智能物流赋能酿酒行业发展

随着我国酿酒行业数智转型深入推进，智能物流技术成为提升生产效率、保障产品质量、降低运营成本的关键支撑。本文系统梳理了智能物流在酿酒行业中的应用场景与实施路径，探讨了智能物流系统与酿酒工艺深度融合的技术要点。结合行业实践案例，总结了智能物流赋能酿酒行业数字化转型的典型经验与发展趋势，为酒类企业物流系统智能化升级提供借鉴与参考。

作者：李乔良 李成友

昆船智能技术股份有限公司

酿酒业是我国传统特色制造产业的典型代表，是酒类消费及食品制造体系的重要支柱，当前正处于由规模扩张向质量效益提升转型的关键期。物流贯穿酿酒产业全链条，是连接原粮采购、酿造生产、包装仓储、渠道分销与终端消费等各环节的重要纽带。如今，通过数字化、自动化技术对传统物流作业模式进行升级改造，成为酿酒企业保障产品品质、实现降本增效、强化渠道管控、构建供应链核心竞争力的重要抓手，为酿酒业的持续发展注入全新动能。

题眼广 告

酿酒行业发展现状

近年来，我国酿酒行业形成量稳价降、利润向头部集中、品类多元创新的发展格局，整体市场规模突破1.5万亿元，全行业呈现出“总量趋稳、结构优化”的发展态势。

从细分品类来看，白酒仍是酿酒行业的核心支柱板块，行业规模以上企业的数量持续下降，行业利润则高度集中于头部企业，中小企业生存压力加大；啤酒呈现产量微降、价值提升的发展态势，高端化产品、鲜啤品类成为增长亮点；黄酒、葡萄酒则处于修复阶段，果酒、露酒等创新品类不断拓展年轻消费市场。以上海为代表的核心城市，已建成集研发、酿造、销售于一体的现代化啤酒生产基地，形成体系完善且成熟的产业集群。

随着行业告别高速增长的时代，酒类消费场景也发生显著变化，传统商务宴请需求回落，家庭小聚、独酌、户外社交、即时零售等新消费场景快速崛起，驱动行业消费结构持续优化，并倒逼全产业链提质增效。

当前，行业发展的核心特征正在发生深刻转变：一是产业集中度持续提升，“龙头引领、强企支撑”的格局愈发清晰，头部酒企通过控量稳价、优化产品结构来巩固市场地位，中小产能逐步出清；二是消费需求向多元化迭代，年轻群体对低度、无糖、无酒精等创新产品的接受度不断提升，定制酒、联名款等小众产品的市场占比快速增长；三是政策监管持续趋严，从生产溯源到市场流通的全链条标准体系不断完善，对产品品质透明化的要求达到前所未有的高度。在此背景下，传统依赖人工经验驱动的生产与物流模式，已难以满足行业高质量发展的新需求。

酿酒行业物流需求演变

酒类产品的独特属性，决定其物流体系从诞生之初就与普通消费品存在本质差异。具体体现在：其一，酒类属于高价值易损品，白酒基酒储存周期可达3～5年，成品酒对仓储温湿度、避光、防震等都有极高要求，一旦出现破损或储存环境不达标，将直接造成巨大经济损失；其二，高端白酒在防盗、防调包、防窜货方面管控要求严苛，原粮、包材、半成品酒、成品酒各自的储存条件差异较大；其三，酿酒生产流程长，可达数十道工序（如图1），制曲、发酵、蒸馏等环节的物料转运节奏要跟随酿造工艺而定，传统人工搬运模式不仅劳动强度大，还可能因操作不规范影响酒品质量。

图1 白酒行业物流工艺

随着行业持续发展，酒类物流端不断涌现出新的需求与挑战。首先是合规性要求升级，相关监管政策明确要求酒类产品实现“一物一码”全链路追溯，彻底解决年份酒虚假标注、窜货售假等长期痛点；其次是柔性生产需求爆发，小批量定制酒、节日限定款等订单占比快速提升，传统刚性物流体系难以快速切换不同SKU的配送节奏；最后是流通效率要求进一步提升，酒类产品销售存在极强的季节性，春节等消费旺季的订单量可达平日数倍，依靠传统人工分拣、调度模式极易出现爆单、错发等问题。一系列变化倒逼酒企必须通过智能化手段重构物流体系。

智能物流技术全场景渗透

如今，智能物流技术已经深度融入酿酒生产全流程的各环节，不只承担简单的搬运储存功能，而是成为保障酒质、提升效率的核心支撑，覆盖自原料入厂至成品送达消费者手中的每一个关键节点。国内多家头部酒企已建成一批可复制落地的标杆项目。

1.原料端：从田间到厂区的溯源与智能管控场景

酿酒的品质根基从原料环节就已奠定，这一阶段的智能物流技术应用（如图2），可彻底破解传统粮食采购“信息模糊、管控松散”的行业痛点问题。

图2 智能物流技术助力原料端实现精准溯源与智能管控

（1）核心技术

该场景主要依托北斗定位车载终端、粮食专用智能传感标签、区块链存证系统、AI粮情监测算法等四大核心技术体系而搭建。在对应的落地方案中，酒企会为高粱、小麦等酿酒专用粮的运输车辆搭载北斗定位与温湿度传感设备，全程实时记录运输路径与车厢环境数据；在粮食入厂时，通过专用智能检测设备快速完成品质核验，数据自动同步至区块链平台，与农户信息、种植地块、收割时间等绑定，生成不可篡改的原料溯源档案。同时，厂区原粮立库内部署AI粮情监测系统，可实时采集不同粮层的温度、湿度与虫害等关键数据，联动通风、降温等设备自动调节仓储环境。

（2）典型案例

以某酒企为例，在其核心产区的红缨子高粱种植基地全面落地智能溯源体系，每一批酿酒高粱从贵州本地的田间地头装车开始，就全程绑定北斗溯源标签，入厂时通过近红外检测设备，10秒即可完成品质核验，数据直接同步至企业区块链平台。该体系落地后，使原粮仓储损耗由传统模式的3%降至0.3%，同时实现每一瓶白酒的原料来源精准溯源，可准确定位至具体种植地块，从源头筑牢品质防线。

（3）应用价值

原料端智能物流管控体系的落地，为酒企带来显著价值，包括杜绝不合格原料流入生产环节，使原粮品质的稳定性提升40%以上，同时为后续勾调工艺的风味稳定提供了原料端的数据支撑，让不同批次基酒的风味差异进一步缩小。

2.制曲环节：高湿高温场景下的无人化物流场景

制曲是酿酒工艺的“生香之基”，传统制曲作业依托人工完成，曲房长期维持40℃以上的高温高湿环境，工人作业难度极大，人工翻曲、转运的节奏偏差还会直接干扰酒曲发酵进程，影响酒曲发酵品质。

（1）核心技术

该场景的核心技术包括耐高温防腐蚀AGV、曲房环境动态感知网络、数字孪生曲房系统。在实际落地时，针对曲房特殊环境，酒企会定制适配的防爆AGV（如图3），替代人工完成曲块转运、定点上料、自动翻曲等全流程作业；在曲房内密布温湿度、二氧化碳等智能传感器，实时采集发酵数据并上传至数字孪生平台，系统自动生成最优作业指令，精准控制每一块曲的发酵时长与翻曲频次，使制曲彻底摆脱对老师傅人工经验的依赖。

图3 AGV应用于制曲环节

（2）典型案例

某酒企打造的智能制曲中心，已成为行业内全无人化制曲标杆项目。该项目共部署20台定制化耐高温AGV，可在环境温度45℃的曲房内24小时不间断作业，自动完成曲块转运、精准翻曲等全流程操作。配套的数字孪生系统可实时模拟120间曲房的发酵状态，能够动态调整作业节奏。项目落地后，制曲环节的人力需求从原来的120人缩减至12人，酒曲优质品率从82%提升至97%，彻底解决了传统制曲依赖人工经验、品质波动大的痛点。

（3）应用价值

通过无人化物流场景的构建及应用，制曲环节的人力需求大幅降低，酒曲的优质品率显著提升，同时可避免人员频繁进出曲房带来的杂菌污染问题，让酒曲的微生物菌群更稳定，为后续酿酒发酵打下均匀一致的基础。

3.酿造发酵环节：窖池周边的柔性物流场景

发酵环节是白酒酿造全流程中的核心工序，窖池内的酒醅转运、上甑下糟的作业节奏与精准度，直接决定出酒率与优级酒占比。传统人工转运模式，不仅作业效率低，还容易破坏窖池周边的发酵微环境。

（1）核心技术

借助5G+窖池物联网监测终端、酒醅专用AGV、智能上甑机器人联动系统等核心技术体系的场景化应用（如图4），可精准实现白酒发酵环节的全流程数字化管控。每一个窖池均部署有物联网终端，实时采集窖内温度、酸度等核心参数，当系统判定某一窖池进入出酒周期时，自动调度酒醅专用AGV前往对应点位，精准完成出窖酒醅转运、上甑物料配送，全程与智能上甑机器人协同作业，按照不同窖池的发酵数据匹配专属的蒸馏节奏。

图4 智能物流技术应用于酿造发酵环节

（2）典型案例

某酒企在3万平方米的智能酿酒车间内，为每一口窖池都配备5G物联网监测终端，搭配30台酒醅专用AGV与智能上甑机器人组成联动系统。系统可根据每一口窖池的实时发酵数据，自动调度AGV完成酒醅转运，为不同窖池匹配专属的蒸馏参数。项目落地后，单窖池的出酒效率提升22%，优级酒产出占比提升11%，年新增优质基酒产能超千吨，创造行业内智能酿造的新纪录。

（3）应用价值

通过智能物流技术在发酵环节的落地，使单窖池的出酒效率大幅提升，同时避免人工转运过程中酒醅洒落造成的原料浪费，让每一个窖池的产能都能被充分释放。

4.基酒储存环节：长周期陈酿的智能仓储场景

基酒需要历经3～5年甚至更久的陈酿周期，传统陶坛库以人工盘点、纸质记录为主，不仅盘点工作量大、耗时耗力，而且不同年份、不同轮次的基酒调配极易出现错配、漏记等问题。

（1）核心技术

针对长周期陈酿场景，依托酒坛专用RFID标签、密集型基酒立体库、AI基酒勾调辅助系统三大核心技术（如图5），协同打造完整的全业务流程智能化升级。为每一个陶坛赋予唯一的RFID电子身份码，记录基酒的香型、年份、轮次、度数等全维度信息；通过密集型智能仓储系统，实现不同品类基酒的分区储存、自动盘点，当勾调环节发出物料需求时，系统自动调度对应年份的基酒转运至勾调车间，同时将基酒的所有历史数据同步至AI勾调系统，辅助勾调师精准调配。

图5 智能仓储系统应用于基酒储存环节

（2）典型案例

某酒企陶坛库可同时存放20万坛不同年份的酱香型基酒，每一个陶坛都绑定专属RFID电子标签。配套的智能系统可实现全库自动盘点，原本需要上百名工人耗时3个月的盘点工作，现在仅需2小时即可完成。同时系统可根据勾调需求，自动匹配不同年份、不同轮次的基酒，并直接将物料输送至勾调车间，使基酒调配的准确率达到100%，杜绝年份酒错配的风险。

（3）应用价值

智能仓储系统的落地应用，使基酒库的盘点效率提升90%以上，杜绝基酒错配的风险，同时大幅提升单位面积的基酒储存量，降低长期陈酿的仓储成本，让基酒的库存资金周转效率得到显著优化。

5.包材与灌装环节：JIT准时化物流配送场景

白酒灌装环节涉及酒瓶、瓶盖、包装盒等数十种不同品类的包材，传统人工配送容易出现缺料、错料，导致生产线频繁停线，严重影响生产效率。

（1）核心技术

该场景的核心技术主要由包材密集库系统、AGV产线联动调度系统、JIT物料配送算法等子系统单元构成（如图6）。不同规格的酒瓶、瓶盖、礼盒被分类存入智能包材库，系统实时对接灌装生产线的排产计划，按照生产线的生产节奏，精准调度AGV将对应包材准时配送至指定工位，实现“用多少送多少”的JIT零库存线边管理，有效规避包材堆积、占用生产空间等问题。

图6 JIT准时化物流配送

（2）典型案例

某酒企的5万吨智能灌装中心，配套建设行业领先的包材智能密集库，可同时存放超200种不同规格的酒瓶、礼盒等包材。系统与12条高速灌装生产线实时联动，通过JIT算法精准调度AGV配送包材，实现“生产线缺料前10分钟精准补料”。项目落地后，灌装线的日均停线时长由原来的2小时压缩至15分钟，包材错发率降为0，单条生产线的日产能由1.2万瓶提升至1.8万瓶，整体生产效率提升50%。

（3）应用价值

基于JIT准时化物流配送技术的应用，灌装生产线的停线率大幅降低，包材的错发率降为0，同时减少线边包材的大量堆积，避免酒瓶磕碰造成的损耗，单条灌装线的日产能得到显著提升。

6.成品酒仓储环节：高周转高适配的智能立库场景

白酒成品品类丰富、SKU数量繁多、淡旺季订单波动极大，传统平面仓库依赖人工拣货，不仅效率低，还容易出现发错货、盘点不准等问题，在销售旺季极易出现爆单情况。

（1）核心技术

以双工位双深位堆垛机、智能视觉盘点系统、AGV自动拆垛装车系统等核心技术支撑（如图7），构建适配高周转需求的大流量柔性化物流场景。采用大库容成品智能立库，通过双工位堆垛机提升单机作业效率，搭配视觉识别系统自动完成全库盘点，无需人工逐箱核验；出库环节通过机械手自动拆垛，对接AGV完成自动装车，系统自动匹配订单与对应货品，同步关联物流单号完成数据上传。

图7 智能物流技术助力出库效率提升

（2）典型案例

某酒企的成品智能物流中心，配置拥有15万个货位的大型成品酒立体库，部署28台双工位堆垛机，搭配AGV自动拆垛装车系统。项目落地后，成品库的作业人员由180人缩减至25人，订单出库效率提升3倍，可支撑10万箱/天的发货能力，即使在春节等销售旺季，也能实现24小时不间断发货，订单履约时效由48小时优化至12小时，大幅降低经销商的等待成本。

（3）应用价值

该智能物流系统的投入应用，最终推动成品库人力配置的大幅精简，货品错发率为0，订单出库效率显著提升，在销售旺季也能稳定保障履约能力。

7.流通配送环节：全链路防窜货溯源场景

白酒流通环节长期存在窜货、假冒伪劣等行业顽疾，传统的人工扫码核验模式难以实现全流程的动态管控，品牌方很难实时掌握每一瓶酒的流向。

（1）核心技术

该场景的核心技术主要由物流码动态关联系统、在途传感监测终端、大数据防窜货分析平台组成。每一瓶酒下线就会被绑定唯一的溯源码，与对应区域的经销信息、物流单号自动关联；运输过程中通过车载终端实时上传位置数据，大数据平台自动比对货品的预设销售区域与实际流向，一旦出现跨区域流动立即触发预警，同时消费者扫码即可查看全链路溯源信息。

（2）典型案例

某酒企已实现成品酒灌装下线至仓储出库的全流程智能化联动，成品酒经输送线直接进入立体仓储系统，自动完成码垛、入库、储存、分拣出库等全流程作业。全系统实现“盒码、箱码、托盘码、货架码、库区码”五码联动，在全系列产品中落地区块链溯源防窜货体系，成品下线后即可完成赋码关联，使每一瓶酒实现溯源信息上链，同时全国所有合作物流车辆都安装在途监测终端。大数据平台可实时监控全国货品的流向，一旦发现跨区域窜货行为，系统会在30秒内自动向品牌方与对应区域经销商推送预警信息。项目落地后，窜货问题发生率下降95%，消费者扫码溯源的查询量每年突破2亿次，品牌的防伪信任度得到大幅提升。

（3）应用价值

全链路防窜货溯源体系的落地，使品牌方的防窜货管控效率大幅提升，假冒产品的识别响应速度显著加快，同时全链路物流数据可辅助品牌方精准预判不同区域的市场需求，提前调配库存，从而降低缺货与滞销风险。

图8 数字孪生系统的应用

整体来看，智能物流为酒企带来的是全维度价值升级与模式变革。一方面，大幅降低人工劳动强度，将生产物流整体效率提升70%以上，缩短产品周转周期；另一方面，实现全流程的数据贯通，让原本分散在各个工序的信息统一归集，为工艺优化、决策分析提供数据支撑（如图8），推动酿酒行业从“经验驱动”向“数据驱动”转型。

现存痛点与未来趋势：迈向全链路数智新生态

尽管智能物流在头部酒企的应用已经取得显著成效，但从全行业视角来看，在智能化推进过程中仍存在着诸多待解痛点：首先是发展不均衡，大量中小酒企受资金规模限制，难以承担全套智能物流系统的建设成本，数智化转型进度滞后；其次是部分场景的适配性不足，酿酒行业部分特殊物料的形态、重量差异较大，通用型智能设备难以完全匹配所有工序需求；最后是全链路数据打通难度较高，不少酒企的生产系统、物流系统、营销系统等相互独立，数据孤岛问题尚未完全解决，智能物流的价值潜力还未充分释放。

展望未来，酿酒行业的智能物流发展将呈现三大核心趋势：一是全业务链路一体化，从原料端到消费端，物流体系将实现完全的数据贯通，通过AI算法动态预测市场需求，提前调配库存，进而降低供应链响应成本；二是全生产环节绿色化，智能物流将更多融入低碳技术，如通过优化AGV调度路径、采用光伏供电的立体仓库等方式，降低整个物流环节的能耗，匹配酿酒行业的长期可持续发展需求；三是全流程物流柔性化，适配小批量、多品类订单的轻量化智能物流方案将逐步下沉，让更多中小酒企能以更低成本享受到数智转型的红利。

从千年传承的手工酿造技艺，到如今智能物流支撑的现代化产业体系，酿酒行业的每一次转型升级，都在厚重的传统文化底蕴之上生长出全新的产业生命力。随着技术的持续创新与深度应用，智能物流将不仅是酒企降本增效的工具，更将成为重构行业核心竞争力的关键底座，推动中国酿酒产业在高质量发展的道路上行稳致远。

———— 物流技术与应用融媒 ————

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