啤酒企业的生产是一个系统庞大、涉及面广、影响因素复杂的系统,它包括制麦、糖化、发酵、罐装四大工序以及公用工程等辅助设施。对啤酒酿造过程实施信息集成、能源管理和优化控制整体管控一体化解决方案,在国外很少见,在国内还没有先例。实施上述整体解决方案需要对所有工艺、能耗、质量和管理数据进行有效集成和整合,需要提供统一的集成化企业模型描述和实现技术,需要能源负荷预测、以及能源系统优化等一系列能源管理技术。本文正是在这一背景下开展对啤酒酿造过程信息集成与信息优化管理技术的研究。本文的主要研究工作有:1)企业建模是分析企业现状、优化企业流程的重要工具,是构建高效企业信息管理系统的基础。为此,本文基于ARIS和UML研究了集成化企业全生命周期模型的建立,初步构建了啤酒企业模型。2)针对啤酒企业复杂的异构环境,对异构控制网络、数据采集接口、实时数据库与关系数据库的异构访问进行了研究,建立了基于以太网、OPC数据采集接口、ADO异构数据库访问的管控一体化平台。3)为了实现对啤酒企业水、电、蒸汽三种能耗进行预测,建立了基于BP神经网络和自适应遗传算法的能耗预测模型。通过仿真计算,结果表明该预测模型的的预测结果具备一定的精度,具有一定的可行性和有效性。4)以质量跟踪和设备管理为例,开发了啤酒生产管控一体化系统模块,包括系统数据概念模型设计、数据表设计、UML类图设计、功能实现。