卷烟制造工业互联网平台建设与应用

李奇颖，赵 阳，阿孜古丽·吾拉木，张 健，车常通，杨剑锋，孔维熙，龙小昂

(1.北京易华录信息技术股份有限公司，北京 100043；2.北京科技大学 计算机与通信工程学院，北京 100083；3.北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院，北京 100191；4.中国烟草总公司，北京 100045；5.红云红河烟草(集团)有限责任公司曲靖卷烟厂，云南 曲靖 655001；6.深圳华龙讯达信息技术股份有限公司，广东 深圳 518000)

0 引言

随着我国两化融合的不断推进，根据各自发展的优势、劣势、挑战和机遇等，各行业企业不断建设形成互联网时代的可持续发展竞争力，两化融合在增强企业价值创造能力、提升行业综合发展水平、助推经济高质量发展等方面的绩效均已得到显著发挥[1-2]。工业互联网技术将两化融合推向了一个新的阶段，已成为新一轮工业革命的战略制高点和制造业高质量发展的强力抓手。作为工业互联网的核心载体和关键技术支撑，工业互联网平台是工业互联网创新发展的关键，是未来制造业主导权的战略必争。美国、德国、日本、法国、英国等世界主要国家抢抓“再工业化”与信息化交汇的重要机遇，纷纷出台工业互联网相关战略[3-5]，着力形成多层次、全方位的政策推进机制，系统促进工业互联网技术创新和应用推广，加快推动制造业数字化转型，抢占新工业革命制高点。我国也高度重视发展工业互联网，大力推动新一代信息技术与制造业深度融合，加快制造强国和网络强国建设，打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能[6]。

烟草行业作为国民经济的一个重要产业，在国民经济中具有相当重要的地位，烟草制造在推动我国信息化和工业化建设的进程中具有不可忽视的作用。伴随着新一轮科技革命和产业变革，以及消费碎片化、个性化需求的显著增加，烟草行业迫切需要进行供给侧结构性改革，加快对市场的快速柔性响应。为贯彻国家政策、破解行业难题、促进行业转型升级，在工业和信息化部的指导下，国家烟草专卖局开展了烟草行业制造业与互联网融合试点工作，首次探索研究烟草行业基于信息物理系统(Cyber Physical System, CPS)的卷烟制造工业互联网平台架构及创新应用，通过数采、建模、仿真实现工厂数字化、业务模型化、制造虚拟化，打造生产设备数字化、生产数据可视化、生产过程透明化、生产决策智能化“四化”工厂，探索卷烟智能制造新模式，切实提升卷烟工业快速响应市场、柔性生产制造、稳定产品质量、精益管理增效的能力，形成烟草企业创新发展新优势。

1 卷烟制造工业互联网平台架构

工业互联网平台成为全球制造业竞争的新焦点和战略布局的重要方向，发达国家行业龙头企业和我国制造业龙头企业、信息通信技术领先企业、互联网主导企业基于各自优势和特点纷纷布局了工业互联网平台，如通用电气-Predix、西门子-Mind Sphere、树根互联—根云、海尔-COSMOPlat、航天云网-INDICS等。文献[7]对这些主流工业互联网平台进行了对比分析，并给出了突破工业know-how、平台架构等关键技术的建议。

在借鉴学术界和产业领域对工业互联网平台参考架构、功能和价值研究成果的基础上[8-12]，结合烟草行业卷烟制造的实际应用需求和已有的自动化和信息化现状，卷烟厂基于CPS和工业物联网技术建设了卷烟制造工业互联网平台，其架构如图1所示。

该卷烟制造工业互联网平台依托智能设备、传感器、工业控制系统、物联网技术，面向设备、系统、产品、软件等要素数据进行实时采集并上传至云数据仓库，然后进行模型调取与仿真，实现状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环，形成平台级CPS。

1.1 边缘层

边缘层包括设备接入、协议解析、边缘数据处理(边缘计算)。其中设备接入涉及卷包车间、制丝车间、嘴棒车间、物流系统、能管系统等相关系统内主要设备的接入；协议解析采用不同协议(TCP/IP、Webservice、Opcservice、RS232、控制接口等)进行设备数据采集、交互及存储；边缘计算依托单机智能系统基于数据模型自动识别、匹配等大数据技术实现单机自治和实时反馈，典型应用为设备防护罩打开、质量持续出现问题需立即自动停机，以及工艺参数自适应调整等，实现单元级CPS，同时打通相关的业务流程，打通控制系统和信息系统，实现系统级CPS。

1.2 基础设施层

基础设施层(Infrastructure as a Service, IaaS)主要涉及工业网络、业务功能服务器、数据存储、设备虚拟化等工业物联网基础设施。基于腾讯云私有云平台实现了存储、计算、网络等计算机资源的云化处理，根据需求进行弹性分配，确保资源使用的安全与隔离，为平台的功能运行、能力构建和服务供给提供完善的云基础设施服务。

1.3 平台层

平台层(Platform as a Service, PaaS)包含工业物联网系统、生产制造仿真系统、基础硬/软件管理系统，工业大数据管理系统、应用开发、工业微服务组件库、IT微服务库。其中，工业物联网系统、生产制造仿真系统采用微服务的架构，具备组件功能和系统功能，既可独立运用，又能集成应用。

1.3.1 工业物联网系统

工业物联网系统一方面实现IaaS基础设施的统一管理，按实际需求对基础资源进行管理与调度，分配实时边缘计算能力，消除延迟、成本和安全问题；另一方面基于边缘计算和协议转换等技术接入并广泛汇聚异布的制丝、卷包、成型、物流等卷烟生产设备，烟叶、烟丝、商标、条盒、嘴棒、成品等原辅料和成品，制丝集控、成型集控、卷包机群、物流系统、能管集控等各类工业资源，为工业物联网提供经过验证的链接，以实时访问制丝、卷包、成型生产过程的生产数据、设备数据、工艺质量数据、物耗数据、能耗数据。

1.3.2 生产制造仿真系统

生产制造仿真子平台将生产车间、设备的整机与零配件、工艺路线进行3D建模，形成数字孪生车间，物联数据实时驱动数字孪生车间，开展生产前虚拟仿真、生产中实时仿真、生产后回溯仿真、产品全生命周期管理和设备全生命周期管理。同时，基于微服务框架和应用开发环境实现微服务组件及工业APP的发布、开发、调用运行、迭代优化。

1.3.3 基础硬、软件管理系统

基础硬、软件管理系统实现基础资源(存储、计算、网络)的管理与调度，建立资源隔离机制，解决复杂系统的运维保障问题，实时监控云端应用的业务量状态；基于调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。

1.3.4 工业大数据管理系统

工业大数据管理系统集成分布式存储、分布式文件系统、对象存储、检索查询、语义标注等多种数据技术，实现多源海量异构数据的标注、整理、组织、分类、编码、存储、检索、清洗、异常诊断与预警，以及可视化，实现数据模型和查询接口的一体化管理，保证平台海量数据的独立性与完整性，并形成数据共享与集成的服务接口，具备大数据量吞吐、高并行处理、异构数据融合等能力。

1.3.5 工业微服务组件库

对行业共同需求、高可复制性的模型、算法等进行总结和抽象，封装成具有规范输入、输出的组件，在平台上汇聚面向工业生产、产品追溯、设备运维等场景的微服务，提供工业APP开发调用。知识库主要存储故障案例、模型知识、经验知识、文档知识等非结构化知识；算法库主要存储各种人工智能算法；标准库主要存储技术标准、操作规范等；模型库用来存储人员模型、工艺模型、部件模型、物料模型，以及针对质量、设备、物耗等方面基于机器学习的过程参数动态优化模型、基于神经网络的多元异构数据决策模型、烟支物理指标统一评价模型等。

数据采集实现对卷烟制造设备和信息系统的数据采集，按照统一的数据标准实现企业人、机、料、法、环等数据在工业互联网平台上的汇集、分类与共享。在制丝、卷接、包装、成型设备数据采集方面，平台内置标准接口和通讯协议，实现数据的采集与传输功能。在信息系统数据采集方面采用标准接口，实现与企业信息系统的数据对接。

数据建模将卷烟工厂制丝、卷接、包装、成型等制造环节的人员、设备、物料、工艺、环境等要素进行数据建模，形成可复用的人员模型集、工艺模型集、部件模型集、物料模型集等数据驱动服务组件，使卷烟厂具备虚实联动、模型驱动生产的能力，为实现企业的虚拟仿真运行提供技术支撑。

虚拟仿真在数据模型的驱动下实现包括生产要素、生产活动计划、生产过程控制等在内的实体车间与虚拟车间的双向真实映射、同步运行和实时交互，从而在满足特定目标和约束的前提下达到车间生产和管控最优的一种生产运行模式。

1.3.6 应用开发

应用开发工具备模块化调用能力，支持模型—视图—控制器(Model-View-Controller, MVC)模式开发，且易于配置和发布成应用，提升应用开发效率，避免重复工作，考虑到工业应用的复杂性，开发工具部分面向底层硬件，部分面向工业业务交互。SpringCloud、Kubernetes、Dubbo等是首要选择的微服务框架。

1.3.7 IT微服务

IT微服务主要部署了腾讯大数据、政务微信等中间件以及高可用Mysql数据库集群、支持每秒20万数据点并发存储的数据库。

1.4 服务层

服务层(Software as a Service, SaaS)依托应用开发环境和工具，面向卷烟制造全过程、产品全生命周期、设备全生命周期等应用场景，形成仿真、产品追溯、设备管理等应用APP，加速卷烟制造相关经验、知识的复用和创新。同时，基于移动架构开发移动应用，实现远程设备和企业数据域之间数据同步，移动后台服务与智能设备配套使用，通过设计用于支持标准云连接模式的模板，提供与企业数据域的集成，作为管理型微服务。

1.5 安全管理体系

安全管理体系成为工业互联网平台重要保障，主要包括数据安全、平台安全、访问安全。运用边缘侧的数据出口通过工业防火墙技术、工业网闸技术等保障数据源的安全。在数据传输过程中采用加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改。通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现代码安全、应用安全、数据安全、网站安全和访问安全。

2 卷烟制造工业互联网平台应用

作为资产优化平台，工业互联网平台是制造业绿色化、服务化、高端化、智能化升级的重要支撑[13]，直接获取产品质量数据、设备运行数据、原辅料数据、生产工艺参数等，通过对海量历史经验数据、实时运行数据的集成、建模、仿真，实现产品质量在线监测与预警、生产过程优化、设备状态监测与预测性维修、产品全生命周期管理等智能化服务，提高产品质量、降低设备故障率、降低能耗、拓展价值空间。

卷烟制造工业互联网平台汇聚卷烟生产的数据、知识、模型、工具、标准、模式、经验，提供数据采集、数据管理、数据分析、数据建模、虚拟仿真、3D可视化、安全保障等方面的微服务和应用开发、应用部署、系统运行的环境，面向卷烟制造全过程、产品全生命周期、设备全生命周期，构建虚拟化数字工厂，实现生产前虚拟仿真、生产中实时仿真、生产后回溯仿真，提升资源配置、制造管控、制造创新能力；加强设备生命周期管理，打通零配件采购、仓储及设备运行、维修、培训等全链条，实现由定期、应急维修转向基于设备状态的预防性维修，提高设备使用效率；加强面向产品生命周期的管理和服务，推进盒、条、件二维码打码及标识关联，开展卷烟产品追溯应用，拓展产品价值空间。

2.1 生产前虚拟仿真

生产前虚拟仿真以优化目标为导向，通过资源调整和虚拟仿真优化，根据生产订单、交货期、生产工艺、原材料供应、安全库存、设备产能、物料清单、工作日历等仿真要素，对人员活动、设备计划、物料供应能力、工艺流程走向、生产成本等进行仿真测算，输出预生产实施方案，解决交货、成本、产能、库存、供应等仿真要素之间的矛盾，如图2所示。

图2为生产前虚拟仿真的运行暂停截图，图左侧为生产计划(分品牌)、生产日历、设备检修轮保安排等，图右侧为工艺线路和设备状态(按颜色区分开动、停修、生产品规等)。

利用生产前虚拟仿真，预演从原辅料的出入库到成品产出的制造全过程，优化工艺流程、设备维保计划、物料供应计划、排产计划、人员配置计划、能源计划等，提升资源配置能力。

利用生产前虚拟仿真实现的工艺线路规划，模拟实际生产过程中烟丝输送路径及设备搭配安排，依据卷包智能排产系统的设备生产调度任务及安排，实现对制丝烟丝输送设备与卷包车间设备之间的烟丝风送的自动合理规划。

利用生产前虚拟仿真实现的排产计划，依据智能排产数据规划进行产前生产预演，模拟实际生产过程，实现对生产过程中制造短板的搜寻并进行优化，形成智能排产→仿真预演→优化反馈→再次智能排产→再次仿真预演→再次优化反馈的循环，从而使排产计划更加科学合理，满足生产实际。

2.2 生产中实时仿真

通过对生产调度、工艺质量、设备运转、能源供应等方面全方位的感知，运用大数据分析技术，将实际运行数据与预定义生产数据、历史最优数据进行对比，实现对生产过程中全要素、全流程、全业务的实时在线监控、在线诊断、预警、预测，优化生产过程，在个别典型生产场景中以实时指令方式对优化生产进行探索、验证，提升生产制造管控能力，如图3所示。

图3为卷包车间的实时仿真运行截图，基于虚拟仿真模型，实时对生产过程中的生产调度、工艺质量监控、设备运转、能源供给等方面全方位感知，以适时数据驱动仿真，并对生产过程进行在线诊断、适时控制。提升生产整个现场的管理能力，实现虚拟化管控。

2.3 生产后回溯仿真

基于实际生产过程中所采集的数据和生产模型，以历史数据为依据，运用大数据诊断、自适应优化的分析方法，从过程参数诊断分析、工办差异性诊断分析、设备保障性诊断分析、来料准时性诊断分析、环境条件变化诊断分析、工艺在线仪器测量系统实时诊断分析等方面挖掘导致异常的根本原因，并与生产前仿真预演的结果进行指标比对，对生产各环节进行差异评估，寻求改进方法，优化生产模型，如图4所示。

图4为卷包车间回溯仿真运行截图，生产结束后从质量、产量、效率等多维度对生产过程建立分析模型并进行仿真，寻找生产过程中的短板、设备问题、质量管控不足之处，从而进行生产过程的优化管控。

2.4 产品全生命周期管理

基于标签化的人、机、料、法、环、测等生产数据，在生产过程中通过实时扫描烟包二维码，关联生产环节中制丝、卷包、成型等生产环节各个工序段的相关工艺参数、设备参数、烟丝来料、批次以及所涉及的人员、设备之间的对应关系，构建卷烟产品全生命周期管理跟踪服务，如图5所示。

通过扫描烟包二维码实现产品从投料到成品产出的生产现场数据还原，实现产品全生命周期的追溯。

2.5 设备全生命周期管理

设备全生命周期管理系统准确登记设备及辅备件在生产及更换过程中的详细信息，并依据生产历史经验建立全生命周期模型，通过三维系统实时显示和监控全生命周期设备运行状态，实现设备及配件全生命周期的自动化、主动化管理和预警，如图6所示。图6展示了包装机以及备件的3D模型，同时给出了包装机以及备件的信息、换件历史以及红色预警、黄色预警等状态信息。

3 应用成效

卷烟制造工业互联网平台的应用在提质增效和降耗节能方面取得了显著成效(如图7)。相比2017年，2018年的设备综合利用率和产能利用率分别提高了4.47%和0.5%，库存资金周转由0.45次/年提升到0.7次/每年，辅料库存金额同比下降1.13%。相比应用平台前，应用平台后的万元产值综合能耗降低30%，平均订单交货周期缩短了0.12天。其中：

设备综合利用率=设备效率×设备利用率×成品率；

产能利用率=实际产能/设计产能；

库存资金周转率=一年内仓库发出物资价值总额/年平均库存占用的金额；

万元产值综合能耗=能源消耗总量(吨标准煤)/工业产值(万元)；

平均订单交货周期=从接到订单到完成交付的平均周期。

4 结束语

本文研究了烟草行业基于CPS的卷烟制造工业互联网平台架构和应用场景，基于工业互联网平台对制丝、卷接、包装、成型等生产过程中人员、设备、物料、方法、环境(简称人、机、料、法、环)等要素进行数据采集、建模和仿真，卷烟厂开展了产前资源配置优化、产中过程实时监控、产后生产优化、设备在线监测与预测性维修、产品质量跟踪与追溯，提高了均质生产能力、设备效率，降低了能耗和故障率。另外，本文实现的生产前虚拟仿真、生产中实时仿真、生产后回溯仿真也是目前其他行业未实现的，对其他行业具有借鉴参考意义。在后续工作中将进一步利用数据打通产销计划、原辅料供应、生产能力，实现产业链各环节协同，提高工艺柔性、设备生产适应能力、在线协同生产能力，实现个性化定制生产。卷烟制造工业互联网平台的建设与应用，对推动卷烟制造转型升级、重塑卷烟制造竞争优势具有重要意义。