![]()
智能制造是制造强国建设的主攻方向，其发展程度 直接关乎我国制造业质量水平。近年来，烟草行业持续 深入推进智能制造，数字化工作已全面铺开。行业内推 出了相关技术架构与标准规范，用于支撑全国烟草生产 经营管理一体化平台建设，确保数据架构、技术架构 一 体化。本文以某卷烟厂制丝智能制造系统的设计与建设 为研究目标，介绍了一套符合行业技术架构与标准规范 的制丝智能制造系统设计方案， 旨在实现具有泛在感知、 互联互通、敏捷响应、动态优化和智能决策能力，满足 卷烟制丝车间智能化生产、 一体化协同、透明化管理、 精准化决策的智能制造系统。本研究对烟草行业技术架构与标准规范，首先分析 智能制造系统与行业架构与规范的关系。之后，结合用 户实际，分析智能制造系统的设计目标，分解出系统设 计具体任务。最后，输出智能制造系统的技术架构、集 成方案与软件功能设计。为支撑全国烟草生产经营管理一体化建设，行业信息化主管部门发布了新的数字基础设施体系技术架构与技术规范，包括一个技术架构和六个标准规范。（1）技术架构 行业技术架构如图 1a 所示，分为基 础资源层、技术中间层、数据资源层和应用服务层四部分。基础资源层提供云化、弹性伸缩的计算、存储、网络资源；技术中间层提供统一的微服务管理、容器管理、API 网关 和云边端协同管理等；数据资源层提供数据共享、多级 数据传输、标识解析体系；应用服务层为应用系统提供 设计、开发、测试、发布、运行和监控等全过程研发管 控服务，并提供业务中台共享业务组件、数字孪生服务 和应用资产管理。（2）标准规范 行业最新标准规范包括六大类。分别为信息分类与编码规范、应用系统数据标准规范、应 用系统界面设计规范、应用系统技术开发规范、应用系 统安全技术规范和应用系统运行环境规范。（3）智能制造系统与行业架构的关系 行业标准技术架构设计了“行业云 - 省级云 - 企业边缘侧 - 设备端侧”四层架构，每层建设不同的系统。其中，企业边缘侧及设备端侧的定义为部署在企业业务现场，运行在企业内部的 ICT基础设施上的信息系统。本文研究的制丝智能制造系统部署于企业生产现场。因此，智能制造系统是行业技术架构企业边缘侧与设备端侧的实体节点。南向连接与管理企业内部各类设备，北向支持连接上级省级云。制丝智能制造系统与技术架构与标准规范的关系如图1b 所示。本文制丝智能制造系统研究包括 5 部分，分别为目标分析、任务分解、架构设计、集成设计及软件功能设计。（1）设计目标 本系统的设计目标为：按照行业技 术架构与标准规范要求，设计并建设一套制丝智能制造 系统，可提升卷烟制丝生产质量、降低制丝生产成本、 提升制丝生产效率。1）提升生产质量。制丝生产是将原料烟加成符合工 艺标准的烟丝的加工过程，影响生产效率和成品烟丝质 量的因素较多，比如叶片温度、环境湿度、物料流量、 蒸汽压力和筒体转速等直接影响成品烟丝的质量。提 升烟丝的质量可以从卷烟制丝设备、监督管理智能控制、 质量检验及数据分析等方面入手。因此， 本文研究制丝 智能制造系统的核心任务包括生产环境温湿度智能管控 及生产过程工艺参数智能管控等。2）降低生产成本。制丝生产成本构成要素多，这部 分控制内容主要包括卷烟原料投产前的控制、制造过程 中的控制等。本文研究制丝智能制造系统核心任务包 括烟丝生产过程的能源监控，各项工艺标准的执行及烟 叶、香精香料、生产过程消耗水平的精细化过程管理与 控制等。3）提升生产效率。制丝生产效率受烟丝生产线工艺 流程及多品牌生产切换等因素的限制。因此，本文研 究制丝智能制造系统核心任务包括加强连续连批生产计 划预测仿真，过程监控与流程标准化、缩短批次变更时间， 提高烟丝生产效率等。（2）任务分解 围绕设计目标，系统设计的核心任务见表 1。（3）技术架构 本系统技术架构遵照行业架构与标准规范，采用“云 - 边 - 端”三层架构模型，技术架构如图 2所示。该架构是制丝智能制造系统的顶层设计依据，架构 中“云侧”包括厂级 ICT 基础设施、技术中间件及业务 应用。“边缘侧”包括部署在制丝车间机房的业务应用 系统、各类边缘网关及边缘计算组件。“端侧”主要包括卷烟厂制丝车间各类终端 / 设备，如流量计、压力变送 器、测距仪等。（4）集成设计 制丝智能制造系统集成架构如图 3 所示。1）数据采集。根据不同的数据源分类，制丝车间数 据采集主要分为三大类，分别为制丝设备数据采集、传感器数据采集及视频数据数据采集。①制丝设备数据采集：设备关键检测点的数据包括电机电流、工艺段温度、湿度、流量等。数据采集软件为第三方 OPC软件，采用MQTT协议将设备数据上传车间物联网平台，由物联网平台处理并转发数据，一是将数据发布到车间 Kafka，由业务系统消费并持久化；二是基于 MQTT协议将数据发布至云侧物 Kafka，供厂级其他应用消费。这部分数据将存储到 HDFS，可通过数据管理组件发布成为数据服务，实现数据共享。②传感器数据采集：传感器数据由第三方商用数据采集软件采集，并基于 MQTT协议上传数据到车间物联网平台，由物联网平台处理并转发数据，数据流向与处理逻辑与设备数据流相同。③ 视频数据采集：卷烟厂摄像头支持 RTSP和 ONVIF协议，视频数据由云侧物联网平台采集， 一部分视频流推送至机器学习平台 进行标注及训练，训练完成的模型下发至车间物联网平台视频模块，实现视频相关的智能化算法应用；另一部分视频流推送至流媒体服务，用于业务应用的视频回放。2）控制流程。本系统边侧应用针对制丝车间回料、 预热等生产控制逻辑进行了封装，基于 OPC 协议与 IGS 通信，通过工业组态软件 iFix 完成 PLC 点位写入，实现 反向控制。边缘侧业务控制流程如图 4a 所示；云侧模块 与边缘侧模块采用 HTTP 接口通信，实现云边协同。由云侧应用发起的控制流程如图 4b 所示。3）系统接口。主要描述制丝智能制造系统主要实体之间接口调用，包括系统云边协同接口、平台各项能力 与现有系统的协同流程等，按照接口提供服务与调用关系，分为内部接口与外部接口。① 外部接口：制丝智能 制造系统与烟厂其他系统，如企业资源管理系统、制造执行系统和设备管理系统等的之间的接口。本文研究的制丝智能制造系统所涉及的关键外部接口见表2。②内部接口：制丝智能制造系统内部不同模块之间的接口。本文研究的制丝智能制造系统所涉及的主要内部接口见表3。（5）软件功能设计 制丝智能制造系统软件功能设计需满足统筹车间现场的生产过程管理工作，协同计划的制定、生产过程的综合调度、异常问题的快速响应和 跨部门资源的集中统筹等需求。1）功能模块设计。本文研究的制丝智能制造系统软件围绕提质、增效、降本的设计目标，将制丝业务分 解到质量、工艺、设备、成本和综合管理等相关业务 域。设计 11 项一级功能，包括生产运营调度、工艺标 准防差错、设备健康管理、工艺稳态控制和物耗成本管理等。2）工艺稳态控制模型与反向控制。① 工艺稳态控制模型包括单工序和多工序联动模型。单工序过程稳态控 制主要针对某个关键工序，分析各项质量指标与设备各项实际控制参数值的关联关系，建立单工序过程稳态控 制模型。多工序联动模型研究多个工序间联动关系。本文研究的模型见表4。② 基于模型的自动控制：基于工艺稳态模型，智能制造平台通过对加料、回潮水分的调控，实现切丝后水分的联动智能控制。通过混合丝水分， 反推来料水分数值，实现烘丝出口水分联动智能控制。 基于工艺稳态模型，实现制丝生产自动控制流程如图 5 所示。结果与讨论
本章总体分析本系统在烟厂进行应用实现过程，结果及取得的实际成效。（1）系统架构设计的结果分析 本文技术架构按照 行业“端、边、云”三层架构设计。端侧与边侧提供生 产自控，数据采集，边缘计算等功能与能力；云侧提供 公共能力例如数据共享、数据分析等。云侧应用提供管理业务相关服务，包括统一门户等。（2）系统性能的结果分析 数据采集方面，本文研究的系统采用 3 台 16 核 32G 虚拟机作为数据采集服务集群。实现 40 000 点 /s 的数据采集及数据计算，包括数据清洗及数据处理，CPU 占用率低于 50%，内存占用率低于 60%。经验证，数采无数据丢失，实时计算数据准确。 视频采用 4 台 32 核 32G 虚拟机作为流媒体服务集群，已实现了 300 余路视频采集及视频分发，加载顺畅。（3）系统应用的结果分析 本文研究的工艺稳态控制模型已部署于制丝生产现场，参与各工艺段控制。以烟丝回潮出口水分标偏为例，从生产实际结果看，基于工艺稳态模型的控制效果在大部分牌号烟丝生成中与人工控制水平相当，如图 6a 所示，模型控制结果在 1.0~1.4 之间，与人工控制水平相近。部分牌号烟丝生产控制水平 超过人工控制水平，如图 6b 所示，模型控制结果在 0.6~0.9 之间，人工控制结果在 0.7~1.2 之间，模型控制水平明显优于人工。本文研究的系统经现场验证， 质量提升方面， 通过 工艺过程稳态控制模型自动控制，实现加料、烘丝等工 序的出口物料水分标偏降低 20%；效率提升方面，通过 产前巡检、计划预测仿真等模块，有效减少了工人现场 作业时间与强度，提升生产效率；成本管控方面，通过 物耗成本管理模块、实现了烟叶、糖香料等生产过程消耗管控；通过生产过程防差错，实现了过程风险预警， 减少异常停机带来的物料损失。通过能耗实时监控，用能分析模块的实现， 实现了能耗实时查看， 高能耗预警， 并结合历史生产记录，提出用能优化建议，对能耗控制起到积极作用。
投稿请点击“阅读原文”
![]()
审 核：李国庆
来 源：《智能制造》2024年第5期27-31页，如有涉及版权等问题请及时联系我们，著作权解释权属原创者所有，本文由智能制造IMS推荐阅读！
![]()
![]()
![]()
点“在看”给我一个小心心
