基于工业4.0建设思想的智慧制丝平台研究

杨常勇+张立淼

摘要：智慧制丝平台建设是卷烟厂走向智慧工厂建设的第一步，也是未来智慧卷烟工厂的“智慧核心”，思路背景源于智慧工厂的深入理解和行业市场取向改革的深入解读，在智慧工厂和工业4.0所涵盖的八项范围中（能源、生产、控制、信息），强调制造企业制造单元在物联网的基础上，核心是生产过程的准确检测、精准控制、动态优化和关键点的自律式生产。本文主要论述基于工业4.0建设思想的智慧制丝平台。

Abstract： The construction of wisdom tobacco making platform is the first step towards the construction of a wisdom cigarette factory and also the "wisdom core" for the future wisdom cigarette factory. The background of the idea originated from the in-depth understanding of wisdom factory and the reform of market orientation in industry. Wisdom factory and Industry 4.0 covered eight areas （energy， production， control， information， etc.）， emphasizing manufacturing enterprises' manufacturing units based on the Internet of Things. The core is the accurate detection of the production process， precise control， dynamic optimization and the key points of self-regulatory production. This article mainly discusses the wisdom tobacco making platform based on the idea of industry 4.0 construction.

关键词：工业4.0；智慧制丝平台；烟草企业

Key words： Industry 4.0；wisdom tobacco making platform；tobacco companies

0 引言

在智慧工厂体系中，以监测系统为基础，通过实时感知、采集、监控生产过程中产生的海量数据，利用大数据分析模型技术，让生产过程的海量数据形成基于稳态品控的“生产过程最佳控制曲线”，让数据产生价值，回归服务于企业生产的核心，促进生产过程的动态自律式优化和最佳品控，真正将生产过程数据变成企业核心价值，同时对行业CT-155的解读，未来行业烟草企业的竞争高地就是“数据”，对数据的利用涉及卷烟整体的供应链的全生命周期，那么对于工厂来讲，提升自身核心竞争力，就是如何将生产过程的大数据回归服务于生产和过程品控本身是关键，所以如何对我厂的生产过程控制、优化和关键工序的自律式生产的研究是卷烟厂走向智慧工厂的关键，所以如何构建一种模式、一个平台，将曾经分离的上层信息管理系统和底层控制系统在大数据平台的支撑下进行“安全融合”，在这样的模式和平台下可实现卷烟厂生产过程的智能分析和控制决策优化，同时在控制优化决策的支持下，使生产各控制单元实现“最佳品控”的动态自律生产模式，从而使卷烟厂的生产方式向着智慧制造、网络制造、柔性制造方向变革，在行业内领先一步，同时也是我厂面向智慧工厂及“工业4.0”走出的坚实一步，因在卷烟生产过程中，制丝是决定品质的最重要环节，故此方案首先定位于制丝生产环节的智慧平台研究。

1 智慧制丝平台的建设内容及目标

①建立制丝“MDT”&大数据模型结合的预警、触发自律控制平台。

制丝自律式智能生产的实现，需要准确的信号去触发启动基于大数据的分析模型和动态控制模型，所以就需要对现场生产的实时过程进行准确的判断和预警，制丝智慧化自律式生产的实现，不仅要依靠基于大数据和底层PLC的预警和触发，同时需要视频侦测技术的应用，在智慧工厂体系中，“MDT”（Motion detection technology）移动侦测技术，一般也叫运动检测，被认为是可以应用在生产过程监控、安防监控等方面的可靠技术，通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有烟叶物料移动，计算比较的结果会指示系统能自动触发相应的诊断自律模式进行处理，例如向自律模型反馈有烟信号、堵料信号等，同时制丝“MDT”平台可监控范围广，同时监控区域可调，完全可以用于制丝生产过程中物料运行位置的检测，避免通过广电开关、电子皮带秤进行物料位置检测的大量硬件投入。

②基于生产过程大数据分析平台建立制絲关键工序自律式联动分析模型（分为开关控制和模拟控制两大类），开关量模型更多分步于上下游设备关联控制，模拟量模型建立与制丝以温度、水分为重心的关键工序自律关节，具体实现上，建立的制丝自律式控制模型需对目前控制系统逻辑进行调整。

模型处理逻辑一：通过制丝智慧平台的大数据自律模型分析，找出对控制指标产生影响不同因子的影响权重，根据该权重，叠加到现有PID控制模式中，通过不同影响因子的权重比例，修正PID控制对象，实现控制指标的预判控制，解决后反馈PID控制模式中只有出现偏差，才会进行修正的控制缺陷。

以松散回潮为例：来料水分参与松散回潮理论加水量的计算，实现加水量根据来料水分的变化自动变化；当来料流量变化时，自动参与加水量的计算实现对加水量的控制；补偿蒸汽流量变化时会对出口水分产生直接影响，也将补偿蒸汽流量的变化自动参与加水量的计算实现对出口水分的控制，目前无论是国产设备还是进口设备，对热风温度都有单独的控制回路，单热风温度存在一定的波动，当热风温度波动时，将该波动量也参与到松散回潮加水量的计算中，实现对加水量的调节。endprint

模型处理逻辑二：

对控制指标产生影响的不同因子如单独可控，在PLC控制系统中形成单独的控制环路，根据智慧制丝平台大数据自律模型分析结果，对该控制回路单独控制。当这些控制回路出现控制偏差时，这些控制偏差量仍按照影响权重不同，参与到对被控对象的控制。以松散回潮为例：将来料水分的变化情况分析后可对真空工艺参数进行修正，确保松散回潮入口水分稳定可控（如有真空回潮工艺），减少来料水分变化对出口水分的影响；补偿蒸汽流量变化时会对出口水分产生直接影响，可将补偿蒸汽控制作为单独的控制回路进行控制，同时设定补偿蒸汽的允许调整范围，避免超调现象发生，避免大范围的变化变化自动参与加水量的计算实现对出口水分的控制。来料流量和热风温度都有单独的控制回路，再次不在说明，但物料流量和热风温度的波动量也参与到松散回潮加水量的计算中，实现对加水量的调节。

以上两个大数据自律模型处理方式对设备工艺指标产生影响的各因素都能够定量的在设备控制参数中反映出来。例如TBL松散回潮机，其為定量加水模式，计算公式为：加水量=来料秤流量*加水系数（升/百公斤）；修改后可为：加水量=理论加水量+Δ出口水分偏差+Δ热风温度波动偏差+Δ补偿蒸汽流量波动偏差+加水修正系数。

③建立智慧制丝控制多项控制模型。

基于“制丝联动分析模型”输出结果，建立对制丝关键工序的“多项控制模型”，目前制丝对各工艺指标的控制主要为已知条件下的PID自动跟踪调整，或基于PID控制模式的步进自动调整控制（例如热风温度等部分惯性比较大的控制指标，使用PID控制会出现超调的控制问题），以上两种控制模式都是基于固定的控制对象，达到对工艺指标的要求，例如松散回潮出口水分，目前不论是国内设备还是国外设备，都是对加水量进行调节控制，进而控制松散回潮出口水分，但影响出口水分的因素较多，比如来料水分、来料流量、热风温度、补偿蒸汽流量等都会对松散回潮出口水分产生直接影响，但在当前的松散回潮控制模式下，这些影响因素无论对出口水分影响有多大，都只有通过一种手段进行调节，即调节加水量。当前的控制模式下，工艺控制指标表面上虽然达到了我们的控制要求，但其掩盖了松散回潮工序存在的其他问题，在其后道加料或切丝、烘丝工序存在着明显的批次差异（即从松散回潮出口水分平均值来看批次间差异很小，但到下游工序后表现出了明显的批次间来料平均水分差异），在智慧制丝平台中，根据“联动控制模型”输出的指令，“多项控制模型”可依据大数据分析平台的“最佳决策”多维调整参数，以保证制丝关键工序的真正稳态。

④建立智慧制丝自律监控平台。

建立智慧制丝自律式监控平台，对智慧制丝平台中触发的分析模型、控制模型、过程预警等进行统一展示，并对每一个模型的处理结果、分析成熟度、控制过程曲线等进行记录和跟踪，同时自律监控平台实时处理对上层信息化系统的安全数据交互和验证。

2 智慧制丝平台的建设的条件和建议

2.1 网络

目前，工业以太网在制丝生产线监控系统中得到广泛的应用，按照智慧制丝平台建设的基本要求，需满足PLC间通讯要求；TCP/IP通讯网构成上层通讯链路，需满足集中监控层数据通讯要求。设备控制层模型需要对PLC数据进行改造，需对工艺段的设备进行控制，完成对阀门通断、电机启停等数字开关量和物料水分、工艺热风温度、电子皮带秤流量等工艺参数实施控制以及泵的频率调整、薄膜阀门开度等其它控制元器件的参数化控制。

此外，以CPS物理信息网络为建设方向，设备与设备间、网络与设备间的通讯协议和标准在我厂智慧化的过程中逐步建立。

2.2 目前可能存在的不足

2.2.1 制丝线过程数据收集信息不足，同时部分数据存在缺陷

烟草工业生产工艺线有许多关键工艺指标控制点，如水份、温度、压力、流量等，但目前仍很多仪器仪表采用模拟量信号，即便部分仪器仪表选用总线型智能仪表，通常也只把仪表当成采集现场检测数据的通道，仅意味着模拟信号传输提升为数字信号传输，信号抗干扰能力增强而己，还是由PLC控制器承担过程信号的滤波、工程定标等处理功能，存在一定的偏差和数据失真问题。

2.2.2 制丝外部能源状态信息未知

制丝线外部能源（主要是水、气、汽）供应对制丝生产过程具有至关重要的作用，但目前制丝线对外部能源信息基本上是未知数，部分三级计量覆盖到位的制丝线也只是实现了能源的计量，但对能源供应的状态未知，而这些恰恰是应用制丝控制过程稳定性的重要因素，当前只有这些能源因素对生产过程产生影响了，制丝控制系统才能被动的调整纠正。

2.2.3 物流信息感知不足

智能生产线首先要对物流信息进行精准的掌控，但目前制丝生产线具体物流信息仅靠光电开关、电子皮带秤等进行物料位置信息判断，在没有光电检测及电子皮带秤的长距离输送过程中，物料的位置信息无法根治。

2.2.4 目前制丝监控系统不能和厂级生产管理系统直接信息交互

目前制丝监控系统主要对现场设备、器件运行状态的显示或报警信息的展示，和厂级生产管理系统之间的信息交换仅限于制丝管控系统和厂级生产管理系统和之间，厂级生产管理系统的信息不能及时在制丝监控系统中展示，存在消息的延迟。

2.2.5 制丝集控系统对自带电控主机设备管控不足

现阶段各制丝集控厂家在自己控制范围内的设备信息比较完整规范，带对自带控制系统的部分国产设备和进口设备，一般只进行为保障设备实现顺序控制、满足工艺要求必须下达的工艺指标以及生产、质量数据的收集信息等，这些现象仅完成了为保障生产过程连续，生产数据完整的目前，对与要实现工业4.0级的智慧制丝线，这些数据远远不够。

2.3 为实现智慧制丝自律管控模式的建议

2.3.1 完善制丝线过程数据收集存在缺陷，实现制丝过程数据应采必采，能采全采endprint

在进行项目系统构建规划初期，应结合应用场合、控制对象合理选择智能仪器仪表（例如纯净水，需要选用质量流量计），实现数据充分采集，同时在集成过程中尽量把信号变换、补偿计算、工程量处理与控制等功能分散到现场仪表中完成，减少和分散PLC中央主控制系统的负荷，保证复杂的过程控制运算的稳定性，提高系统效率及可靠性。

2.3.2 加强制丝能源状态监控

能源是制丝设备控制和工作的基础，能源供应的稳定和可靠性直接影响制丝设备的控制水平，仅完善制丝设备自身数据的采集，数据再完善和充分，对生产过程控制稳定性的分析也无法形成闭环。建议对压缩空气，增加对其压力稳定性的检测机预警；对于水源，主要实现对压力、流量稳定性的采集及水中带气的检测；蒸汽主要实现对其流量、压力、饱和度（含水率）的检测；并将以上检测结果应用与工艺指标的事前控制，提供控制系统抗干扰能力。

2.3.3 完善制絲集控与上层系统信息交互

为实现大数据分析结果的应用，制丝集控系统必须能够接收来自厂级决策分析系统的信息，第一步实现分析结果的展示，用于提醒操作人员注意，并制定操作人员根据分析结果调整设备控制指标，第二步，实现分析结果在一定范围内自动调试设备控制指标或控制参数，实现制丝线控制指标的自律控制。

要实现以上功能，首先制丝线需要在PLC控制系统中或集控系统中开辟数据区域，按照约定格式，进行决策分析系统和集控系统信息交互；交互信息在集控系统中展示应不是难点，难点在于第二步要实现对设备的控制。达到第二步时，交互的信息不仅仅是文本类的提示信息，更重要的是控制信息，首先制丝底层控制系统要实现对设备不同工艺控制点的控制功能，同时能够接受到来自决策分析系统的数据，同时还要能够区分出数据是来自制丝集控系统还是决策分析系统，并能够对来自决策分析系统的数据范围进行限制，避免调整步幅过大产生的负面影响。

比如可以在制丝集控系统增加是通过集控控制还是通过决策分析系统进行的选择，不同的控制模式，使用不同的控制配方参数，通过对控制配方参数及其范围的限制，实现决策分析系统在约束的范围内进行制丝生产过程自律控制。

2.3.4 完善对自带电控主机设备管控

针对部分自带电控的设备，制丝集控单位应按照集控的标准，当作该设备有自己来控制，实现对自带电控设备控制画面集成，同时对设备状体及设备过程信息数据进行全面的收集于处理，实现对大数据收集的支撑。

2.3.5 关于制丝线质量和效率管理模式

随着很多大型异地技改项目的落地，目前制丝线如何在满足工艺质量要求的前提下尽可能的提高制丝生产线作业效率成为一个重要的课题。

目前有两个方向，一个是严格的质量优先，生产过程必须执行严格的批次间物料的物理断开，批次任务和设备控制挂钩，批次任务的启停控制设备的启停，同时按照批次任务进行生产过程数据的归集，在一个工艺段上只能一个工单在运行。该模式突出的问题是设备物理生产线越长，等待的时间就越长，生产效率严重下降。针对此类模式，建议应将制丝线的物理工艺段划分的尽可能的短，只要有物料缓存或缓冲设备，就要作为工艺段的分界点，以实现在满足物料物理分开的前提下提高工艺段的切换效率，避免长时间的换批等待；

另一个方向是在保证产品质量的前提下尽可能的提高生产效率，允许短时间的两个工单并行（在一个工艺段的前后不同部分由两个工单），并将设备的运行控制和批次任务脱离，设备运行控制和工单任务控制完全分开，甚至进行同牌号连批次生产，以提高生产效率并减少过程消耗，但数据的归集按照单批次进行归集。该模式突出的问题是批次与批次之间分界点的确定及掺兑物及加香加料重量信息的归集。掺兑物及加香加料和主秤间存在一定的时间差，处理不好会造成批次不合格的问题。

2.3.6 设备自身抗干扰能力需提升

制丝线上影响设备控制指标稳定性的因素很多，涉及到设备自身内部，基本可调通过调整避免和解决，但涉及到外部条件变化或能源质量波动时，设备自身调控不足。可建议针对水中带气的问题，增加水源气体自动排放装置或进行排放控制，针对蒸汽含水率高的问题，可建议增加冷凝水的自动排放控制。

2.3.7 考虑环境对大数据分析的影响

制丝线工艺要求恒温、恒湿，从表面上看制丝线环境温湿度满足工艺要求，但不同的季节设备允许参数存在一定的差异，目前有企业进行过相关的研究，甚至制定了不同季节的不同工艺标准，建议基于大数据的分析能有这部分内容，找出不同季节、不同月份的内在影响因素。

2.3.8 大数据应用分析指导工艺技术标准优化是否管理能支持

根据大数据分析结果，作为工艺技术标准修订完善的依据，那些是指令性标准，必须严格执行，那些是指导性标准，可以给定范围，在允许范围内调整，那些是可以放开的标准。可以作为设备参数进行管理。

参考文献：

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[3]龙小昂，苏慧华，许玮，刘刚.烟草智能制造讨论专题[J].智慧工厂，2016（05）.endprint