程 亮， 趙一帆， 李 云， 王仕宏， 李 乾
（紅云紅河集團 會澤卷煙廠， 云南 曲靖 654200）
卷煙工藝流程包括煙葉初烤、打葉復烤、煙葉發酵、卷煙配方、卷煙制絲、煙支卷制、卷煙包裝七個生產工藝流程[1]，而卷煙工業絕大數涉及卷煙制絲、煙支卷制、卷煙包裝工藝流程，隨著深度學習系統與視覺成像技術融合、工業大數據分析軟件以及各種控制模型建立優化在卷煙工業應用，促進企業工藝質量水平發生質的變化，但依然存在提升空間。如何將相關技術與理論在智能排產、工藝質量管控、設備健康狀態檢測等應用創新，打造卷煙數字工廠， 促進企業數據應用由統計分析向驅動決策轉變至關重要。
由于會煙職能部門職責劃分不同，工藝質量科、技術監督科、卷包車間三個部門都進行質檢統計工作，工藝質量科、技術監督科、卷包工藝質量室采用隨機取樣方式，樣品量相對較小，其中技術監督科采用企業標準，而工藝質量科與卷包車間采用內控標準。
每周由車間將一定數量的樣品送到工藝質量室、技術監督科、車間綜合測試臺進行物理指標檢測儀器校準， 工藝質量科以技術監督科數據進行校準， 卷包車間以工藝質量科檢測數據進行校準。
由于車間與工藝質量科采用企業內控標準，相對于技術監督科采用的企業標準范圍比較窄， 這種方式能更好控制物理指標在企業標準范圍內， 但是不利于數據的對比，而小包、條包外觀缺陷需要由質檢人員根據企業標準進行判定并進行相關數據填寫， 并將各個部門檢測統計結果數據通過Excel 表格在OA 辦公系統內部進行數據傳送，在質檢過程中發現連續或者嚴重質量缺陷的時候，會通知班組管理人員聯合操作人員進行質量追溯， 相關機臺追溯記錄保存在卷包車間班組內部， 這種模式存在以下問題：
（1）形成數據堡壘，通過MES 系統不同部門數據接口查詢相關物理指標檢測數據， 卷制與包裝綜合得分需要在OA 系統里對每個班被植入計算公式的Excel 表格查閱，不能將機臺綜合測試臺、卷包車間工藝質量室、技術監督科、工藝質量科物理指標檢測數據聯動。
（2）反饋問題不及時，目前卷包車間機組卷煙機要求每20min 物理指標自檢一次，濾棒成型機每10s 自動吸取一只進行物理指標測量， 連續20 支為一組檢測數據，數據樣本量比較大，車間工藝質量室、工藝質量科、技術監督科采用采取隨機取樣方式，數據量相對比較少，代表性不足，因此需要關注生產過程中的檢測結果，并應該具備異常報警功能， 如某個機臺煙支物理指標檢測結果顯示圓周偏小支數較多， 可能卷煙機已經生產出一定缺陷數量的煙支，如果工藝質量人員不能及時介入，有可能會被上級部門抽檢到， 每班結束對相關檢測數據進行統計分析，滯后性增加質量追溯工作難度，需要開發檢測數據異常報警功能。
通過某一個部門的質量檢測數據不能綜合衡量一組機臺真實狀態，因此需要聯合多方檢測數據，將技術監督科、工藝質量科、卷包車間工藝質量室每日交班記錄信息、機臺自檢數據按日期、班組、機臺融合。
（3）對機臺不能精準定位，“設備保障工藝，工藝保障質量”，需要考慮機臺產量、物耗、維修記錄、機組質量追溯記錄，只有從設備、質量、產質耗等方面才能更加真實聚焦機臺。隨著帆軟報表軟件被集團采購，如果通過制定統一格式的表格，通過瀏覽器在內網進行查看、編輯、修改，并在終端顯示各個機臺維修、產量、質量相關數據，在線檢測數據實時更新，部門質檢數據每班更新，相關管理人員能實時通過駕駛艙查看， 不用通過OA 系統查詢多個部門數據，數據具有對比性，實現無紙化辦公。
后期能對相關數據進行數據挖掘：
將各個部門物理指標檢測原始數據進行提取， 分別利用內控標準、 企業標準進行計算，并與云南中煙技術中心成品檢驗數據進行映射，從而真實了解卷包車間生產過程；
能否利用神經網絡或者深度學習，通過物理指標檢測數據、產量物耗信息、質量追溯記錄按照時間序列進行預測預警， 每天生產前提示相關工藝質量人員提前進行關注；
連入卷包車間設備信息，能查看設備是否正在運行，與MES 維修呼叫連接，提示質量巡檢人員重點關注維修時段或者設備保養階段，同時設定權限對煙支外觀檢測系統與煙包外觀檢測系統的生產過程缺陷圖片進行需求查看， 如設備維修與剔除異常時候，能通過系統進行圖片查詢，不用按照機臺進行巡檢，質量管理人員能快速了解當前設備運行狀況。
2.1 煙包霉變識別
制絲備料配葉工段主要任務是按照卷煙葉組配方要求，完成片煙原料的備料和自動組配，按照配方批次要求由人工叉車將所需等級的煙箱取出，煙包經過開箱、切片后進入松散回潮工序。由于葉組配方是由不同年份、地區、品種、等級、部位等按照一定的煙葉配方比例組成，受儲存年限（部分年限較長）、儲存溫濕度、運輸途中環境變化，有可能存在霉變、異味、受污染、被水浸雨淋及明顯蟲蛀等概率，目前需要操作人員對煙包外觀進行觀察，煙包內部情況無法進行識別，可能出現“燒包”等情況，存在漏檢的風險， 一旦流入到松散回潮工序， 經過增溫增濕環節，可能夾雜在正常煙葉內，后續風選、異物除雜（大樹智能科技（南京）有限公司）將無法進行有效剔除，進入卷煙包裝工序后，對成品卷煙內在品質產生負面影響，如果上述配方比例較大，甚至可能造成該批次的煙絲進行銷毀。廣州卷煙廠蘇偉東等人利用視覺成像技術在切片工序，利用檢測算法對切層霉變、雜物進行識別[2]，不能在切片工序前進行識別，影響后續煙包替換效率，因此如果能結合云南師范大學王一博的論文：
通過NB-IOT 技術與神經網絡對倉庫內的煙包進行霉變預測[3]，能極大提高煙包過程管控能力。
2.2 煙葉二次雜物剔除系統
非煙雜物是指除煙葉以外的其他物品， 主要產生于煙葉的采收過程及運輸途中，包括麻繩、紙片、塑料袋、雞毛等，這些非煙雜物對卷煙質量的影響非常嚴重，輕則產生讓人不適刺激性雜氣，影響卷煙的吸食口味，重則會因聚乙烯類物質燃燒產生有毒氣體，對人體造成傷害[4]，雖然經過打葉復烤環節進行一系列的剔除， 但是依然會殘留一定的比例，現有的制絲生產線，利用大樹科技的異物除雜設備，通過“顏色查找表”進行識別，工藝符合性測試剔除率達不到理論值，外加目前薄片與紙箱顏色接近，誤剔率相對較高，需要操作人員關注二次加料出口，每個班次都有相應的“收獲”上述異物，這個已經成為煙草工業共性問題， 目前有相關研究應用粘附滾筒與光譜除雜、HELIUS 激光除雜進行解決上述問題[5]，仍需從煙片復烤與制絲工藝聯合進行重點攻關。
3.1 煙包頂部底部檢測系統
FOCKE350S 包裝機機組是中速硬包機型的代表，整個機組采用模塊化設計，結構緊湊明了，各單機由多個功能塊組成，各個功能塊分別完成相應的工序，整個機器具有速度快、運行穩定、自動化程度高、操作簡單、維修方便。
但是在實際生產過程，FOCKE401 小包透明紙受人工更換透明紙卷調節不當、往復套口定時不對、往復套口定位不當、成型轉塔錯位、成型轉塔模盒內有異物、小盒透明紙頂底折疊器調整不當、 小盒透明紙頂底折疊導軌上蓋板調整不當、 提升器或提升通道定位不當等影響著小盒透明字的頂部折疊或者底部折疊[6]，當煙包頂部的折疊不良或者漏煙包屬于外觀質量缺陷， 目前安裝的散包檢測系統只是對煙包上下兩個端面特殊區域進行成像檢測，未有針對煙包頂部、底部外透明紙以及頂部底部變形的煙包進行檢測， 不能及時剔除偶發或者間歇發生的小包裹包不良的煙包，FOCKE401 小包透明紙包裝運行速度為390 包/min，剔除口的煙包速度為185 組/min，人工無法完成質檢。
當市場抽檢、消費者打開煙條，就能發現煙包透明紙裹包不好，給機組帶來質量投訴風險，如果能外加煙包端面檢測或是直接升級到六面成像檢測系統，能降低檢測系統盲區帶來的質量風險。
3.2 制絲車間智能調度系統
卷包車間卷煙機與包裝機產量每天每個班受設備運行狀態、操作人員操作技能、原輔材料質量等影響，出現不規律的波動， 因此無法精準預測出卷包車間真實的數據，只能以前期歷史產量均值進行人工排產與調度，安排制絲車間生產任務，由于制絲車間設備較多，需要在保證關鍵加工參數、指標精準控制水平要求前提下，能否通過神經網絡對各個機臺產量、廢煙量、單箱物耗作為輸入，預測各個品牌何時能生產完成，減少品牌切換頻次，降低物耗與能源損耗。
3.3 卷煙機水分檢測系統開發
煙絲水分對于卷煙物理指標、感官質量都有影響，從制絲車間風力送絲到卷包車間無水分儀檢測，受溫濕度、風力管道距離、設備維修時間影響，只有通過技術監督科與工藝質量科在包裝機設備正常時候對某個品牌隨機抽一條的一包進行水分檢測，不能時時顯示煙絲水分，進而對水分比較大或者小的通過跑條的實行剔除， 減少黃斑煙或者感官質量波動較大的煙支出現， 但是目前只有制絲車間安裝紅外水分儀能實現在線檢測，體積比較大，對環境有比較高的要求， 無法確保能在卷煙機進行安裝調試，同時省內兄弟單位制絲車間除貯葉、貯絲實行恒溫恒濕外，每個批次生產過程中，各關鍵工序的水分儀都收到環境溫濕度影響， 如何能從以往的各工序紅外水分儀校準歷史數據與車間溫濕度進行關聯， 通過數據建模與工序恒定仿真，制絲設備啟動前，檢測系統能根據車間當前溫度濕度進行水分儀自適應控制模式， 減少烘箱法檢測帶來的嚴重滯后問題， 減少批次間成品卷煙內在品質差異，保持同品牌卷煙產品質量均質化。
3.4 煙條內部煙包變形檢測
FOCKE408 型條盒透明紙包裝機在實際運行過程中，容易出現嚴重質量缺陷的煙包。首先，當因為“推桿阻塞”、“頂部折疊”“輸入皮帶堵塞”等停機故障，基本上是靠近入機單元的右側煙包在推送器推送過程中碰撞到右側導軌塊，造成設備停機報警，此時入機單元最右側的兩包煙會出現局部變形， 其次是上游包裝設備成像檢測漏檢會有少量缺陷煙包流入FOCKE408 包裝機， 或者人工在入機單元前的輸送通道內，誤加入的局部變形的煙包。GDX1 軟盒包裝機受補包器動作、推包桿阻塞、檢測設備有效性等影響，也將產生局部變形的煙包，這種偶發性、突發性變形煙包，單純依靠操作工自檢、質檢人員巡檢無法精準的發現，條包機不會停機報警。而裝箱前煙條外觀質量檢測只能對條包外觀與透明紙外觀進行檢測， 對條內的煙包無法進行識別， 導致可能外觀變形的煙包夾雜在外觀符合工藝指標的條盒內，混入透明紙包裝部分，進而流入裝箱機，一旦進入卷煙消費市場，市場投訴反饋概率特別高， 東南大學張普等人提出數字X 射線包裝檢測系統， 采用動態閾值與窗口結合的算法進行卷煙條包缺包檢測[7]，對煙包局部變形無相關試驗數據。
因此需要借助先進的光電傳感器對鋁箔紙表面高度進行檢測， 并轉化為具體數字， 或者通過X 射線對煙條內的煙包煙支排列圖片進行識別，從而降低小概率缺陷煙包流入成品庫。
卷煙工藝質量保障需要對關鍵工序工藝質量優化控制，利用深度神經網絡、視覺檢測、數據挖掘、數據孿生技術等對生產過程數據全面感知與建模分析， 在管理方面不斷提升，逐漸從結果評價轉向過程智能控制，真正助力企業實現數字工廠，實現降本增效。
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