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资讯 浅谈食醋业未来发展:如何突破发展窘境

2019-03-01 发布 中国产业信息网

食醋是我国传统调味品中重要的组成部分。随着经济结构的转型升级,传统食醋产业面临同质化严重、整体竞争力弱的难题。

   1、产量全球之首 企业规模普遍较小     

我国饮食讲究酸、甜、苦、辣、咸“五味调和”,传统的食醋文化是其中的重要组成部分。

受限于调味品产业整体发展的历史背景,我国食醋产业面临大而不强,增速缓慢的窘境。相关数据显示,2016年我国食醋产量达421.5万吨,居世界首位,但是年均增长速度仅为2%~3%。

大而不强主要体现在我国食醋产业集中度较低,企业生产规模普遍偏小。

我国食醋行业中前5大企业在全行业所占市场份额不足20%,而在日本和德国的食醋行业中,前5大企业在全行业所占市场份额达60%以上。

“产品普遍售价较低、利润较薄,高端产品少,也是我国食醋业的发展瓶颈之一。”

张偲介绍,号称“12年陈”的意大利摩德纳传统香脂醋每百毫升售价合人民币650元~850元,

“25年陈”每百毫升售价合人民币1000元~1200元,而国内虽也有高价食醋,但整体价格与之相去甚远。

记者调查发现,在天猫恒顺醋业官方旗舰店,一瓶580毫升的“6年陈”香醋售价仅为32元。

“与国际食醋行业相比,我国食醋行业在高端产品层面具有广阔的市场增长空间。”业内专家表示,应增加食醋产品品类,满足消费者个性化和营养健康需求。

    2、力求科技创新 推动产业跨越发展    

作为传统酿造产业,食醋行业如何通过现代化科技手段提升竞争力?

中国食品科学技术学会理事长孟素荷表示,食醋行业应在减盐、原料天然及产品健康的基础上,实现产业与生命科学交叉,与科技深度对接,实现产业的整体跨越。

在科技创新的背景下,食醋行业在酿造机理和安全领域的探索方兴未艾。2017年“优势酿造食品微生物群落功能调控关键技术及其产业化应用”和“极端海洋微生物在传统发酵食品中的应用”两项课题,

被由中国工程院院士、广东省微生物研究所所长吴清平等专家组成的鉴定委员会鉴定为国际领先水平,并荣获中国轻工业联合会科技进步一等奖。

其中,由江苏恒顺醋业股份有限公司、江南大学等共同研发的“优势酿造食品微生物群落功能调控关键技术及其产业化应用”项目,

构建了优势酿造食品微生物群落功能分子代谢调控技术,并成功应用于食醋生产,实现食醋品质和价值的提升;

由江南大学、大连工业大学等共同研发的“极端海洋微生物在传统发酵食品中的应用”项目,从海洋微生物中筛选出高产淀粉酶菌株和高产蛋白酶菌株,大大提高了食醋生产的出醋率、风味特性和营养性。
此外,“食醋智能化关键技术研发与产业化示范”项目被列入国家“十三五”重点专项;“基于物联网的镇江香醋固态分层发酵智能化装备研发”获江苏省重点研发计划(现代农业)立项。

在持续开展科技创新的同时,相关产业界也在努力开发高端产品。

张偲建议,我国应尊重和继承传统工艺,学习和借鉴国外知名食醋品牌发展经验。例如,意大利传统香脂醋的生产商成立了摩德纳传统香脂醋联盟,负责香脂醋的宣传推广和生产规范化。

其相关规范强调,酿造和陈化必须使用传统工艺,陈化时间不得少于12年,对产品进行统一的质量控制、检测和认证等。

    3、实现智能制造 满足差异化需求    

在中国工程院院士、中国检验检疫科学研究院研究员庞国芳看来,基于大数据的智能制造正是产业界与学科交叉融合的直观体现。

我国《国家科学和技术中长期发展规划纲要》将生物技术列为前沿技术,生物技术产业也被确定为七大战略性新兴产业之一。

“发酵工程是工业生物技术的重要组成部分,而以食醋为代表的发酵工程未来的发展,就是要建立"基因读取、编辑、设计合成+微生物功能预测、再造、调控""在线检测和智能监测+过程微型化、可视化、连续化""车间制造+资源计划+云计算大数据分析"等发酵智能化与装备技术。

”中国工程院院士、江南大学校长陈坚认为,应用生物技术知识和方法,构建生物过程数据库,结合机器识别、深度学习等智能化技术,即为实现基于人工智能的发酵工业智能化。

食醋业智能制造亟待加速。中国调味品协会会长张玉宏指出,我国传统食醋行业正在抢抓“互联网+”机遇,今后应加快传统食醋产业技术装备、工艺水平向信息化、智能化、精细化创新发展的步伐。

“真正的智能制造,是基于大数据的创新驱动,而非单纯的"机械手+传感器"。”恒顺集团总经理聂旭东解释道,以基于固态分层发酵制醋工艺生产为例,实现装备智能化不仅能优化菌种筛选,还能进行相关机理研究以及自动化作业。

比如,以前必须人工进行翻醅,现在翻醅的时机、温度均可通过数据的积累找出最佳节点,实现自动化。

“以前一条灌装线需要二十余个工人,实现智能化后只需十余个工人;以前一条灌装线一小时的产量为1万余瓶,实现智能化后增加到2.4万瓶。”聂旭东介绍。

智能制造能提高生产效率,也能解决产品同质化问题,满足差异化的市场需求。

智能制造基于大量数据分析,对产品的品质、包装材质、消费者需求以及消费者购买场景均能在一定程度上进行判定。

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