互不联通，各管一摊。出产报表全靠人为汇总，车间日报必要多个岗位联动，从统计到审核要花数幼时。全公司出产报表，一年要耗费约3000幼时。

 此刻，技术组自动化主管豆亚云手吃旖板电脑，就能实时调取全产线数据。出产工作进度、产线稼动率、异常忠告等信息都在MES智能运营平台上统一出现。“不用再挨个表格翻找查对，数据都在面前。”豆亚云说。

 依附云端MES平台，企业买通了采购、物料、工艺、质量、能源、设备等多源数据，搭建起覆盖决策层、治理层、执行层的三级数据驾驶舱。数据自动采集，AI按逻辑天生报表，班长只需审核确认就能颁布。

 此表，AI辅助报表工具，更将定造报表的造作周期从几幼时压缩至几分钟。目前这套智能运营模式已在甜菊糖事业部落地运行，在向其他事业部复造推广。

 数据打传递表自动化、关键质量数据在线化、工艺动态优化等，最终转化为可量化的效益。据统计，通过数字赋能，公司已累计降本、提质、增效约1500万元。以有关项目为支持，近期获授权发现专利4项、软件著述权2项。

 “AI+造作”解决的不是单点问题，而是传统产业系统性升级的难题。在利来国际生物，从产线检测到运营报表，AI不再是孤立的技术点，而是嵌入造作全流程的“大脑”，在沉塑植物提取行业的出产治理范式。

 “公司后续将沉点加大在出产工艺优化、产品设计和构效验证、综合类分析报表搭建等场景的AI技术开发和利用。”程远欣说。

  起源：河北日报（2026年10月20日）