主持人：沈水宝教授 广西大学，广西饲料工业协会会长

　　互动嘉宾:

　　薛 敏 研究员，中国农科院饲料所饲料加工与质量安全创新团队首席专家

　　邵彩梅 博士，禾丰食品股份首席技术官

　　于 娟，山东布恩饲料集团股份有限公司董事长

　　朱正鹏 博士，ADM动物营养首席科学家

　　陈 彪，扬州牧泰机械有限公司董事长兼总经理

　　石满仓 博士，泰高营养科技(北京)有限公司技术部总监

　　沈水宝：简要介绍一下各自在“四化”哪个点上更有专长？

　　石满仓：泰高中国技术总监，自己定位是商业配方师。

　　于娟：布恩1995年正式投产，最早是预混料，2000年开始生产全价料，逐步集中到白羽肉鸡全价料，有小部分育种，特长是爱学习和工作。

　　薛敏：出身水产动物营养，但是涉足目前两大领域，一是人工智能，另一个是生物合成。

　　邵彩梅：今年禾丰30岁，禾丰业务是饲料，白羽肉鸡和生猪，自己擅长原料多元化、营养精准化。

　　朱正鹏：来自ADM，猪营养出身，擅长猪的原料价值评估，猪营养和饲养管理方面。

　　陈彪：来自江苏扬州，学的是机械，入行和机械相关，也一直在学习的路上。

　　一、原料的多元化　　

　　沈水宝：如何进行非常规原料的筛选和价值精准评估？

　　朱正鹏：粗蛋白和纤维的压力较大，对于蛋白类原料，对于集团企业考虑数量够不够，其次是原料的安全性，第三要对原料做基础的分析，第四要逐级放大。对于纤维类原料，高度紧缺，质量参差不齐，评估时考虑一是纤维的种类，二是对有效纤维素的评估，三是纤维类原料的加工方式。

　　沈水宝：如果没有数据库，如何做原料的精准评估？

　　邵彩梅：很多地源性原料数据不完善，尤其能量指标，作为用户不仅要做自己评估，供应商也要主动提供一些数据；评估包括营养指标，安全性，原料的原料、原料的工艺、适合哪种动物，哪个阶段，哪个工厂可用等都需要评估。现在淀粉和纤维的指标很重要。

　　沈水宝：中国农科院质标所很快出饲料中膳食纤维，可溶和不可溶性纤维的检测方法。

　　沈水宝：原料筛选中，哪些物化指标可以给生产加工或者产量质量带来根本性的改变？

　　薛敏：我们有系统的表格给工厂端，自己实验室会测25个指标，有的会深度解析，RV粘度的检测可以很好的鉴定淀粉的特性，我们也挖掘了蛋白原料的RV粘度特性的检测方法。目前提供的都是简单可操作的，只需要考虑是否需要引进RV粘度仪。

　　沈水宝：蛋鸡中原料的多元化有无可能，对于鸡蛋品质有无影响？

　　石满仓：欧洲配方基本没玉米，豆粕也少，所以是可行的，但是要关注一个量，还有工艺，非常规原料如果没有掺假，都可以当作正常原料使用；遇到陌生原料，做常规指标检测。之前在蛋鸡料中加过15%的棉粕，对于鸡蛋的品质是没有问题的。

　　沈水宝：如何决定一个非常规原料是否可用？

　　于娟：首先要提供一些数据，还有进行化验室检测，更关心在生产过程中能产生什么副产物，包括有无催化剂，催化剂是否有伤害，还要看原料的原料的生产工艺，是否有毒素和有害物质，此外还要做养殖的精准试验。

　　沈水宝：原料数量增加后，生产布局有何好的建议？

　　陈彪：首先符合当地安全检查的要求，现在的工厂越建越大，在设计的初期，设备的选型不能太杂乱，单机品种要统一，否则会影响效率和成本；还有散进散出很重要。第三，相关计划要合理的安排，特别是仓房设备的设计之初就要充分考虑到原料多元化的需求。

　　二、营养的精准化　　

　　沈水宝：原料营养的精准化，数据库怎么建设？

　　薛敏：很多大企业做了大量的试验，形成了很多报告，但没有形成数据库；中小型企业，需要将经验数据化；建议生产管理上要有数据分析师。不管大中小企业，全链条的数据打通很重要。

　　沈水宝：禾丰集团的数据库，有什么可以分享的？

　　邵彩梅：数据库在建设当中，而且是动态的，全链条的数据库需要打通，最好有个首席数据官；而且原料数据库最重要，且指标越来越多，细分细品才能用好，对产品质量才有保证；应用端的精准需求如何反推到饲料配方如何做？原料不是配方的全部， 配方不是营养的全部，营养不是养殖的全部，养殖不是经营的全部。

　　沈水宝：ADM数据库建设有何经验分享？

　　朱正鹏：对于大型企业而言具有可操作性，中小企业建设数据库很难，而且是长期的工作，先把框架搭起来，指标参数，数据统一性更重要，即数据来源于同一个标准。

　　沈水宝：是否需要投入做数据库？

　　于娟：必须要做，否则后期智能化工作就没法做。

　　沈水宝：泰高的数据库建设有何经验分享？

　　石满仓：数据库的准确性很重要，不仅仅是常规数据检测，还需要更深入的数据来做模型。泰高在精准营养研究方面具有丰富的经验，推出了NutriOpt数字营养模型；并且精准营养的实现需要清晰的需求、合理的设计、精准的生产以及圆满的供给。

　　三、制造精益化　

　　沈水宝：配方调整后，制造工艺的优化需要什么做支撑？

　　陈彪：配方变化频次太密，很难从硬件调整，对于设备操作者提出了很高的要求，因此工艺上的改进与创新就显得很重要。对于企业高管，深入考虑生产员工是否需要接受良好的培训，以及相对等的条件和待遇。

　　沈水宝：库存管理和成本控制如何做？

　　于娟：库存管理目标是保证生产正常进行，既不能积压，也不能导致停产，主要进行按类别管理，有些原料或零件可以做到零库存。对于价值高的原料，要保持高度的敏感性。对于成本控制，需要全员有这个理念。

　　邵彩梅：分类管理很重要，更大的问题是如何和订单管理联系起来，采购段要对外如何做好库存管理，内部管理方面技财产销协同要做好。

　　四、流程智能化

　　沈水宝：AI在企业和工作中如何应用？

　　石满仓：现在去养殖现场遇到一些养殖问题时，都可以用AI智能去搜索答案，发现AI智能能够说出很多有用的信息，那么这时对于技术专家来讲，就要思考如何提高自己的专业技能，从而能够更好适应时代的需求。

　　于娟：重复性的工作用AI很高效，AI有三个层面，首先是公海立直接用；第二层面是企业专有AI，相关的人才少；第三层面是大模型。

　　薛敏：我们团队数学家带领几个学生组成智慧小组做一些工作，其次是用KIMI，豆包等AI解决突如其来的问题，还有用AI自动洗数据。

　　邵彩梅：在思考有了AI，将来配方师会不会失业？如果给了AI设定条件，是否能做最简单的配方优化？

　　朱正鹏：一是AI在行政、文字、基础信息、知识产权等方面可以节省人力，二是一线技术服务人员，可以用AI查缺补漏，三是配方师的职责和知识必须要扩展，这是AI无法替代的。AI永远不能替代主动性思考和情感，所以要主动学习。

　　陈彪：AI可以进行简单的数据处理，但不能完全代替人，我们还是需要独立思考的能力。

　　现场观众1：问一下薛敏老师中农科龙腾配方软件是否可以解决不同批次的原料做出来的产品粉率不同？

　　薛敏：原料特性和畜禽饲料的制粒相关，目前这个数据库建立的畜禽模型主要是我们十年积累的产品质量预测和产线定制化参数预测模型；水产的设备容错率高，畜禽料设备的容错率低，如果畜禽料长期做多元化配方，要做一些技改；我们针对畜禽制粒的原料加工特性不是一个大模型，它们的评分经过了很多大量试验，而不是经验评分。

　　现场观众2：我们的原料含小肽多，传统的方法评估不太准确，怎么办？

　　邵彩梅：首先从供应商角度要说清楚，或者推荐一个方法。

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