一种基于聚类算法的制丝生产过程实时追溯技术

张朋 王信 孟科峰

摘 要：在制丝生产过程中，为了能够在对系统进行稳定性评价的同时实时快速的发现问题，借助聚类分析技术对数据进行聚类分层，同时添加时间标签，当生产批次数据存在差异时就可以通过查询标定的时间标签快速的确定问题原因，实时判断差异是由于设备还是工艺问题导致，实现对系统故障展开追溯分析。通过问题追溯确定是哪个批次哪个工序的哪些参数存在异常，第一时间向相关人员推送参数异常的部件及维修建议，根据系统推送的维修建议快速的确定维修方案，从而实现对现场故障进行科学的、高效的智能维修。经过对制丝生产过程追溯分析后，及时的发现生产故障原因，及时向相关人员推送维修意见，大大提高了维修效率，保证了制丝生产过程的稳定性！

关键词：追溯分析;指导维修;制丝生产;时间标签

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.16.015

制丝过程作为卷烟生产中重要的一个环节，直接决定产品内在质量的好坏，因此烟丝加工质量的稳定性显得尤为关键[1]。但是，在实际的制丝生产过程中往往存在很大的不确定性，由于设备异常故障、设备参数和工艺指标的异常波动导致生产过程不稳定甚至导致故障断料，给制丝生产过程为持续性和稳定性造成严重影响。并且制丝生产过程故障往往在发生后才进行事后维修，给按时生产和产品质量带来了严峻的考验。随着科学技术的发展，智能算法和实时跟踪技术在生产行业得到了广泛的应用，大大提高了生产的效率和质量。因此，借助这些先进技术实现制丝生产过程的实时追溯跟踪，及时的发现异常故障实现智能维修具有重要的现实意义[2]。

1 存在的问题

在制丝生产过程中，由于工艺指标参数的波动、设备的损坏及不稳定都可能会影响生产批次的质量稳定性。目前烟草行业对制丝生产质量的问题追溯基本上都是针对生产历史批次数据进行统计分析，运用统计学工具对生产数据进行问题分析，发现问题后再通知维修人员对设备故障进行处理，这种事后维修本身存在很大的滞后性，很难保证批次间产品质量的持续稳定性。

2 改进方法

为了解决这个问题，需要找到一种更加快速、高效的质量追溯分析技术。基于Birch聚类分析技术，通过对数据进行聚类，将数据按照设定的阈值分成不同的簇，从而可以对大量的数据进行更加精细的划分[3]。聚类后的数据组记录了数据的特征参数以及时间标签，根据数据组的特征参数就可以区分出正常的数据组和离群的数据组，并可以有针对性的区别对待，我们可以通过大数据技术手段对数据添加时间标签追溯数据的异常时段，为批次质量异常追溯、设备智能维修提供先决条件。

2.1 实时追溯跟踪

实时追溯的实现是通过对实时生产数据进行追踪分析，用工艺标定值与实际值进行比较，当两者之间差异较大时触发预警，及时帮助用户发现问题，实现对制丝生产过程质量的追踪。通过追溯分析发现问题时，为了便于用户更加直观的确定问题发生的时刻和原因，在系统设计时对异常数据进行突出标识。如图1-1所示展示了通过追溯分析技术对生产过程进行实时的跟踪。

2.2 推送维修指导意见

此外，当制丝生产过程进行追溯分析发现问题后，为了便于操作人员的处理和维修人员的排查维修，根据影响设备参数变化的相关因素向维修操作人员推送维修指导建议，以筛分加料工序中称流量为例介绍推送维修指导建议功能。

如图1-2所示，用户就可以根据评价打分的分值去判断设备参数的好坏，如果评价分值不理想就可以根据推送的维修指导建议对设备、参数进行问题的排查，及时的发现、解决现场问题。在系统设计中预留接口，后期可以建立一个集维修手册、设备使用说明书、维修经验等内容丰富为一体的维修指导数据库，当系统发现问题时就可以向相关人员推送维修建议，提高维修效率，实现智能维修，进而保证制丝生产过程的稳定性。

3 效果验证

通过设计基于聚类算法的制丝生产过程实时追溯分析系统，可以及时的对生产异常状态进行自动追踪，并针对具体问题进行分析，并及时将生产异常故障以问题报告的形式向用户推送，然后用户就可以针对异常问题尽快的制定解决方案，从而为预防性维修提供了强有力的技术指导，大大提高了维修效率，为制丝生产过程稳定性、提高制丝生产质量提供了强有力的技术支撑。

参考文献：

[1]李永宽，杨耀伟，冯剑等.提高烟丝适用性的综合质量评价方法[J].河南化工，2013，30（02）：14-17.

[2]黄金国，臧铁钢，张淑猛等.智能維修决策支持系统的研究[J].机械工程师，2003（12）：6-8.

[3]邵峰晶，张斌，于忠清.多阈值BIRCH聚类算法及其应用[J].计算机工程与应用，2004，40（12）：174-176.

作者简介：张朋（1991-），男，山东济南人，硕士研究生，主要从事烟草制丝生产工作。