近年來，山東中煙濟(jì)南卷煙廠結(jié)合自身實(shí)際，不斷夯實(shí)數(shù)據(jù)基座，堅持圍繞數(shù)據(jù)的采集、信息的處理、知識的轉(zhuǎn)化做文章，逐漸走出了一條由傳統(tǒng)制造向現(xiàn)代智造轉(zhuǎn)型的道路。

濟(jì)南卷煙廠承擔(dān)的重點(diǎn)科技項目“PROTOS70機(jī)組設(shè)備性能提升研究”近期順利進(jìn)行現(xiàn)場實(shí)施。圖為項目組成員與相關(guān)專家調(diào)整設(shè)備參數(shù)，測試產(chǎn)品數(shù)據(jù)。黃麒 高輝攝影報道

讓數(shù)據(jù)驅(qū)動成為指導(dǎo)生產(chǎn)的核心要素

近日，濟(jì)南卷煙廠制絲車間，操作工王元輝像往常一樣，根據(jù)操作流程及生產(chǎn)計劃，對新一批煙絲進(jìn)行加工。

進(jìn)行“批結(jié)束”操作后，他熟練地打開車間“一切數(shù)據(jù)在線”過程管控平臺的頁面。系統(tǒng)顯示本批次的質(zhì)量評分標(biāo)黃，未達(dá)到優(yōu)秀等級。王元輝發(fā)現(xiàn)，質(zhì)量評價一欄中“HXD工藝風(fēng)溫度波動大”的提示非常醒目，HXD出口水分標(biāo)準(zhǔn)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(shè)備管理系統(tǒng)進(jìn)行了報修。維修工劉勇剛到達(dá)現(xiàn)場后，第一時間調(diào)取了車間生產(chǎn)數(shù)據(jù)趨勢圖。通過對本批次與前幾批次生產(chǎn)數(shù)據(jù)的不同進(jìn)行模型分析，他推斷出問題的癥結(jié)在于用來調(diào)節(jié)天然氣流量的三連桿出現(xiàn)故障，導(dǎo)致天然氣供氣不穩(wěn)定。他迅速排除故障，生產(chǎn)線恢復(fù)正常。

如今，借助“一切數(shù)據(jù)在線”過程管控平臺，實(shí)行“批畢即析”，從參數(shù)、工序、批次多維度對生產(chǎn)過程進(jìn)行建模分析評價，快速及時地發(fā)現(xiàn)、追溯生產(chǎn)過程中需要關(guān)注、改進(jìn)的短板和問題，已經(jīng)成為濟(jì)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(shù)據(jù)在線”過程管控平臺是濟(jì)南卷煙廠對工業(yè)化、信息化和質(zhì)量管理方法綜合運(yùn)用的載體。“一切數(shù)據(jù)在線”將制造過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)采集平臺進(jìn)行實(shí)時采集，經(jīng)機(jī)理模型分析處理后，由中臺提供給制絲集控上位管理系統(tǒng)。流動的數(shù)據(jù)在車間管理網(wǎng)絡(luò)平臺進(jìn)行可視化展現(xiàn)后，操作人員便可以清楚掌握整個工藝線設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程中產(chǎn)量、消耗、質(zhì)量、設(shè)備狀況等的全面可視可控可追溯。

不僅如此，正在試運(yùn)行的“一切數(shù)據(jù)在線2.0版本”即“數(shù)說系統(tǒng)”中，數(shù)據(jù)池的范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，模型算法更豐富，數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)一步細(xì)化。

該系統(tǒng)采用云原生模式，以大數(shù)據(jù)為基座，搭建起數(shù)據(jù)池+微服務(wù)的架構(gòu)，在此基礎(chǔ)上可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求，為不同的場景提供數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)。目前，濟(jì)南卷煙廠已上線運(yùn)行了工單管理、加工質(zhì)量評價、準(zhǔn)時生產(chǎn)管理、設(shè)備智能控制服務(wù)等相關(guān)業(yè)務(wù)應(yīng)用場景；利用制絲車間與動力車間公用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)池，構(gòu)建起車間級的一體化數(shù)字平臺。在這一平臺上，能源供應(yīng)與生產(chǎn)信息得到即時互動，為產(chǎn)能和質(zhì)量提升提供了進(jìn)一步保障。

據(jù)了解，“十四五”期間，濟(jì)南卷煙廠將在一體化云平臺建設(shè)規(guī)劃下，搭建濟(jì)煙智能制造平臺，融合各車間數(shù)字平臺，向下連接工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場，向上連接中煙公司一體化云平臺，形成云邊協(xié)同的一體化智能制造平臺，全面融合企業(yè)各類數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)治理和模型算法分析為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)模型復(fù)用、應(yīng)用復(fù)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的深度廣度應(yīng)用，真正將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R，讓知識轉(zhuǎn)變?yōu)橹腔邸?

制絲車間“一切數(shù)據(jù)在線”過程管控平臺大屏，對工藝線設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、產(chǎn)量、能耗等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時展示。?臧運(yùn)卓攝

把數(shù)據(jù)作為強(qiáng)化管理的重要抓手

對制造工廠而言，設(shè)備是基礎(chǔ)，設(shè)備保證工藝執(zhí)行，工藝執(zhí)行保證制造質(zhì)量。用數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)備管理工作上水平，對實(shí)現(xiàn)智能制造的意義不言而喻。

在90多年的發(fā)展過程中，濟(jì)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(jì)煙人智慧的設(shè)備管理經(jīng)驗(yàn)。但隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的設(shè)備管理方式已跟不上時代發(fā)展要求。

如何提升設(shè)備傳統(tǒng)狀態(tài)感知與智能感知的能力，實(shí)現(xiàn)人的知識經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析的有效結(jié)合，為設(shè)備精準(zhǔn)管理提供決策支持？

自2015年以來，濟(jì)南卷煙廠抓住承擔(dān)行業(yè)設(shè)備管理課題《卷煙工廠設(shè)備數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用》的契機(jī)，圍繞設(shè)備數(shù)據(jù)資源的開發(fā)利用，開展了一系列富有開創(chuàng)性的探索，在繼承過往經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，逐步形成了智慧型“望聞問切”設(shè)備管理模式。

在傳統(tǒng)的設(shè)備故障處理中，往往是維修工趕到現(xiàn)場，用肉眼觀察設(shè)備狀況并進(jìn)行診斷，必要時還要拆解設(shè)備，逐一排查，找到問題癥結(jié)，進(jìn)而維修。而智慧型維保則是通過數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的可控與可感知，對設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行評價，進(jìn)行預(yù)防性維保。

與記者設(shè)想中通過給設(shè)備大量加設(shè)傳感器來獲得數(shù)據(jù)的方式不同，濟(jì)南卷煙廠的做法是將分布在生產(chǎn)現(xiàn)場的“人、機(jī)、料、法、環(huán)、測”等眾多要素的相關(guān)數(shù)據(jù)一同納入?yún)⒖?#xff0c;設(shè)備自身的數(shù)據(jù)只在數(shù)據(jù)池中占一小部分。

以卷包車間為例，他們將設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、加工消耗數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)、員工作業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行化整為零的收集，通過建模分析，即可以實(shí)時判斷設(shè)備是否正常運(yùn)行，是否出現(xiàn)產(chǎn)能異常或效率異常。維修人員可以根據(jù)數(shù)據(jù)判斷設(shè)備的哪一部位存在健康隱患，是否需要進(jìn)一步維保，從而也為下一階段的精準(zhǔn)維修提供了指導(dǎo)。

在設(shè)備維修上，濟(jì)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(jī)時間、下機(jī)時間、維修履歷直至報廢等信息錄入系統(tǒng)，通過二維碼信息進(jìn)行全過程追蹤。如此，每件總成的壽命、常發(fā)故障、是否有備件等均可在系統(tǒng)內(nèi)查詢，為設(shè)備的精準(zhǔn)維修提供了助力，同時結(jié)合設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時掌控，形成設(shè)備管理的PDCA螺旋式上升的良性循環(huán)。

為了擴(kuò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，今年5月14日，濟(jì)南卷煙廠還與上海煙草機(jī)械有限責(zé)任公司簽訂了共建卷煙智能工廠合作框架協(xié)議，并逐漸形成了基于場景化思維的智能制造建設(shè)思路，明確了將數(shù)據(jù)應(yīng)用于生產(chǎn)組織、產(chǎn)品質(zhì)量、設(shè)備管理、成本管理等各個環(huán)節(jié)。在卷包車間27#機(jī)組，記者看到了集小盒商標(biāo)紙自動上料、卷包全流程消耗和狀態(tài)監(jiān)測、多維度可視化質(zhì)量檢測裝置點(diǎn)檢等多項功能于一體的ZJ112—ZB47型智能產(chǎn)線，各種實(shí)時數(shù)據(jù)一目了然，并及時向現(xiàn)場人員推送異常，便于提前預(yù)防、快速響應(yīng)。

目前，雙方在數(shù)據(jù)支撐維修人員快速批量培訓(xùn)、數(shù)據(jù)支撐物流信息可視化、數(shù)據(jù)支撐工作交接班精準(zhǔn)化等方面已取得初步成果。

（本報記者 臧運(yùn)卓/文）