卷烟厂生产设备数字化管理的优化策略研究

Abstract： This article explores in depth the strategies and practices of cigarette factories in improving the digital management level of production equipment. This article proposes specific optimization measures for key aspects such as energy consumption management and personnel capability improvement. In terms of energy consumption management, advanced equipment such as smart meters and thermal imagers have been deployed to achieve dynamic monitoring and optimization of equipment energy consumption, significantly reducing energy consumption costs. In terms of personnel capability improvement, a hierarchical training system has been designed and AR/VR technology has been utilized to assist in skill upgrading, effectively enhancing employees' professional skills and practical abilities. The research results provide useful references and inspirations for the digital management of cigarette factories and other manufacturing enterprises.

引言

随着全球制造业数字化转型的加速，烟草行业面临生产效率提升、成本控制及绿色化发展的多重挑战。卷烟厂作为烟草产业链的核心环节，其生产设备管理效率直接影响产品质量与企业竞争力。传统设备管理模式依赖人工巡检与经验判断，存在数据孤岛、故障响应滞后等问题。据《2023 年中国烟草行业智能化发展报告》显示，国内卷烟厂设备综合效率（OEE）平均仅为 75% ，较国际先进水平低10-15 个百分点。在此背景下，通过数字化技术优化设备管理，成为卷烟厂实现降本增效、迈向智能制造的关键路径。

1 卷烟厂生产设备管理现状分析

1.1 设备管理的主要模式

1.1.1 传统人工巡检与预防性维护

在卷烟厂的生产设备管理中，传统的人工巡检与预防性维护模式占据着一定的地位。该模式主要依赖于人工定期检查设备的运行状态，通过人工观察、记录和分析，来预测和预防设备可能出现的故障。然而，这种模式的维护计划往往基于固定的周期（如每季度或每半年进行一次全面的设备检修），缺乏数据驱动的决策支持，难以精准地把握设备的实际运行状态和维修需求。

更为关键的是，人工巡检存在较高的漏检率。据统计，一中型卷烟厂的人工巡检漏检率高达 12% ，这意味着大量的设备隐患未能被及时发现和处理。由此导致的突发故障停机时间占据了全年总停机时间的 35% ，不仅严重影响了生产效率和产品质量，还增加了企业的维修成本和生产风险。

1.1.2 现有数字化工具的应用现状

随着信息技术的不断发展，部分卷烟厂已经引入了制造执行系统（MES）与数据采集与监控系统（SCADA）等数字化工具，以期提升设备管理的智能化水平。这些系统能够实时采集设备的运行数据，进行数据分析和预警，为设备维护提供更为精准和及时的决策支持。

尽管这些数字化工具在理论上具有显著的优势，但在实际应用中却面临着诸多挑战。一方面，系统间的集成度较低，导致数据孤岛现象严重，难以实现信息的共享和协同。另一方面，数据的利用率也相对较低。据统计，仅有 30% 的卷烟厂实现了设备数据与企业资源计划（ERP）系统的互通，而数据的利用率更是不足 40% 。这意味着大量的有价值数据被闲置或浪费，未能充分发挥其在设备管理中的作用。

1.2 存在的关键问题

1.2.1 数据孤岛现象显著

在卷烟厂当前的复杂设备管理体系架构中，多源异构数据系统的并行运作不仅未能形成协同效应，反而加剧了数据孤岛现象的严峻性。具体而言，卷接机组的高效运行数据被牢牢锁定在各自的本地可编程逻辑控制器（PLC）控制系统中，这些信息如同孤岛般难以触及；而包装机械的状态信息则被另一个独立的监控与数据采集系统（SCADA）所管理，同样处于孤立状态；至于动力设备，如空压机与锅炉等关键设施的能耗数据，则是通过专门的能源管理平台进行采集，进一步加剧了数据之间的断裂。这种分散的数据管理方式，严重阻碍了信息的流通与整合。

根据权威发布的《2023 年中国烟草行业智能制造发展报告》数据显示，整个烟草行业的平均设备数据互通率仅为 32% ，这一数字直观地反映了行业内数据孤岛问题的普遍性。更令人担忧的是，一中型卷烟厂的实际运营数据更是将这一问题推向了极致，其卷接、包装、动力三大核心系统的数据互通率竟然低至 28% ，远低于行业平均水平，这无疑为企业的智能化转型之路增添了重重障碍。

1.2.2 故障响应机制滞后

数据隔离所带来的具体影响，不仅限于技术层面的隔阂，更深刻地体现在企业运营的方方面面。决策效率低下成为了一个不容忽视的问题。由于各系统间的数据壁垒，生产调度部门不得不依赖于繁琐的手动操作，通过整合Excel表格与纸质报表来获取所需信息，这一过程不仅耗时费力，而且极易出错。据估算，原本在数字化模式下仅需 10 分钟即可完成的单次设备健康评估，在数据孤岛现象的影响下，耗时竟延长至2 小时，这无疑大大降低了企业决策的时效性与准确性。

数据隔离还导致了维护成本的显著增加。由于各系统间的数据无法共享，企业不得不安排大量的人力进行重复性的巡检工作，以弥补信息缺失带来的风险。据统计，因数据未打通而导致的重复性人工巡检占比高达 40% ，企业因此每年额外产生了约 150 万元的人力成本。这一数字不仅揭示了数据孤岛对企业经济效益的侵蚀，更凸显了解决这一问题的紧迫性。

数据孤岛还严重制约了企业能效优化的空间。由于关键设备的能耗数据与生产任务数据被割裂开来，企业无法建立精准的能效对标模型，从而无法有效评估并优化设备的能耗表现。据中国烟草标准化研究所发布的《卷烟厂能效管理白皮书》测算，数据孤岛现象使企业能耗优化的潜力损失高达 25% 。这一数据不仅表明了数据整合对于提升能效的重要性，也为企业指明了未来智能化转型的方向。

1.2.3 能耗管理粗放

卷烟厂的核心设备，包括空压机、锅炉以及制丝除尘系统等，其能耗构成了生产总成本中不可忽视的一部分，占比高达 25% 至 30% 。这一数据来源于《中国烟草行业能源消耗蓝皮书（2023）》，深刻揭示了能源管理在卷烟厂运营中的重要性[1]。然而，当前卷烟厂在能耗管理的精细化程度方面普遍较低，这不仅影响了企业的经济效益，也对环境保护构成了挑战。

在监测手段方面，卷烟厂的现状不容乐观。据统计，仅有 15% 的企业采用了智能电表、热成像仪等先进的实时监测设备，实现了对能耗数据的即时采集与分析。而剩余的 85% 企业，仍依赖于传统的月度人工抄表方式，这种方式不仅效率低下，而且误差率高达±8%， 重影响了数据的准确性和时效性。以中型卷烟厂为例，该厂锅炉的热效率监测仍采用传统仪表，导致年蒸汽浪费量高达1.2 万吨，折合经济损失约180 万元。这一案例充分暴露了监测手段落后对企业能耗管理的负面影响。

在能效对标方面，卷烟厂同样存在显著差距。根据国家烟草专卖局发布的《卷烟厂能效对标指南》，行业标杆企业的单位产量综合能耗为82kWh/万支[2]。然而，在传统管理模式下，许多企业的能耗高达98-105kWh/万支，与行业标杆相比，差距高达 20%-28% 。这一差距的成因，主要在于缺乏设备级能耗数据与生产任务数据的关联分析，导致企业无法建立动态能效模型，从而无法实现对能耗的精准管理和优化。

粗放管理不仅带来了直接的经济成本损失，还加剧了企业的碳减排压力。以年产 150 万箱的卷烟厂为例，若其能耗高于行业标杆 15% ，则年额外电费支出将超过 800 万元（按工业电价 0.8 元/kWh计算）[3]。这一数字不仅反映了能耗管理不善对企业经济效益的侵蚀，也凸显了企业在节能减排方面的紧迫性。

粗放管理还对企业的环境责任构成了挑战。以空压机系统为例，未优化的空压机系统碳排放强度高达 0.85kgCO₂ ₂/kWh，而优化后的水平仅为 0.72kgCO₂ /kWh，两者相差 18%. 。这一数据来源于中国能源研究会发布的《工业设备碳足迹测算方法》，进一步证明了精细化能耗管理对于降低碳排放、实现

绿色生产的重要性。

1.2.4 人员技能水平有待提升

针对卷烟厂设备管理人员技能结构的量化分析，依据《2023 年中国制造业数字化人才发展报告》所揭示的现状，呈现出一种显著的失衡状态，这对企业的数字化转型和高效运维构成了严峻挑战。

在数字化工具的使用能力方面，卷烟厂设备管理人员的技能水平存在明显短板。具体而言，仅有35%的人员能够熟练操作制造执行系统（MES）与监控与数据采集系统（SCADA）等关键数字化工具。这一比例远低于实现高效运维所需的标准，反映出企业在数字化技能培训方面的不足。此外，当涉及到Python、SQL等数据分析工具时，技能缺口更为显著，仅有18%的人员具备相关技能，这一数据来源于行业内的抽样调查，进一步证实了卷烟厂在数据驱动决策方面的人才短缺。

在人工智能（AI）与预测性维护技能方面，卷烟厂同样面临严峻挑战。据统计，不足 10% 的技术人员接受过机器学习算法的培训，这意味着企业在利用AI技术提升运维效率方面存在巨大潜力，但同时也面临着人才短缺的制约。此外，企业的预测性维护系统功能闲置率高达 50% ，其主要原因在于缺乏模型调优能力。这一案例不仅揭示了技能不足对系统功能利用率的负面影响，也强调了企业在提升技术人员AI技能方面的紧迫性。

技能不足所带来的连锁问题不容忽视。首先，系统效能折损成为了一个突出的问题。以某厂为例，该厂投资800 万元部署的智能运维平台，由于人员操作不当，导致报警准确率仅为 65% ，远低于设计值 90% 。这不仅影响了系统的正常运行，也导致了投资效益的降低。其次，技能不足还导致了维护成本的增加。由于误操作引发的二次故障占比高达 12% ，年均额外维修费用约 200 万元，这一数据来源于某省烟草公司的《设备运维成本分析》。这一高昂的维修费用不仅增加了企业的运营成本，也削弱了企业的竞争力。

2 卷烟厂生产设备数字化管理的优化策略

2.1 设备数据集成与共享策略

2.1.1 构建工业物联网（IIoT）平台以增强数据采集能

为实现卷烟厂设备数据的全面、实时采集，构建工业物联网平台成为关键。该平台通过部署智能传感器与边缘计算节点，能够实时捕捉设备的各类运行参数，包括但不限于振动、温度、压力等关键性能指标。这些传感器与节点的高频率数据采集能力，能够更精确地反映设备的实时运行状态，为后续的数据分析与决策提供坚实的基础。

2.1.2 构建统一数据中台以促进数据流通与高效利用

为打破数据孤岛，实现设备数据的全面流通与高效利用，卷烟厂需构建统一的数据中台。该数据中台应实现MES（制造执行系统）、SCADA（数据采集与监控系统）以及ERP（企业资源计划）系统之间的深度打通与无缝集成。这不仅有助于实现数据的可视化展示，还能促进跨部门之间的信息共享与协同工作。

2.2 预测性维护与故障管理策略

2.2.1 运用机器学习技术提升故障预测的准确性

为了进一步提升故障预测的能力，卷烟厂可以运用LSTM（长短期记忆网络）等先进的机器学习模型对设备的历史运行数据进行深入分析。这些模型能够基于数据驱动的预测方法，显著提高故障预测的准确性和及时性。

2.2.2 构建故障知识库与智能诊断系统以提升故障处理效率

为了提升故障处理的效率和质量，卷烟厂应构建包含丰富故障案例的知识库，并结合专家系统实现智能诊断。这一系统能够根据故障现象快速匹配解决方案，为维修人员提供有力的支持。

2.3 能耗优化策略

卷烟厂在追求高效生产的同时，必须高度重视能耗管理，以实现节能减排和绿色生产的目标。为此，卷烟厂应积极部署智能电表、热成像仪等先进监测设备，对生产设备能耗进行动态、实时的监控。这些设备能够精确采集能耗数据，为后续的分析与优化提供坚实的数据基础。

通过对能耗数据的深入分析，卷烟厂可以及时发现能耗异常点，并采取相应的优化措施。以空压机群控系统为例，该系统通过采用先进的负载均衡算法，对多台空压机进行智能调度，从而实现了能耗的显著降低。

2.4 人员能力提升策略

在卷烟厂生产设备数字化管理水平提升的过程中，人员能力的提升是至关重要的环节。为了全面提升员工技能，卷烟厂应根据员工的不同需求和能力水平，设计科学合理的分层培训体系。

在基础层，卷烟厂可以通过在线课程、培训手册等方式，向员工普及设备数据采集、可视化等基础知识，帮助他们建立扎实的理论基础。这一阶段的培训应注重知识的系统性和全面性，确保员工能够掌握基本的操作技能。

在进阶层，卷烟厂可以组织实训项目，如AI故障诊断、预测性维护等，以提升骨干员工的专业技能和实战能力。这些实训项目应结合生产实际，模拟真实的工作场景，让员工在实践中不断积累经验，提升技能水平。

卷烟厂还可以利用AR（增强现实）/VR（虚拟现实）等先进技术辅助技能升级。例如，开发AR维修指导系统，技术人员通过佩戴智能眼镜等AR设备，可以实时获取维修指引和操作步骤。这将有助于缩短新员工技能达标的时间，提高维修效率和质量，从而降低生产停机时间和维护成本。

结论

本文通过对卷烟厂生产设备数字化管理水平的深入研究，揭示了能耗管理和人员能力提升在提升生产效率、增强设备可靠性以及提高能源利用效率方面的重要作用。通过部署智能监测设备和采用先进的负载均衡算法，实现了对设备能耗的动态监控与优化，显著降低了能耗成本。同时，通过设计分层培训体系并利用AR/VR技术辅助技能升级，有效提升了员工的专业技能和实战能力，为企业的可持续发展提供了有力的人才保障。本文的研究成果不仅为卷烟厂提供了具体的数字化管理策略，也为其他制造业企业在推进数字化转型过程中提供了有益的参考和启示。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，卷烟厂应继续探索和创新数字化管理策略，以适应市场变化和行业竞争的挑战。

参考文献

[1]梁宇.YX卷烟厂生产设备数字化管理的优化策略研究[D].云南大学,2022.

[2]夏孟霞.长沙卷烟厂数字化运营管控研究[D].湖南大学[2025-03-01].

[3]罗余