近年來，山東中煙濟南卷煙廠結合自身實際，不斷夯實數據基座，堅持圍繞數據的采集、信息的處理、知識的轉化做文章，逐漸走出了一條由傳統制造向現代智造轉型的道路。

濟南卷煙廠承擔的重點科技項目“PROTOS70機組設備性能提升研究”近期順利進行現場實施。圖為項目組成員與相關專家調整設備參數，測試產品數據。黃麒 高輝攝影報道

讓數據驅動成為指導生產的核心要素

近日，濟南卷煙廠制絲車間，操作工王元輝像往常一樣，根據操作流程及生產計劃，對新一批煙絲進行加工。

進行“批結束”操作后，他熟練地打開車間“一切數據在線”過程管控平臺的頁面。系統顯示本批次的質量評分標黃，未達到優秀等級。王元輝發現，質量評價一欄中“HXD工藝風溫度波動大”的提示非常醒目，HXD出口水分標準差雖然沒有超出控制范圍，但也比往常大一些。

隨即，王元輝通過設備管理系統進行了報修。維修工劉勇剛到達現場后，第一時間調取了車間生產數據趨勢圖。通過對本批次與前幾批次生產數據的不同進行模型分析，他推斷出問題的癥結在于用來調節天然氣流量的三連桿出現故障，導致天然氣供氣不穩定。他迅速排除故障，生產線恢復正常。

如今，借助“一切數據在線”過程管控平臺，實行“批畢即析”，從參數、工序、批次多維度對生產過程進行建模分析評價，快速及時地發現、追溯生產過程中需要關注、改進的短板和問題，已經成為濟南卷煙廠制絲車間一線操作工人的自覺行為。

去年上線的“一切數據在線”過程管控平臺是濟南卷煙廠對工業化、信息化和質量管理方法綜合運用的載體。“一切數據在線”將制造過程中的關鍵數據，通過數據采集平臺進行實時采集，經機理模型分析處理后，由中臺提供給制絲集控上位管理系統。流動的數據在車間管理網絡平臺進行可視化展現后，操作人員便可以清楚掌握整個工藝線設備的運行狀態，實現生產過程中產量、消耗、質量、設備狀況等的全面可視可控可追溯。

不僅如此，正在試運行的“一切數據在線2.0版本”即“數說系統”中，數據池的范圍進一步擴大，模型算法更豐富，數據應用進一步細化。

該系統采用云原生模式，以大數據為基座，搭建起數據池+微服務的架構，在此基礎上可以根據業務需求，為不同的場景提供數據應用服務。目前，濟南卷煙廠已上線運行了工單管理、加工質量評價、準時生產管理、設備智能控制服務等相關業務應用場景；利用制絲車間與動力車間公用統一的數據池，構建起車間級的一體化數字平臺。在這一平臺上，能源供應與生產信息得到即時互動，為產能和質量提升提供了進一步保障。

據了解，“十四五”期間，濟南卷煙廠將在一體化云平臺建設規劃下，搭建濟煙智能制造平臺，融合各車間數字平臺，向下連接工業生產現場，向上連接中煙公司一體化云平臺，形成云邊協同的一體化智能制造平臺，全面融合企業各類數據，以數據治理和模型算法分析為基礎，實現模型復用、應用復用，實現數據價值的深度廣度應用，真正將數據轉變為知識，讓知識轉變為智慧。?

制絲車間“一切數據在線”過程管控平臺大屏，對工藝線設備的運行狀態、產量、能耗等數據進行實時展示。?臧運卓攝

把數據作為強化管理的重要抓手

對制造工廠而言，設備是基礎，設備保證工藝執行，工藝執行保證制造質量。用數據驅動設備管理工作上水平，對實現智能制造的意義不言而喻。

在90多年的發展過程中，濟南卷煙廠形成了“總成組件維修”“三個清潔”等凝聚著一代代濟煙人智慧的設備管理經驗。但隨著現代信息技術的發展，傳統的設備管理方式已跟不上時代發展要求。

如何提升設備傳統狀態感知與智能感知的能力，實現人的知識經驗與數據分析的有效結合，為設備精準管理提供決策支持？

自2015年以來，濟南卷煙廠抓住承擔行業設備管理課題《卷煙工廠設備數據管理與應用》的契機，圍繞設備數據資源的開發利用，開展了一系列富有開創性的探索，在繼承過往經驗的基礎上，逐步形成了智慧型“望聞問切”設備管理模式。

在傳統的設備故障處理中，往往是維修工趕到現場，用肉眼觀察設備狀況并進行診斷，必要時還要拆解設備，逐一排查，找到問題癥結，進而維修。而智慧型維保則是通過數據實現對設備狀態的可控與可感知，對設備的健康狀態進行評價，進行預防性維保。

與記者設想中通過給設備大量加設傳感器來獲得數據的方式不同，濟南卷煙廠的做法是將分布在生產現場的“人、機、料、法、環、測”等眾多要素的相關數據一同納入參考，設備自身的數據只在數據池中占一小部分。

以卷包車間為例，他們將設備運行數據、加工消耗數據、產品質量數據、員工作業數據進行化整為零的收集，通過建模分析，即可以實時判斷設備是否正常運行，是否出現產能異常或效率異常。維修人員可以根據數據判斷設備的哪一部位存在健康隱患，是否需要進一步維保，從而也為下一階段的精準維修提供了指導。

在設備維修上，濟南卷煙廠建立了總成全生命周期管理模式。全生命周期管理即利用信息化和智能化手段，為總成建立檔案，將它的采購時間、上機時間、下機時間、維修履歷直至報廢等信息錄入系統，通過二維碼信息進行全過程追蹤。如此，每件總成的壽命、常發故障、是否有備件等均可在系統內查詢，為設備的精準維修提供了助力，同時結合設備狀態的實時掌控，形成設備管理的PDCA螺旋式上升的良性循環。

為了擴大數據的應用場景，今年5月14日，濟南卷煙廠還與上海煙草機械有限責任公司簽訂了共建卷煙智能工廠合作框架協議，并逐漸形成了基于場景化思維的智能制造建設思路，明確了將數據應用于生產組織、產品質量、設備管理、成本管理等各個環節。在卷包車間27#機組，記者看到了集小盒商標紙自動上料、卷包全流程消耗和狀態監測、多維度可視化質量檢測裝置點檢等多項功能于一體的ZJ112—ZB47型智能產線，各種實時數據一目了然，并及時向現場人員推送異常，便于提前預防、快速響應。

目前，雙方在數據支撐維修人員快速批量培訓、數據支撐物流信息可視化、數據支撐工作交接班精準化等方面已取得初步成果。

（本報記者 臧運卓/文）