烟草智能化工厂生产线的数据分析与质量控制方法

引言

随着工业4.0 和智能制造技术的快速发展，烟草行业正加速向智能化转型。烟草智能化工厂通过引入先进的信息技术和自动化设备，实现了生产过程的高度自动化和智能化。然而，智能化生产环境对质量控制提出了更高要求。如何有效利用生产过程中的海量数据进行精准的质量控制，成为烟草行业亟待解决的问题。本文将从数据采集与预处理、质量控制模型构建和质量控制方法应用三个方面展开探讨，旨在为烟草行业的智能化质量控制提供科学依据和技术支持。

一、数据采集与预处理

1.1 数据采集技术

在烟草智能化工厂中，数据采集是数据分析与质量控制的基础。通过传感器网络、自动化设备和信息系统，可以实时采集生产过程中的各种数据，包括温度、湿度、流量等。这些数据为后续的质量控制提供了重要的依据。例如，在制丝过程中，通过安装在生产线上的传感器，可以实时监测物料的温度和湿度变化。这些传感器能够以毫秒级的频率采集数据，并将其传输到中央控制系统。通过这种方式，操作人员可以实时了解生产过程中的关键参数变化，及时调整生产参数，确保产品质量的稳定性。

1.2 数据预处理方法

采集到的数据往往存在噪声、缺失值和异常 据预处理的目的是通过数据清洗、数据转换和数据归一化等方法，提高数据的 实时监控和分析，可以有效识别和处理异常数据。预控图是 数据的变化趋势。当数据超出预设的控制限或出现异 措施。此外，数据归一化也是数据预处理的重要环节。 1用T 高数据的一致性和可比性。例如，将温度数据从摄氏度转换为华氏度，或将流量 换为升/分钟，以便于后续的分析和处理。

1.3 数据存储与管理

数据存储与管理是确保数据安全和高效利用的关键环节。 烟草智能化工厂需要建立统一的数据标准和数据仓库，实现数据的标准化采集、处 控制提供了坚实的基础。例如，通过建立企业级的数据仓库，可以将 数据仓库不仅支持数据的高效存储，还提供了强大的数据查询和分 据仓库， 操作人员可 速查询历史数据，分析生产过程中的趋势和模式。此外，数据安全也是数据存储与管理的重要方面。通过加密技术和访问控制，可以确保数据的保密性和完整性，防止数据泄露和篡改。

二、质量控制模型构建

2.1 基于预控图的质量控制

预控图是一种常用的质量控制工具，通过实时监控生产过程中的关键参数，可以及时发现和处理质量问题。在烟草智能化工厂中，预控图可以用于监控制丝过程中的温度、湿度等关键参数，确保生产过程的稳定性。例如，在制丝过程中，预控图可以根据实时采集的温度数据，动态调整控制限。当温度数据超出控制限时，预控图会发出警报，提醒操作人员采取措施。通过这种方式，预控图能够有效减少质量问题的发生，提高生产过程的稳定性。

2.2 基于BP 神经网络的质量控制模型

BP 神经网络是一种强大的数据建模工具，可以用于预测和优化烟草制丝过程中的工艺参数。通过构建BP神经网络模型，可以对生产过程中的多个参数进行优化，提高产品质量和生产效率。例如，在制丝过程中，BP神经网络可以根据历史数据和实时数据，预测物料的温度和湿度变化。通过调整模型的输入参数，如蒸汽流量、风速等，可以优化生产过程，确保产品质量的稳定性。此外，BP 神经网络还具有自学习和自适应能力，能够根据新的数据不断优化模型，提高模型的预测精度。

2.3 质量控制模型的验证与优化

质量控制模型的验证是确保模型可靠性和准确性的关键步骤。通过对比模型预测结果与实际生产数据，可以对模型进行优化和调整。例如，通过实验验证BP 神经网络模型的预测结果，可以确保模型的准确性和可靠性。在验证过程中，可以采用交叉验证、留一法等方法，评估模型的性能。如果模型的预测结果与实际数据存在较大偏差，可以通过调整模型的结构和参数，优化模型的性能。此外，模型的优化还需要考虑实际生产环境中的约束条件，如设备的运行状态、原材料的供应情况等，以确保模型在实际生产中的可行性。

三、质量控制方法的应用

3.1 实时监控与预警

对生产流程中的关键参数实施实时监控，能及时察觉潜在的质量隐患并发出预警提示。比如，预控图可依据数据变动实时更改控制方案，通过声光报 操作人 速处理 在烟草智能工厂里，生产线安装的传感器与监控设备会实时收集温度、湿度、流量等 键参数 出预设控制范围或出现异常波动，预控图就会启动警报，促使操作人员及时采取应对措施。这种方式能有效减少质量问题，增强生产流程的稳定性。

3.2 质量追溯与改进

构建质量追溯体系是提升质量管控水平的关键举措。通过反向追踪质量问题的源头，可制定针对性的改进办法。例如，利用数字化工具对生产各环节进行实时监控与追溯，能有效降低不合格品比例。烟草智能工厂中，质量追溯系统会记录生产全程的每步操作和参数变化。当质量问题出现时，借助该系统能快速锁定问题根源，采取精准改进措施。此外，质量追溯系统与数据分析系统联动后，可通过剖析历史数据找出质量问题的潜在诱因，为质量提升提供科学参考。

3.3 智能化质量控制系统的应用

智能化质量控制系统整合多种前沿技术，实现了生产过程的全方位监控与管理。以合肥卷烟厂为例，其通过 “云 — 边 — 端” 的模型开发部署和统一调度，达成了工序的自适应调控。该系统不仅能实时监测生产关键参数，还可借助数据分析与模型预测，自动调整生产参数、优化生产流程。这一过程能提高生产效率、减少次品数量、提升产品品质。同时，智能化质量控制系统与企业管理系统对接后，可实现生产过程的智能管理与决策辅助。

四、结论

在烟草智能化工厂中，数据分析与质量控制是提高生产效率和产品质量的关键环节。通过优化数据采集与预处理流程，构建科学的质量控制模型，并应用先进的质量控制方法，可以有效提升烟草生产过程的质量控制水平。未来，随着技术的不断进步，烟草行业将更加注重智能化质量控制系统的应用，为行业的高质量发展提供有力支持。通过持续的技术创新和实践探索，烟草行业将能够更好地应对智能化转型带来的挑战，实现生产过程的高效、稳定和高质量运行。

参考文献

[1]董新岩.烟草企业加强智能化财务管控系统建设的策略和措施探讨[J].企业改革与管理,2022,(09):171-173.

[2]杨锐.烟草生产企业产销存精益管理研究[D].北京化工大学,2023.

[3]石运茜.XX 卷烟厂质量管理模式优化研究[D].西北农林科技大学,2022.