“新智能模型突破了PLC瓶頸！”“機器學習讓設備‘長’出智慧了。”“烘絲機出口水分偏差躋身行業前列！”“設備預警中心讓預防性維修更精準了，像開了‘天眼’。”

2023年9月，在蚌埠卷煙廠制絲車間里，“烘絲單元智能化管控系統”與“設備健康狀態評價模型”正式上線運行

大盤取厚勢，落子開新局。當今時代，數字技術作為世界科技革命和產業變革的先導力量，日益融入經濟社會發展各領域、全過程。今年以來，蚌埠卷煙廠黨委認真貫徹國家局“把推動行業數字化轉型擺在企業高質量發展和現代化建設全局的戰略位置”的重要指示，落實公司“全面推進數字中煙、智能工廠建設”的工作部署，圍繞“生產準時化、加工精細化、控制精準化”的工作要求，一體謀劃，統籌推進，組織開展一系列生產數字化轉型專題研究

“智”主調節 為控制“精打細算”

“薄板烘絲是絲線的關鍵工序，我們的項目就是‘點石成金’，讓設備‘長’出智慧，自主學習，它能越學越精準。”“烘絲單元智能化管控系統”項目組負責人程道勝興奮地介紹著。

設備接下來，蚌埠卷煙廠將加快各部門聯動配合，在生產車間持續深化數字化轉型，不斷推動設備控制智能化建設。借助導師帶徒、科創開題、授課培訓等系列舉措，助推車間設備改造再升級相關科研項目的接續展開。在設備逐漸實現智能化精準控制的過程中，逐步培養出一批“懂設備、會技術”的數字化人才，為切實推動數字賦能生產、設備精準控制、產品提質增效夯實底層基礎。是生產車間的骨架，如何實現設備的精準控制，始終是制絲車間提高產品質量的重要途徑。設備智能化，是達成這一目標的有效手段。薄板烘絲作為決定葉絲含水率的關鍵工序，其出口水分的穩定性是制絲生產過程控制的核心。在過去，它的調節需要頻繁的人工干預，產品質量不僅受設備穩定性約束，還受操作工主觀經驗的影響。

如今，這些調控幾乎全都交由新上線的“烘絲單元智能化管控系統”獨立完成，依靠不斷產生的海量底層數據進行自抓取、自分析、自學習、自決策、自反饋，搭建AI深度學習模型，實現烘絲機出口水分控制的預判和自優化，極大提高了葉絲生產效率和產品穩定性。

“薄板烘絲機用這個系統自己能跑得很好，很精準。我們干預的次數越來越少了，尤其是生產新制皖煙時，合格率近乎百分百。”制絲車間中控操作工冷月很高興發生這樣的轉變。

“烘絲單元智能化管控系統”上線以來收效明顯，在質量方面，已實現薄板烘絲出口水分偏差降低49.7%，達到行業中上水平；在效率方面，頭、尾料消耗時間分別下降30%和33%；在消耗方面，薄板風選煙末量下降28.6%，除塵量下降27.8%，煙絲利用率提升0.4%，年節約煙絲近9000公斤，實現直接經濟效益百余萬元。

系統采用的“反向控制模型應用”，實現了與PMS系統的實時交互和指令控制。這些控制策略和技術路徑具有普適性，易于向制絲車間內其它設備實行技術遷移。目前，CTD氣流烘絲已完成模型的正向驗證，預計2024年將實現反向控制。未來，有望將這一技術成果繼續向烘梗絲機推廣應用。

“智”能預判 為維修“減負增速”

“設備的微小偏差都會產生‘蝴蝶效應’，過去我們很難持續精準地監測設備狀態。如今，我們搭建的狀態模型能夠實時采集設備參數，通過分析劣化趨勢，預警可能出現的故障，真正做到維修工作‘防患于未然’。”智能化項目骨干，維修組胡林勝介紹說。

針對設備、工藝相關的49項關鍵參數，蚌埠卷煙廠制絲車間采集292批實際生產數據進行分析檢驗、專家會診，最終確定包括入口煙絲水分、環境溫濕度、卸料罩實際壓力等與烘絲后葉絲含水率相關的6項變量。基于這些變量，“設備健康狀態評價模型”中建立“設備一覽”“實時監控中心”“告警分析中心”“預測決策中心”“健康評價中心”5大模塊。通過對實時采集的關鍵設備參數與工藝參數進行一致性比對，對于不達標次數及時長（“告警強度”）統計得出加權綜合賦分，進而高效直觀地感知設備運行狀態與工藝執行現狀。系統還對所有設備使用壽命和維修記錄進行動態跟蹤，維保責任落實到人，持續提升設備管理能力。

“這個系統讓我們對薄板烘絲機有了全新的掌控感。實時監測和告警分析幫助彌補了設備點檢的不足，不僅減輕壓力，還提高了維修的敏捷程度。期待下一步能夠讓更多的設備用上這個‘好幫手’。”制絲車間電氣維修工徐浩云指著系統界面憧憬道。

“智”薈英才 為車間“秣馬練兵”

“在‘烘絲單元智能化管控系統’的搭建工作中，選擇合適的模型是一項挑戰。從模型構建、實驗室訓練，到離線測試、在線測試，每一步都困難重重。經常是離線模型到訓練的結果都非常好，但在線測試的時候，要么擬合度差，要么過度擬合造成抗干擾性差。這讓我們焦頭爛額。”蚌埠卷煙廠信息中心的項目組成員陳林介紹道，“后來，我們在周總結和月匯報中反饋了這些狀況，程道勝導師用自己從前做實驗的例子鼓勵我們，不氣餒、不浮躁、沉住氣，并建議把每次失敗的原因認真分析清楚，作為下次的經驗，這樣總會在一次次實踐中完善自己的理論，精進自己的技術。”

作為蚌埠卷煙廠首次開展的信息化與生產底層控制深度融合項目，項目組成員士氣足、熱情高，又深感時間緊、任務重，“有時為了保證訓練效果，在模型訓練期間，項目組必須對每批次進行跟蹤，有時候早班連著中班，一跟就是十幾個小時，跟完回去繼續分析原因。”項目組骨干胡林勝感慨道，“現在想想，還挺懷念那種為解決一個技術問題而持續沉浸其中的狀態。”

近年來，為進一步助推青年人才培養和人才梯隊建設，鼓勵員工更多地參與到技術實踐項目中來，蚌埠卷煙廠制絲車間借助黨建與業務相結合的優勢，發揮黨員先鋒模范作用，積極推動“導師帶徒”和“科創課題”相互結合，以理論學習為先導，以實驗實操為重心，以項目產出為結果，逐漸形成導師從旁輔助、引領方向，徒弟開放實驗、自主策劃的創新培養模式。開放實際生產數據，真槍實彈孵化項目，通過日溝通、周總結、月匯報，定期跟進項目進度的科創管理模式，有效促進項目產出。

在“烘絲單元智能化管控系統”與“設備健康狀態評價模型”的項目組中，青年員工主動挑起大梁，在導師的幫助下，一邊扎實理論知識，一邊推進項目實驗，在自身崗位工作之余，用科創項目強化自身技術水平，為深耕數字化時代“秣馬練兵”，做好準備。