卷烟制丝生产过程工艺质量评价方法研究进展

刘思平

安徽中烟工业有限责任公司蚌埠卷烟厂 安徽蚌埠 233000

1 制丝过程关键质量特性识别及影响权重研究进展

目前制丝加工过程关键参数权重的测度方法主要有以下几种：

（1）由技术人员主观赋予权重，包括专家评分法、层次分析法等。这种方法主要是由技术人员根据经验判定以及根据最终目标来设定关键参数权重，此方法能在一定程度上反映各关键参数的重要程度，但由于受决策者主观偏好的影响，存在主观随意性较大的问题。如刘晓龙等运用专家评分的形式结合质量功能展开方法实现了对卷烟制造过程关键质量特性的识别；张新锋等构建了ANP 网状模型和比较判断矩阵，再利用加权超矩阵的计算排序结果确定制丝工艺关键工序对制丝质量的影响权重[1]。

（2）应用统计学方法客观赋予权重，这种方法是应用统计学分析方法充分挖掘样本数据中包含的信息，可在一定程度上降低人为主观因素的影响，包括主成分分析法、最大熵技术法、多元统计方法等。如张慧筠等运用主成分分析法对15 个卷烟牌号的质量情况进行了分析，共筛选出化学成分因子、感官质量因子、烟气成分因子等3 个主成分；张天栋等运用最大熵技术法对消费者可分辨的卷烟烟气香味特征等7 项感官指标赋予权重。

（3）综合赋予权重法，这种方法是将主观赋予权重方法与客观赋予权重法结合起来使用。如刘馨等从生产管理、工艺质量管理、物耗成本管理等三个方面的指标进行精益生产评价体系赋权研究，并与目标体系、度量体系相结合，搭建质量管理评价保障体系；李宏煜等选取工艺质量、现场作业、设备管理和安全管控等四个方面的指标进行精益生产体系效果评价赋权研究；刘继辉等选择随机森林法通过参数筛选及赋权研究对制丝过程中关键参数的筛选及其权重进行了测度研究。客观赋予权重方法中，熵值法是依据解释变量所提供的信息量大小确定权重，但没有将目标变量一起纳入分析建模；主成分分析赋权法是以多元回归分析为基础的方法，兼顾到了解释变量对目标变量的影响，但与机器学习组合算法比较，多元回归模型预测的稳健性不够高。随机森林是以决策树为基础的机器学习组合算法，相比较而言，具有更好的噪声容忍度和外推预测性，它对于处理高频实时数据具有巨大优势，近年来在烟草领域得到广泛应用。

综上所述，对制丝过程关键参数影响权重的研究逐步趋向于科学化、智能化，也在向更符合生产实际的情况转变，充分体现了由人工控制经验决策向自动控制科学决策转变的过程。

2 制丝生产过程工艺质量评价方法研究进展

制丝生产过程工艺质量评价方法一般采用合格率评定法、统计学评定法、过程西格玛水平评定法以及QI 指数评定法等。可分为对关键工序的评价、对工段的评价以及对批次的评价，对批次的评价其步骤一般是：确定关键工序工艺参数及其权重，对关键工艺参数进行评价；根据权重对工段及批次进行加权评价。

合格率评定法较简单，通常是按照工艺技术要求通过检测质量指标值来判定结果，多用于对工序或工段的评价。如统计关键工艺参数过程数据的均值、标偏、标偏合格率等，并与工艺指标标准比较，评价结果。陈景华等通过过程标准偏差计算出各工段综合过程标准偏差，从而确定过程控制能力，评价制丝质量。该方法所涉及到的评价面较窄，因而具有一定的片面性的问题，容易造成评价结果偏差。

统计学评定法是应用SPC 技术（如过程能力指数CP、CPK、PPK）将制丝生产过程的各项指标进行定量判定及监控，一般多用于制丝日常工艺监督与管理。如每周、每月按照生产牌号统计各批次的关键质量特性的CP、CPK 等指标，分析、评价制丝质量控制的稳定性，批次质量控制的集中度等[2]。

西格玛水平评定法是确定关键质量特性CTQ 及其权重的一种方法，把每个CTQ 的质量水平换算成DPMO，根据关键质量特性CTQ 的权重，用几何平均的方法计算每个环节或过程的合格率。在环节之间或者过程之间，根据过程对总体贡献程度的差异性，确定其权重，计算几何平均合格率，然后转换为过程的总体西格玛水平。根据测评周期，每季度测评一次或者每半年测评一次，并根据测评结果找出薄弱环节实施改进，逐步提升过程质量控制水平。

QI 指数评定法是文献采用的方法，研究建立了制丝线批次全加工过程的质量评价模型，包括稳态及非稳态生产过程，质量指数评价体系包含了从工艺参数到工序再到批次多层级，实现了制丝生产工艺的批次质量评价。

3 结语

目前各卷烟厂制丝生产大都以批次形式生产，每批次可划分为几个工段，工段又可划分为不同的工序。制丝生产环节存在以下几个特点：一是工艺流程长，加工环节多；二是设备复杂，且各个生产点设备不尽相同；三是生产设备自动化水平高，下一个工序的质量受上一工序影响较大，人工可调节范围有限。烟草科技人员就卷烟制丝生产过程工艺质量评价方法进行了大量研究，并取得了较大进展。然而，目前大部分研究主要集中在人工经验与统计学方法应用相结合的评价方法上，而对制丝过程大量数据的深度挖掘及人工智能的应用方面研究较少，且由于存在卷烟原料的变化、叶组配方的替代调整等方面的影响，且没有把感官质量纳入评价，造成对制丝生产过程工艺质量评价研究缺乏系统性[3]。