智能轮保模型在烟草卷包设备维保中的应用与探索

引言

烟草卷包设备维保工作中应用智能轮保模型，将整个的管理模式重新塑造，旨在发挥数字技术的功能打破传统周期性维护技术，而是实现设备维保升级，以做到设备维保针对性强，可提供个性化服务[1] 。本文的研究中，着重分析智能轮保模型的技术实现路径以及实践成效，进一步探究行业趋势。

1. 智能轮保模型的技术实现路径

1.1 数据层

1.1.1 数据采集与打通

数据层与烟草车间的数据采集系统、生产过程执行系统以及全员生产维护系统之间建立关联，当设备运行过程中有大量数据产生的时候，进行整合，同时工艺参数以及能源消耗数据融入到系统中，从而构建多维数据链。

比如，某卷烟厂将数字化团队建立起来，建立数据集成平台并高效运行，将专门的服务器在工厂内关键位置安装，使用工业自动化领域的通信标准对接车间可编程逻辑系统等，烟草卷包设备运行的过程会有大量的传感信息产生，都能够实时整合。

1.1.2 本地化安全部署

以数据安全为基本前提下，在工厂内部部署开源大模型，多为DeepSeek 系列，结合语义理解能力以及生产场景需求，防止出现数据外泄的问题而导致不良后果。

比如，当数据采集系统接收到的信息为“GDX2 包装机剔除频繁”的时候，运行模型可准确识别各种问题，诸如机械卡阻问题、传感器不能正常发挥功能以及气压严重不足等，同时与传感器数据自动关联，进行交叉验证。这种模式为“本地化+知识增强”，通过合理部署，能够确保信息安全，使得特定工业场景下模型发挥实用价值，确保智能轮保系统维持安全稳定状态。

1.2 算法层

1.2.1 三级智能处理模式

将三级智能处理链路构建起来，即“数据清洗→模型推理 $$ 决策输出”。

第一阶段，清洗数据。原始数据采集完毕，系统可自动去噪、补缺，发现有异常值则快速剔除，将反映设备健康状态的有价值数据信息提取出来，诸如主轴温升速率、润滑油污染指数等等。

第二阶段，模型推理过程中，通过 DeepSeek-v2 模型预训练实现，与 LSTM（长短期记忆网络）结合，形成时序分析算法，对于设备运行的未来健康趋势可准确预测。模型的运行，可对设备是否健康以判断，还能够对风险部位定位[2] 。

第三阶段，重在决策输出。系统运行中，对于模型的预测结果比对当前车间的生产方案、人员排班情况以及备件库存资源资源，最优轮保时间窗口生成，并自动形成作业清单。

1.2.2 动态规则校准

运行设备健康评价模型的过程中与实际维保经验融合，校准模型输出结果，保证决策兼顾推理优势，为各项业务的可行性提供支持。

比如，某台烟草卷包设备的模型评分不是很高，但是，处于重点牌号卷烟生产的高峰阶段，系统就会将非紧急项目自动延后，并推荐临时加强点检，管理常规设备的同时，当面对突发风险、特殊工况或者应急需求的时候，采取强化性检查措施，排检的频次高且精度高，如果有隐患能够及时消除，确保设备维持正常运行状态。当然，如果设备虽还没有达到保养周期，但是已经持续三天启动异响报警，此时系统就会自动触发“提前介入”逻辑，提前检修。

1.3 应用层

1.3.1 核心功能模块

核心功能模块比较多，包括设备健康状态评价模块、智能轮保排程模块以及故障预警模块等。卷烟厂智能维修系统运行中，合理布设核心功能模块，可以健康评价结果作为依据推送轮保清单以及相应的项目[3] 。卷烟厂还可在智能维修系统中纳入“个性化轮保推送”功能，维修人员每天登录到系统中，就可以获得设备健康信息，同时，定制化保养清单生成，涵盖操作步骤、所需要的维修工具以及备件编号，由此作业效率提高且操作规范。

1.3.2 典型应用场景

卷烟厂运行智能系统，基于每一台烟草卷包设备的个性化需要实施轮保。将标准化轮保体系统建立起来，对于生产计划与维保安排统筹，轮保时间缩短[4] 。

比如，某卷烟厂实施“个性化轮保”，针对不同品牌、不同速度档位下的设备运行特点，制定差异化保养策略。该卷烟厂还强调标准化统筹，将统一的轮保体系统建立起来，维保周期与生产排程、物料供应以及人员调配协同，实施全面管理，由此做到一次停机，多项作业统一操作方式，单次轮保高效完成，平均节省时间达到 1.8 小时。

2. 智能轮保模型的实践成效

2.1 效率提升

烟草卷包设备维保中应用智能轮保模型，可做到故障预防效果，避免过度维修或者维修不足的问题。

排程与资源配置优化方面，卷烟厂对于轮保体系统标准化运行，将人员、机械设备、生产材料等各项因素整合，人员所承担的职责分工明确，并按照保养标准操作，设备轮保工作正常推进。

2.2 管理升级

应用智能轮保模型，可实现标准化维保。通过制定轮保任务分工表、零备件更换明细单及保养标准，形成可复制的维保流程[5] 。例如，卷烟厂建立“深度轮保工作计划表”，并结合生产计划优化轮保时间段。

应用“主维修支撑原则”结合“新老配合原则”，专业技术骨干发挥指导作用，以便储备维修工的实际操作顺利实施，使得人力分散问题得以解决，且实现技能传承。

3.行业趋势

使用大模型的过程中，结合使用故障预测与健康管理系统。运行DeepSeek 大模型，收集烟草卷包设备运行过程中产生数据，使用故障预测与健康管理系统可基于数据预测设备故障问题并诊断其健康状况。此项操作中，可将智能轮保融入到设备预测性健康管理体系中，使得传统的事后故障维修转向全过程管理。随着物联网技术的普及，将其应用于烟草卷包设备，使用边缘计算技术即可实时分析设备数据，轮保决策响应速度更快。

结束语：

通过研究明确，智能轮保模型所具备的特点在于，发挥数据驱动效应，进行算法优化，并结合经验校准，形成三重机制，由此实现一体化管理模式，使得烟草卷包设备的传统维保中存在的问题得以解决。由此，行业的烟草卷包设备维保从传统经验型，向数字支撑下的智能决策转向。将大模型技术融入到设备健康管理体系中，使得烟草设备维保智能化运行，由此做到全生命周期运行，使得设备高质量运行。

参考文献：

[1] 石晓江.浅谈烟草工业企业高质量发展——基于卷包工艺质量管理的视角[J].华东科技（综合）， 2020(5):1-2.

[2] 韦炳佐.烟草行业卷包设备的状态监测技术研究[J].机电信息，2022(10):65-67.

[3] 刘滢.中小型卷烟厂卷包车间制造水平综合评价模型研究[D].贵州大学，2023.

[4] 刘毅.卷包车间外观检测设备集控系统设计与实现[J].商品与质量，2021(9):99-100.

[5] 陈天丽，江志凌，邵力波，等.基于深度学习的卷包设备清洁保养质量判别系统设计[J].中国烟草学报， 2022， 28(6):20-29.