在制絲車間，松散回潮機依據實時采集的環境溫濕度、煙葉等級等多維度數據精準調整加水比例；在卷包車間，煙支重量智能控制系統可實時捕捉細微變化，并及時調整供絲量等關鍵參數；在濾棒成型車間，吸阻智能控制技術可及時排除質量風險……近年來，云南中煙紅云紅河集團曲靖卷煙廠從生產中釋放數據資源價值，從數據要素中“活化”生產和管理模式，持續提升智能制造水平。

制絲車間生產現場（資料圖）。

數據收集整理更加高效

曲靖卷煙廠技術員小李每月初都要對設備數據進行收集整理。從前，這需要他在各個設備工作面板上逐一查看記錄，并手工將數據錄入到表格中。在數據收集完成后，小李還需根據經驗初步分析數據，并從中找出設備運行的潛在問題。這一過程不僅耗時費力，數據的準確性也難以保證。

為使數據的收集整理更加完整準確、便捷高效，曲靖卷煙廠開啟了數據治理工作。為此，曲靖卷煙廠技術人員趙春杰時常穿梭在車間的各個角落，仔細核查每一個傳感器、數據采集線路與數采點。經過數月的努力，曲靖卷煙廠數采有效率提升至98.9%。

2023年，曲靖卷煙廠專門組建了由9名技術骨干組成的數據治理小組，對全廠的生產數據進一步梳理。經過近一年的努力，該小組完成93個核心數據源、4955個核心數據表、61407列核心業務數據和2萬多個時序數據點的深度治理，并開發了90多個涵蓋工廠核心業務的數據接口。

卷包車間生產現場（資料圖）。

生產制造過程更加可控

高質量的數據基礎，為曲靖卷煙廠建立貫穿產品制造全過程、全方位覆蓋產品質量和設備關鍵運行參數的監控預警系統提供了可能。

在車間監控預警系統的開發設計中，卷包車間90后技術員楊鑫與工藝專家開展合作，收集并分析了大量煙支外觀檢測數據。在發現部分煙支外觀檢測的剔除數據存在異常波動時，他運用AI算法計算每個月的剔除數據后，不僅搭建完成了專門的預警值計算模型，還確定了煙支外觀檢測各類剔除的預警線。

如今，在曲靖卷煙廠的生產車間，涵蓋了質量、消耗、設備等生產關鍵要素的預警系統已全面投入應用。該預警系統能以紅、橙、黃三色區分預警的緊急程度，并自動通過車間信息大屏、MES下位機、職能人員辦公電腦及手機等多個渠道及時推送信息。

在曲靖卷煙廠制絲車間，松散回潮環節來料煙葉水分波動大，導致人工控制出口水分不穩定，這是影響均質化加工的主要因素。為此，車間技術團隊利用機器學習算法建立自學習分組迭代模型，通過智能匹配相似歷史生產批次，結合不同的環境溫濕度、煙葉等級、配方投料量，開展產前預測學習，精確推算加濕、水分轉換和熱蒸汽轉換系數，繪制加水比例控制曲線并實時修正參數，達成精準的生產反饋控制。

濾棒成型車間生產現場（資料圖）。

關鍵工序控制更加智能

在曲靖卷煙廠中，數據驅動的異常感知與預警系統，有效改變了傳統的生產管控模式，實現了生產過程中的事中感知與事后溯源，提升了過程控制能力，優化了業務流程，形成高效的PDCA閉環管控，使管理決策更加科學。其中，關鍵工序智能化控制，不僅降低了生產環節對人工操作的依賴程度，還有效提升了相應的關鍵指標。

未來，曲靖卷煙廠將依托行業一體化平臺形成的數據基礎、平臺能力，圍繞數字化轉型“136”總體推進方案，不斷提升數據治理水平，深化數據應用，深度開展“全員轉型技術體系、智能協同制造體系、工業數據治理體系”建設，構建人工智能模型集合，打造卷煙工廠“智慧大腦”，努力實現從“制造”到“智造”的升級，從數字到數治、再到數智的跨越。