数字化管理在卷烟包装生产流程中的应用与生产管控研究

引言：当前，全球制造业迎来以数字化、网络化、智能化为特征的新一轮技术革命之际，作为烟草制造业关键环节的卷烟包装生产面临着提质增效与精益管理的双重挑战，而数字化管理技术为解决传统卷烟包装生产中诸如计划执行率低、质量波动大、物料损耗高及设备故障频发等诸多问题提供了新思路。因此，探索构建适合卷烟包装特性的数字化管理模式，对提升生产效率、保障产品质量、降低运营成本具有重要的现实意义和实践价值。

1 数字化管理在卷烟包装生产流程中的应用

1.1 在卷烟包装生产计划排程中的应用

数字化管理系统在卷烟包装生产计划排程中的应用始于数据采集层，通过安装于各机台的触摸屏终端收集实时生产数据，包括设备运行状态、工作效率及设备维修的停产情况等。生产调度人员登录 MES 系统后，系统根据机台生产牌号进行生产，根据生产牌号不同，物料也会随着变化，保证产品符合工艺质量标准；当机台需要进行“换牌”时，排产引擎依据“最小切换时间”原则，将相同牌号的产品进行组合排产，同时考虑烟用材料的定制周期与设备生产的适配性。系统采用遗传算法对初始排程方案进行优化迭代，在满足每月生产任务的前提下，计算设备负荷平衡值，确保各生产线利用率趋于一致 [1]。排产结果以甘特图形式呈现，运行管理部的调度人员可通过拖拽操作进行微调，系统自动验证调整后方案的可行性，并将确认后的排产结果推送至卷包车间各带班长和各机台MES，带班长据此分配具体人员与机台。

1.2 在卷烟包装生产质量监控中的应用

卷烟包装生产质量监控系统构建了三层监控架构：第一层为数据采集层，在生产线关键节点安装高速工业相机，分别对烟支外观、烟支物理指标、小盒印刷色彩、小盒外观、条盒及条玻璃纸外观等进行实时采集，采集频率达到每分钟 1000 幅图像；第二层为边缘计算单元，搭载深度学习算法模型，对采集的图像进行预处理和特征提取，系统根据预设的质量参数阈值（如色差△ E 值⩽ 2.5、物理指标偏差 ⩽0.1mm ）判定产品是否合格；检测到不良品时，单元向执行机构发送剔除指令，同时将详细检测数据传输至第三层车间级中央质量管理平台，车间质量管理人员可在平台上设置质量预警规则，如连续三次检出同类缺陷则自动触发工艺参数锁定，系统推送预警信息至车间分管产品质量负责人的移动终端，并通过 Pareto 图直观展示主要缺陷类型及占比，为质量改进提供数据支撑。

1.3 在卷烟包装生产物料管理中的应用

卷烟包装物料数字化管理从供应商端开始，要求供应商在交付卷烟纸、接装纸、内衬纸、小盒、条盒等卷烟包装材料时附带电子标签，标签中包含材质规格、生产日期、批次编号等信息，具体如下： ① 物料入库时，门禁系统自动扫描电子标签与随附的质检报告二维码，验证合格后系统根据物料属性分配最优存储位置，并由 AGV 小车执行入库任务； ② 仓储管理模块基于指数平滑法，分析 36 个月物料消耗历史数据，结合未来 3 个月的生产预测，计算各类卷烟包装材料的安全库存水平，当库存低于阈值时，系统自动生成采购建议并发送至采购部门工作流； ③ 生产要料环节，机台人员通过MES 系统进行要料请求后，系统校验工单有效性后开放对应物料的领用权限，同时智能推荐领料路径，最小化仓库行走距离，减少机台等料时间； ④ 物料使用过程中，关键材料如卷烟纸、内衬纸通过测量圆周大小进行计算重量，对小盒、条盒等进行实时称重，实时记录消耗量，系统计算物料单耗并与标准值对比，偏差超过某一限值时触发异常处理流程，车间班组长和车间负责人收到问题通知并在线提交处理措施 [2]。

2 数字化管理在卷烟包装生产中的管控措施

2.1 智能排产优化系统，提升计划执行效率

卷烟包装生产环节复杂多变，智能排产优化系统通过数据驱动方式重塑了传统排程流程。一是构建基于云计算架构的智能排产决策平台，该平台集成历史生产数据、设备能力参数和月生产计划，采用混合启发式算法对生产任务进行自适应排序与资源分配，系统根据设备加工能力、人员技能匹配度与材料可用性等关键约束条件，动态计算最优生产路径，并通过数字孪生技术模拟验证排产方案的可行性，管理人员可在可视化界面上直观调整参数并观察影响，实现排产决策的科学化与透明化；二是部署生产计划执行监控与反馈机制，通过在生产线关键节点安装智能数据采集终端，实时监测计划执行进度与偏差，系统自动识别生产节拍异常点并分析根源，当实际生产状态偏离计划阈值时触发预警与自动调整流程，同时建立计划执行评价指标体系，对各生产单元执行效率进行量化评估与比较，形成持续改进的数据基础。

2.2 实时质量监测平台，确保产品质量稳定

卷烟包装质量管控要求精准严格，实时质量监测平台提供了全面数字化解决方案。一方面，部署多点位智能检测系统，在卷制、印刷、折叠、封装等工序安装高清 CCD 相机与光谱分析仪，系统通过深度学习算法识别包装表面缺陷，精度达 0.1mm ；检测数据实时传输至中央服务器，并与生产参数同步分析，当连续检出 3 个相同类型缺陷时，系统自动向技术人员、质量管理人员推送调整建议，同时在中控屏幕上显示缺陷图像与位置标记。另一方面，建立质量数据挖掘与预警机制，系统收集过去 6 个月质量数据建立统计模型，通过对工艺参数与质量指标的相关性分析，识别关键影响因素，当监测到某参数偏离正常范围 15% 时，系统预判可能出现的质量问题并提前预警，同时启动自动抽检程序，增加该批次产品的检验频次，确保问题及时发现与处理 [3]。

2.3 自动物料追溯体系，实现物料精准管控

卷烟包装生产物料种类繁多，自动物料追溯体系可以确保全流程透明管理，因此可以实施基于 RFID 的物料数字化管理，每批次包装材料入库时赋予唯一电子标签，记录供应商、批次、规格、生产日期等信息；智能仓储系统自动扫描标签并优化存放位置，物料出库时通过手持终端验证机台所生产牌号与物料匹配度，杜绝错发混用的情况发生；生产线上设置 RFID 读取点，实时记录物料消耗进度，系统自动计算单位产品实际物料用量，例如：当超出标准用量 5% 时触发异常分析流程。此外，结合季节性、计划性等因素建立需求预测模型，例如每周一自动更新未来 4 周物料需求计划，并根据供应商交付周期计算最佳订货点；再如平台通过 API 接口与供应商系统连接，当物料不足时及时提醒双方，形成协同补货机制，有效将物料库存周转天数从 30 天降至 18 天，同时保持 99.5% 的物料满足率。

3 结束语

综上所述，数字化管理技术在卷烟包装生产流程中的全面应用，实现了从生产计划、质量控制、物料管理到设备运维的一体化智能管控，显著提升了生产效率与质量稳定性，降低了物料损耗与设备故障率；在未来研究中，企业需构建开放融合的数字生态，培养复合型数字人才，结合 AI 发展不断探索数字化转型的创新路径，为烟草行业制造业高质量发展提供坚实保障。

参考文献：

[1] 方明亮 , 颜莉 , 陈龙 , 王丹 , 蔡迎 , 张明杰 . 基于数字化技术在卷烟包装设计中的应用分析 [J]. 数字化用户 ,2022(45):100-102.

[2] 李雪 , 张建栋 , 廖宇 , 等 . 绿色低碳概念在卷烟包装材料中的应用 [J]. 包装工程 ,2024(005):045.

[3] 慕红霞 . 数字化技术在卷烟包装设计中的应用研究 [J]. 中国包装 ,2020,40(11):3.