大数据统计分析在卷烟智能制造中的应用研究

一、大数据在卷烟生产的核心应用场景

目前大数据在卷烟生产企业的应用主要分为四种情况，分别为质量监控的数字化、智能报产系统的应用、排产数字化以及能耗与废品的数字融合分析。首先，工艺质量监控已经从传统抽检升级为全过程的数字化监控。通过高频传感器大量部署，实现烘丝温度、加香流量等参数的实时数据采集，结合统计过程控制技术实现动态阈值预警。当参数偏离预设范围时，便会自动触发分级推送机制。郁桂华等 [1] 研究表明，此类系统可将工艺调整频次降低 59.3% ，缺陷定位时间压缩至传统模式的 5% 。谭震等 [2] 进一步验证了在混丝加香工序中，基于数据挖掘的 SPC 实时监控系统能通过智能积分器提升控制精度，满足工艺要求的实时化、智能化的质量控制要求。其次，智能报产系统代替了人工计算。针对多品牌共用烟叶等级导致的分配不准确问题，应用反向拆解算法建立 BOM 智能解析模块，实现品牌需求到原料消耗的全闭环管理。该系统可解决接口数据舍入误差（如水分值存储位数不足引发的报产偏差），使核算时间从 30 分钟降至秒级，准确率达 99.6% 。郁桂华 [1] 等证实，此类平台可减少人工报表打印量 100% ，人力成本节约超 200 万元 / 年。

同时，数字孪生排产通过虚拟仿真优化资源调度。该方法采用“入柜—出柜两级仿真”架构，首阶段模拟工单入柜状态，次阶段基于虚拟库存推演出柜时序。避免了传统排产因业务切换产生的误差累加，使连续性投料次数提升 34.96% ，日均生产时间缩短 18.6 分钟 [6]。该技术通过生产前设计仿真、生产中工艺仿真、生产后回溯仿真的三级优化，实现生产过程迭代调优。最后，能耗与废品优化依托数据融合分析实现突破。采用六西格玛 DMAIC 方法论构建废支预测模型，定位设备参数失调与物料含水率偏差等关键因子。通过设定参数控制域与反馈规则，单箱废支重量降低 18.7% ，万支卷烟综合能耗下降 14.3%^[1] 。潘紫钰等指出，此类优化需结合新基建技术（5G、AI）构建能源管控闭环，支撑行业绿色化发展[5]。

二、技术实现路径与系统架构

当前在大数据技术实现方面，主要通过数据基础设施搭建、分析模型构建和可视化决策三方面进行实现。首先数据基础设施采用分层架构破解信息孤岛，统一标准层，制定覆盖核心指标的数据字典，规范采集频率与存储格式；同时建立超融合数据池，通过 ETL 工具集成MES、SCADA、ERP 等系统数据。而后进行分级权限管理，按职能设置访问层级，保障工艺配方安全。郁桂华等 证实，该架构使跨系统数据关联效率提升 80% ，基层数据核对工时减少 70% 。董慧敏等 [6] 进一步提出基础设施层、数据存储层、服务层的六层架构模型，支撑残损烟管理等轻量化应用快速部署。其次分析模型构建可通过时序预测模型的方式开展，采用长短期神经网络（LSTM）预测卷包车间设备故障，降低非计划停机率。张弛远等 [3] 融合时间序列滑动平均法与动态销售比率系数，实现卷烟销量高精度预测，支撑战略绩效管理决策；

最后可视化决策可通过动态看板驱动精益管理。郁桂华等 [1] 开发的“数据驾驶舱”实现三大功能跃升，一是工艺质量热力图支持下钻至单支烟缺陷分析；二是原料消耗轨迹覆盖多节点损耗监测；三是设备健康矩阵预判故障周期。此类系统将质量追溯时间从 72 小时缩短至4 小时，报表开发耗时减少 80% ，同时彻底消除纸质报表打印需求。

三、实施挑战与分级治理策略

本文研究的数据治理瓶颈主要集中体现为三类问题，即传感器漂移、人工录入错误和接口舍入误差。对此可建立“数据血缘图谱”机制，关键指标追溯至采集源头，也可部署边缘计算节点实现本地校验，并构建数据质量指数（DQI）对完整性、一致性、准确性加权评分。董慧敏等在残损烟系统开发中证实，通过规范字段定义与清洗规则，可修补 80% 以上的数据缺失问题 [6]。

另外在人员方面，技术与人才壁垒表现为工艺员算法能力不足。针对此问题可通过开发轻量化平台，推出拖拽式建模工具，实现“一人建模、多人共享”。同时将经验知识图谱化，将老师傅工艺规则编码为数字模型，如设计混丝加香工序的智能积分器。

四、结论

大数据统计分析技术已深度重塑卷烟制造体系，目前在三方面已取得一定进展。一是过程控制智能化，SPC 实时监控与LSTM 预测使工艺参数波动降低 40% 以上；二是质量追溯精细化，分析粒度从“批样本”细化至“单支烟”，异常定位效率提升 50% ；三是资源配置最优化，数字孪生排产推动原料单耗年均下降 0.28% 。基于目前大数据在卷烟企业的应用情况，其未来研究可能会从联合学习、量子算法以及孪生三方面进行发展。首先是协同学习技术，在保证信息安全的前提下，实现跨厂数据的协同，构建行业级工艺数据知识库；其次是利用量子优化算法，求解复杂排产中的排列优化问题，响应时间可降低至毫秒级；最后是利用AIGC 孪生体，生成全流程自主决策系统，实现从精准执行到智能辅助决策的飞跃。

参考文献

[1] 郁桂华，李旭东，金鑫等 . 大数据背景下统计服务对推动生产方式变革的研究 [J]. 科学与技术，2021,29(4):1-8.

[2] 谭震 . 基于数据挖掘的统计过程控制项目研究 [D]. 青岛：中国海洋大学，2009.

[3] ZHANG C, PU T, ZHOU X et al. Strategic Performance ManagementBased on Cigarette Production and Operation Big Data[J]. AppliedMathematics and Nonlinear Sciences, 2023, 8(1): 1-12.

[4] 昆明卷烟厂课题组 . 基于数字孪生的智能车间生态系统建设与应用研究 [J]. 烟草科技，2022(4):1-11.

[5] 潘紫钰，李国伟，赵磊峰 . 新基建赋能烟草行业数字化转型的SWOT-SoS 分析 [J]. 现代农业科技，2023(21):112-120.

[6] 董慧敏，钟亮，张少搏等 . 基于精益管理和低代码的烟草企业残损烟数字化转型 [J]. 计算机应用研究，2024, 41(14): 117-119.