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中药炮制智能化生产线:可同时生产5种饮片,产能提升50%背后的产业能力变化

作者:本站编辑      2026-02-26 16:12:06     1
中药炮制智能化生产线:可同时生产5种饮片,产能提升50%背后的产业能力变化

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当传统炮制技艺遇上现代智能算法,一场深刻改变中药饮片生产格局的技术革命正在悄然发生。

01 产业现状,传统炮制面临的时代挑战

中药饮片产业已经走过了从“前店后坊”手工作坊式生产到机械化、自动化生产的漫长历程。然而,随着社会对饮片需求量的不断提升,现有的饮片机械生产效率及水平却相对滞后。

饮片生产炮制参数不确定、炮制程度难以判定、生产设备单元操作自动化程度低等现状,严重制约了饮片产业的高质量发展。

传统中药炮制过程中,炮制程度及炮制终点的判断主要依靠人工根据气味、颜色变化,而气味、颜色等性状的描述较为主观、模糊,缺少客观依据。

采用人为经验与终端产品离线检测的质量检测模式不利于饮片的质量控制。如山楂炒制过程中,操作人员通过炒制过程中火、烟、色及火星情况等变化判断火候,饮片质量稳定性难以科学把控。

02 政策东风,国家层面的战略布局

2025年4月,工业和信息化部联合商务部、国家卫生健康委、国家医保局、国家数据局、国家中医药局、国家药监局共同印发《医药工业数智化转型实施方案(2025—2030年)》通知。

该方案明确围绕医药研发、医药生产、经营管理决策、医药质量安全保障等方面,梳理数智化转型场景清单,并给出中医药应用典型场景,旨在以场景化方式推进医药工业高端化、智能化、绿色化、融合化发展。

在医药生产方面,《通知》指出要打造智能中药工艺设计应用场景,通过中药材关键质量属性表征、制剂原辅料物性分析、工艺建模、仿真优化和测试验证,实现机理和数据驱动的中药工艺开发与优化。

2026年2月,工业和信息化部、国家卫生健康委、国家中医药局等八部门联合印发《中药工业高质量发展实施方案(2026—2030年)》,提出到2030年,中药工业全产业链协同发展体系初步形成。

方案明确实施制造能力提升行动,制修订10项中药工业数智技术相关行业标准,支持企业开展数智化改造提升,建设20个智能工厂、培育10个绿色工厂。

03 技术突破,智能化生产线的核心架构

智能化中药炮制生产线的核心技术突破在于实现了多品种并行处理能力。通过模块化设计与柔性化配置,现代智能生产线能够同时处理5种不同药材的炮制工序,这在传统生产模式下几乎无法想象。

在甘肃武威黄羊工业园区,智能化生产线的应用已经展现出显著成效。通过引入三条新的智能生产线,当地药企的每日产量由原来的9.6万盒跃升至15万盒。

智能化生产线的核心在于智能算法和传感器集成。高速摄像监控等系统的引入,使得产品贴标环节实现了实时监控与自动剔除不合格品的功能,确保了产品质量的可追溯性。

在重庆上药慧远庆龙药业的“智慧共享中药房系统智能工厂”,智能化的生产场景令人印象深刻。这个占地2500平方米的现代化中心,代表着国内中药代煎服务的最高水平之一。

该中心已升级完成4.0版本智能代煎系统,单班调剂设计产能达4000方,煎煮设计产能3000方,能够满足全市医疗机构的代煎需求。

04 产能跃升,50%效率提升的技术逻辑

智能化生产线实现产能提升50%的背后,是一系列技术创新与流程优化的综合结果。传统中药炮制设备存在效率低、自动化程度低、劳动强度大等问题,已无法满足现代化中药生产的需求。

通过引进先进的技术和设备,对中药炮制工艺进行智能化改造,实现中药炮制过程的自动化、智能化,能够显著提高中药生产效率和质量,降低生产成本。

在威海临港区的威海市岐黄本草医药服务有限公司智慧煎剂中心,智能化生产线全速运转。企业人事行政部主任介绍:“传统煎药一次只能煎一人份(一机一份),现在我们的自动化设备有5个工作站、100个煎药锅,能同时为100人煎药,效率大大提升!”

该企业自去年9月运营以来,便以“传统中医药+现代黑科技”的融合模式,刷新着中药煎制的效率与标准。复工首日,企业迎来亮眼成绩单:煎剂中心复工率超98%,核心生产岗位全员到岗,员工返岗率实现100%。

05 质量革命,从经验判断到数据驱动

智能化生产线带来的不仅是效率提升,更是质量管控方式的根本变革。传统中药炮制过程中,许多小企业仍使用燃气式、电热式等炒药机,机械化程度较低,且对温度、火候的把控无法精准化。

主要依靠人工凭经验来对产品炮制程度进行判断,操作设备,调整生产参数,有着较大的主观性,且缺乏在线检测手段,无法及时获取中间体及工艺过程的质量信息。

现代智能生产线通过部署智能化近红外设备,可有效在线检测水分含量,从而保证饮片的质量。同时在大数据的支持下,还可对牛膝、何首乌、槐花等炮制程度、指标成分含量进行相对精准的预测。

在南京中医药大学的研究中,智能化技术在饮片产业中的应用已经取得显著进展。研制中药饮片炮制单元设备的数字化联动生产线,可实现自动解包、振动筛选、除尘、清洗、浸润、切片、干燥、炮制和包装全过程的流水线生产。

通过智能联动技术改变传统的人工物料转运和单机操作模式,大大提升饮片炮制效率和设备运行稳定性,并建立饮片流水线炮制工艺规范和标准,可从本质上提高中药饮片质量及其稳定性。

06 企业实践,智能化转型的先行者

国内一批中药企业已经在智能化转型道路上走在前列。广药集团旗下白云山中一药业凭借其数字化转型的系统性突破成功入选2025年广东省先进级智能工厂名单,是名单中唯一一家中药制造企业。

白云山中一药业以“中药工业4.0”为方向率先在行业内引入大数据、工业互联网、人工智能等新一代信息技术,建立丸剂、片剂等多种剂型智能化产线和智慧园区。

通过智能排程系统、中药工艺知识智能管理模型等人工智能技术的场景应用,建成了国内首个高精度的数字化、智能化包装连续生产线和仓储系统。

数智赋能下,白云山中一药业产能提高148%,生产效率提高289%,产品合格率达100%,实现了生产效率与精度的“双飞跃”,推动中成药制造向自动化、数字化、智能化、绿色化全面升级。

在河南,华夏药材有限公司依托河南省道地中药材,以禹州传统中药炮制技艺为核心技术,不断创新。公司建成三条智能化生产线,年产能突破5万吨。

07 绿色智造,可持续发展的重要路径

智能化生产线不仅提升效率和质量,还为实现绿色制造提供了技术支撑。白云山中一药业基于工业互联网的智能化能源管理场景,搭建了绿色智能化能源管理平台。

该平台接入园区内的水表、电表、气表等能源计量设备,实时采集能源使用数据,实现了对园区内各种能源设备、多种能源介质的集中管理和可视化数据分析。

在智能化能源管理平台的加持下,企业围绕降碳、减污、节能、增效的工作目标,全面推进以蓝钻降解技术为核心的中药废气和废水治理、光伏发电、大温差高效水蓄冷等技术革新。

重庆上药慧远庆龙药业的智能煎配中心创新性地采用了余热回收、蒸汽冷凝水循环利用等绿色技术,能耗降低30%,成为重庆市首批获得“绿色工厂”认证的中药企业。

08 人才支撑,传统技艺与现代技术的融合

智能化转型离不开专业人才的支持。南京中医药大学中药炮制学博士李铭轩的研究团队,在传统炮制技艺与现代数智技术融合方面进行了深入探索。

该团队耗时9400余小时,运用前沿传感技术,将老药工的炮制经验进行数字化表征,建立起老药工感官经验数据集与多维质量表征数据库,引领了饮片产业智能化转型升级的风向标。

研究团队还参与助推了国内首条饮片智能生产线落地与调试,实现了从净制、切制到炮制、包装的全流程数字化管控,为饮片产业提质增效、走向国际市场筑牢了产业根基。

在吉林省的研究显示,中药工业智能制造面临复合型专业人才短缺的挑战,这制约了技术创新和应用。解决人才问题成为推动智能化转型的关键。

09 产业影响,重构中药饮片竞争格局

智能化生产线的推广应用正在深刻改变中药饮片产业的竞争格局。目前,国内已有超过300家规模以上中药饮片企业部署了涵盖净选、切制、干燥、包装等核心工序的自动化设备。

头部企业如康美药业、九州通、同仁堂科技等已建成全流程智能工厂,实现从原料入库到成品出库的数字化闭环管理。

以康美药业为例,其在广东普宁建设的智能饮片生产线年产能达1.2万吨,通过引入AI视觉识别系统与物联网传感技术,使饮片切制精度误差控制在±0.5mm以内,批次间质量差异率下降至0.8%以下,远优于传统人工操作水平。

从市场结构看,2024年中药饮片智能制造装备市场规模约为42亿元,年复合增长率达19.3%,预计2030年将攀升至120亿元左右。

10 未来展望,智能化转型的发展趋势

展望未来,中药炮制智能化生产线的发展将呈现三大方向:一是设备模块化与柔性化设计增强,以适应不同药材特性与小批量多品种生产需求。

二是人工智能算法深度融入工艺优化,例如通过机器学习模型预测最佳干燥温度与时间组合,提升有效成分保留率。

三是绿色制造理念融入智能系统,通过能耗监测与废料回收闭环设计,降低单位产值碳排放。

值得注意的是,尽管智能化转型前景广阔,但中小饮片企业仍面临初始投资高、技术人才短缺及标准体系不统一等现实瓶颈。

据中国中药协会调研,约65%的中小型企业因资金限制仅能实现局部工序自动化,难以构建完整智能产线。对此,多地政府已启动“智能制造赋能计划”,通过财政补贴、技术共享平台及产教融合培训等方式降低转型门槛。

参考资料

1、工业和信息化部等七部门《医药工业数智化转型实施方案(2025—2030年)》

2、上海中药行业协会《“新质生产力”背景下的中药炮制智能化转型升级发展新路径探讨》

3、大众日报《干劲“满格”!中药智造企业抢生产、赶订单》

4、重庆日报《数字赋能中药智造 创新引领行业发展》

5、南京中医药大学《智能化技术在饮片产业中的应用》

(正文结束)

封面图片由AI生成

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