卷烟制丝过程“智+稳准精匀”质量管理体系构建与实施

邓来宏 高云 王冠 蔺超 朱昆

山东中烟工业有限责任公司打破传统基于流程的质量管理，融合大数据、物联网、移动互联网等新兴技术，推动4大数据平台建设、着力三个维度智能管理、建设2张网格的质量管理新模式。把智能制造手段与过程稳、控制准、精度高、掺配匀的质量追求相融合，通过物联网平台、大数据平台、机器学习平台、数据可视化平台建设，搭建大数据云，构建质量监管体系，补强短板。从生产过程监控、轮班管理决策、工艺质量分析三个维度不断推进数据赋能，不断深化职能管理。通过轮班专业网格和工艺专业网格建设，实现交叉管理，不留盲点，短板共长。随着“智+稳准精匀”质量管理模式推进，不断强化组织保障和机制保障，使基于“智+稳准精匀”质量管理模式落地实施，实现质量管理的理念由被动考核向主动探索转变，实现制造过程向“市场化导向、目标化驱动、协同化运作、精细化管理、智能化控制、参数化加工”转变，打破质量管理瓶颈，促进管理提升，推动产品质量持续提升。

一、 卷烟制丝过程“智+稳准精匀”质量管理体系构建与实施的内涵和主要做法

山东中烟工业有限责任公司打破传统基于流程的质量管理，融合大数据、物联网、移动互联网等新兴技术，推动4大数据平台建设、着力三个维度、建设2张网格的质量管理新模式。把智能制造手段与过程稳、控制准、精度高、掺配匀的质量追求相融合，通过物联网平台、大数据平台、机器学习平台、数据可视化平台建设，搭建大数据云，构建数智管控体系，补强短板。从生产过程监控、轮班管理决策、工艺质量分析三个维度不断推进数据赋能，不断深化智能管理。通过轮班专业网格和工艺专业网格建设，实现交叉管理，不留盲點，短板共长。随着“智+稳准精匀”质量管理模式推进，不断强化组织保障和机制保障，使基于“智+稳准精匀”质量管理模式落地实施，实现质量管理的理念由被动考核向主动探索转变，实现制造过程向“市场化导向、目标化驱动、协同化运作、精细化管理、智能化控制、参数化加工”转变，保证产品质量稳定提升。

基于“智+稳准精匀”质量管理模式内涵

（一）强化顶层设计，明确总体思路

2021年是“十四五”规划开局之年，企业竞争的日趋激烈，要想在竞争过程中获得一席之地，关键是围绕顾客满意度，不断优化工艺质量管控水平，提升产品感官质量。山东中烟工业有限责任公司贯彻创新、协调、绿色、开放、共享发展理念，以“装备一流、工艺一流、管理一流、质量一流、产品一流”为目标，推进生产制造转型升级。通过基于“智+稳准精匀”质量管理模式构建实施，首先就需要我们明确顶层设计、明确思路、建立目标，才能实现工艺标准协同管理、生产过程智能控制，提升生产过程的精益管理水平，做到加工过程实时监控、加工参数及时优化、质量问题提前感知，形成产品质量稳步提升、推动企业高质量发展的良好局面。

1.顶层设计

山东中烟工业有限责任公司结合卷烟制造行业质量管理的特性，总结形成“4个平台、3个维度、2张网格”的“432”基于“智+稳准精匀”质量管理模式，分别从生产监控、轮班管理、工艺分析等方面进行质量智能化融合管理，从而实现过程稳、控制准、精度高、掺配匀的质量追求。其中四个平台指物联网平台、大数据平台、机器学习平台、数据可视化平台，实现数据流的自动流转，进而实现质量指标、质量特性、检验项目、人员控制、质量改进等各类管理元素的统一集成和管理；三个维度指生产过程监控、轮班管理决策、工艺质量分析，从多个维度发现影响产品质量的因素，做到早发现早治理，将产品质量管理的控制节点前移，推动产质量的精准管控，实现质量管理模式变革，通过智能化手段实现产品质量稳准精匀；两张网格指轮班专业网格和工艺专业网格，实现明确责任边界，聚焦业务方向，网格交叉检查，整合资源，确保各项工作落地落实。

基于“智+稳准精匀”质量管理模式顶层设计

2.明确思路

建设基于“智+稳准精匀”质量管理模式，首先通过文件分析和职工诉求分析理顺质量需求，以4大平台建设把质量需求变化变为数采业务、报表集成、业务推送等智能化手段，以内部管理会议、全员会议、质量专项会议等方式，进行宣贯；开展质量知识竞赛、质量月、质量意识培训等活动，让全员对质量管理模式有一个基本概念，为质量管理模式的生根发芽开辟出一个良好的土壤；将智能化手段收集的数据进行应用，通过专业网格管理进行评价和检查，在反馈质量需求，不断优化改进。同时建立组织机构和保障机制，推动质量管理模式落地。

3.建立目标

基于“智+稳准精匀”质量管理模式的构建与探索旨在达到以下目标：

一是保持产品竞争优势。通过搭建物联网平台、大数据平台、机器学习平台、数据可视化平台四大数字平台，实现数据流的自动流转，进而实现质量指标、质量特性、检验项目、人员控制、质量改进等各类管理元素的统一集成和管理，不断优化产品的质量特性，提升产品均质化加工水平，满足消费者需求，保持品牌竞争力。

二是数据创新常态化。数据创新是当前时代的主流，当前企业生产过程中充分发挥数据采集、数据清洗、数据分析的先进技术的应用，深度挖掘数据潜在的规律，依托全要素感知、上下游质量数据关联分析，搭建智能控制模型，生产过程中可根据物料状态和设备状态对相关工艺参数进行实时调节，实现数入一库、数出一源的数据统一管理，开创设备联网、数据驱动、算法赋能的新局面。

三是提升员工质量管理意识。质量管理意识是企业全体员工对质量和质量工作的认识和理解，直接影响着企业的质量管理行为。通过应用数据驱动的多维度质量管理，简化工艺管理的流程，转变操作人人员职能，将各个维度的质量信息融合在一起，员工可通过多种渠道参与到质量管理中，优化工艺管理的激励方式，做到质量改善人人有责、人人参与、人人收益，在激发员工创新活力的同时，提高员工的质量管理意识，进而提升企业的质量管理水平。

（二）构建大数据云，创新数智管控

企业从多个维度梳理质量管理的关键环节，涵盖项目实施范围的各个生产工序和业务流程，了解管理需求，通过物联网平台、大数据平台、机器学习平台、数据可视化平台建设，完善数据采集系统和打通各个业务系统的数据孤岛，实现企业大数据云建设，实现数据自流转应用，为基于“智+稳准精匀”质量管理模式的构建，筑牢支撑基础。

大数据云架构图

1.构建物联网平台

物联网平台通过打造开放的工业互联网与智能工厂相关设备接入平台，支持海量、多样的设备接入，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，同时实现了人与设备及设备之间信息的交换和通信，渗透性强、带动作用大、综合效益好，数据采集具备高度安全性、规范性、整合性和可扩展性，以支持预测性维护、智能工厂等多种场景的万物互联。运用两化融合（工业化信息化）、RFID（射频识别技术）、M2M（设备通讯控制）、传感网等技术，实现信息交互，推动质量管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，催生大量质量管理新应用、新模式，实现普通对象设备化、自治终端互联化和质量管理智能化，推动生产质量管理方式转变升级。

2.搭建大数据平台

目前，企业各个部门数据已经独立运行多年，运行过程中也产生了大量的历史数据，然而这些数据无一例外都沉睡在数据库中，只有少部分数据用作产量考核或质量考核，没有发挥他们真正的作用。为了更好的适当前多维度质量分析的需求，从多个维度进行数据融合、数据分析、数据挖掘，需要一个运算速度快、资源分配合理的大数据平台进行支撑。基于工业互联网和物联网技术，采集生产过程中的物料状态、生产指标、过程控制参数、設备状态和库存信息，以每秒为单位，实时流入Kafka通道并根据数据订阅方推送到批处理层和数据流层，按照生产批次进行数据的处理、清洗，并采用分布式HDFS作为数据最终存储，将各种来源、各种类型的数据接入整合，纳入统一的数据平台，完成数据中心的建设。

通过对数据中心存储的关键质量指标和控制参数等数据进行批次分析管理，为关键过程质量智能控制、数字孪生体的构建等智能应用提供计算和主数据服务能力，实现数据标准化管理和数据资源池化管理。通过池化资源的形式处理、存储和管理大数据，并支持分析应用，不仅能够处理结构化、半结构化以及非结构化数据等多样式数据，而且通过Hadoop集群的形式实现数据资源的安全、管理、容灾和恢复、交互查询等，最大程度通过池化资源的调度来提高资源的使用率，保障数据治理、数据接入管理、数据存储和数据处理等模块的应用，并为厂级数据中心建设和数据资源池化管理打下基础。

3.构建机器学习平台

机器学习平台承载数据分析、预测功能，通过平台强大的计算能力和算法能力赋能传统设备。主要包括数据处理、模型创建与训练、模型评估验证及模型部署等功能。通过实时采集底层设备、原料配方库及MES、ERP等相关数据，并针对异构数据进行聚合、变形、清洗等处理操作，对数据进行特征工程处理，创建训练神经网络模型及进行参数调整，对模型效果进行评估、验证。将训练好的模型部署在生产环境中，并提供相应的调用接口，通过数据传输软件接入实时数据，并利用流数据处理引擎对数据进行实时处理，将模型的预测结果直接反馈至设备PLC控制点位，实现设备的反向控制，消除生产过程中的人为干预。进而将操作工从生产监控中解脱出来，经过专业的算法应用训练后，将工作重心转移到设备控制算法优化中，通过优化算法提高设备的控制精度，持续提升产品的加工质量。

机器学习平台

4.构建数据可视化平台

数据挖掘和数据分析之后，需要根据跟业务部门的需求，将数据整理分类，利用数据可视化技术，将不同维度的数据呈现出来。基于可视化技术，构建数据可视化平台，可实时查看车间生产状态，设备运行状况，各项工艺指标的控制效果，及时发现异常问题。

数据可视化平台是在物联网平台、大数据平台、机器学习平台实现数据流转、交互、处理后利用摄像头、AI、power BI等可视化技术实现数据图像化展示。目前有企业业务集成平台、现场移动端（PAD）、现场大屏等形式，多方位、多角度、全景展现企业的各项质量指标，实现数据实时监控，企业动态一目了然；个性化定制，布局灵活，样式丰富；满足各种应用场景，自适应多屏展现。数据可视化平台的应用为企业管理人员提供用户管理、车间基础信息管理、生产管理、生产操作管理、生产记录管理、异常管理、系统管理、生产计划验证和调整管理等功能模块的可视化操作界面。

（四）推进数字赋能，实现智能管理

基于“智+稳准精匀”质量管理模式从生产过程智能监控、工艺管控智能分析、轮班管理智能决策三个维度对产品质量进行智能化跟踪，各职能部门可根据自己的业务需求进行个性化配置，从多个维度发现影响产品质量的因素，做到早发现早治理，将产品质量管理的控制节点前移，推动产质量的精准管控，实现质量管理模式变革，通过智能化手段实现产品质量稳准精匀。

1.轮班管理智能决策

生产过程智能监控，是通过四大数字平台，实现生产计划智能仿真排产、生产条件智能验证、工艺参数自动识别校验下达、异常自动预警，工艺质量课题研究和质量风险识别智能防控，推动生产组织方式变革。通过有效的智能化手段帮助生产部门进行生产进度监控、人员调度、异常问题处置等工作，简化质量管理人员的业务流程，消除信息壁垒，需实现多平台业务数据融合，提取其中的核心业务进行数据可视化。实时生产信息、储柜信息、当日生产指标、异常预警等生产质量管理数据模块，可迅速的展现给职能部门。生产过程中管理人员可及时了解整条产线的运行状况，把握生产进度，当出现异常时数字平台可及时制定应急方案，帮助管理人员处理问题，实现数据驱动赋能，保证产品质量。

2.工艺管控智能分析

工艺管控智能分析，是通过技术手段构建单机控制、工序间联动控制模型，依托四大数字平台实现质量关联性分析、生产前质量风险预测、生产过程智能控制和全流程质量数据追溯管控，消除人工干预和环境影响，实现产品精准化、均质化加工，推动工艺管理方式变革。

目前工艺管理是产品质量管理的核心环节，合理的工艺参数和加工强度是保证产品感官质量的前提条件，工艺管理人员需要实时关注各项指标的运行情况，通过各项指标的实时曲线，可发现生产的异常情况，并拉取对应工序的数据进行深度分析，定位造成指标异常的原因，制定相应的处置方案，效能不高。通过智能算法赋能，运用智能化手段实现质量管理智能化。

生产质量相关部门对标工艺质量指标情况，可清晰的发现各部门指标完成情况，对于异常问题，可直接反馈相关责任人，对数据进行挖掘和分析，通过智能算法实现控制优化和参数控制进阶同时实现异常自动报警和报警信息推送，推动解决问题并防止异常问题重现，保证各项工艺指标达标，产品质量不断提升。

3.生产过程智能监控

生产现场是产品质量管理的基础环节，各主机设备的控制效果将对产品质量产生直接影响，为了将控制效果直观的展现在操作人员面前，我们采用移动端和电脑端想结合的方式。

生产过程智能监控，是四大数字平台分主题、分角色实时推送可视化生产报表和生产数据，推进智能终端应用，支撑快速辅助决策，实现管理扁平化、精准化，推动全员工作方式变革。

现场移动端简化了现场巡检人员的工作流程，巡检人员在设备启动前根据提示完成相关生产条件的检查，生产过程中出现异常及时预警，同时为了方便巡检人员实时查看柜类设备的运行状态，还将视频监控系统集成到移动端，多项举措同时保证产前和产中设备状态的稳定性。

电脑端和现场展示屏通过集中监控平台打破了传统点对点生产监控的模式的瓶颈，从生产前阶段、生产执行阶段和生产结束阶段三个方面，对现有的生产流程进行相应的提升和优化。将MES、SPC、IFIX的相关功能进行融合，减少操作人员使用系统的数量的同时为操作人员提供更多方便质量监控的功能；生产过程中通过3D可视化技术，完整还原设备的真实运行状态，出现问题及时发现，并通知现场巡检人员进行处理，从根源上保证产品质量。

设备稳定运行是保障产品质量的必要条件，因此设备运行状态也是影响产品质量的重要因素。融合IFIX、TNPM、大数据平台的相关数据，通过设备管理可视化为设备管理人员展示当月设备运行状况和核心工艺指标的控制情况。通过可视化技术，设备管理人员可轻松定位故障率高的设备和异常指标对应的设备，制定相应的处理机制。各班维修的绩效展现在终端上，可实时查看各班维修绩效，激励维修人员做好设备维护，从而减少设备故障，最终为产品质量的稳定保驾护航。

二、卷烟制丝过程“智+穩准精匀”质量管理体系构建与实施的效果

基于“智+稳准精匀”质量管理模式运行后，取得了丰硕的成果。实现了全年产品质量稳定提升，产品质量管理水平不断提高，保证企业在市场竞争中的优势地位。各项工艺指标全部完成，设备故障率明显下降，人员质量管理意识显著提高，促进产品质量管理的精细化水平的提高，实现了精益管理的理念。提升了员工的能力和工作的积极性、主动性，加快了青年员工的成长成材。

（一）建成基于“智+稳准精匀”质量管理模式，促进管理提升

通过构建基于“智+稳准精匀”质量管理模式，引领产品质量管理向科学化、精细化、规范化方向发展。从战略、战术、运行出发，全面推进多维度质量管理，保障产品感官质量。基于“智+稳准精匀”质量管理模式运行以来，工艺管理重心由“外在质量稳定”转向“内在质量提升”，烟（叶、梗）丝整丝率达到80％以上，碎丝率控制在2％以下；烟丝填充值4.5cm3/g以上，梗丝填充值5.0cm3/g以上；烘丝机出口水分偏差达到0.004%，为产品物理质量稳定提高提供可靠保障，带动了企业绩效管理制度的不断完善，提高了不同管理环节的科学化水平。企业人员的质量管理意识显著提升，20项成果获得省级奖励，7项成果被评为国内先进水平，多个小组获得国优小组、省优小组称号，先后获得几十项专利和计算机软件著作权授权，实现经济效益890余万元。

（二）产品质量持续提升，品牌形象彰显

通过探索基于“智+稳准精匀”质量管理模式，山东中烟工业有限责任公司对照先进找差距、找瓶颈、求突破，卷烟生产水平明显提高，市场保有力进一步增强，各项经济效益指标的不断提升，各项工作均取得较好成绩，保持了持续健康发展态势。近年来，泰山（颜悦）等高端卷烟销量持续增长，2022年泰山（颜悦）产品销量突破10万箱，参与的行业卷烟工厂23项不同类别对标指标中，有21项优于行业平均水平，指标整体控制水平持续保持在行业90家卷烟工厂前列。

（三）实现传统质量管理模式与智能制造技术的有机融合，打破当前质量管控瓶颈

通过构建实施基于“智+稳准精匀”质量管理模式，打破了原有的信息传递模式，连通了不同平台之间的数据链路，提高了各环节之间的信息沟通效率，增强了各环节之间的协调性，实现了生产组织柔性化、质量管控智能化、业务流程标准化。推动生产线智能化建设，同时对生产线进行了升级改造，实现工艺参数控制智能化、物流自动化、生产调度信息化。技术装备已达到或超过国内先进水平，精细化、集约化、同质化加工水平大幅提升，在制品及产品物理质量稳中有升，内在质量有效提高。

（四）员工质量管理意识普遍增强

在基于“智+稳准精匀”质量管理模式中，员工通过四大数据平台、现场移动端等智能化接口，积极参与到车间质量管理中，截至目前职工先后在利用智能制造现场移动端参与离线物料质量管理3100余次、标准管理12400余次、监控在线物料质量安全37200余次、质量问题提报1200余条，形成了全员质量管理的新常态。在员工全面融入质量管理的同时，深入挖掘企业内部教育资源，充分利用外部资源，全面提升员工质量管理能力，通过问题解决、课题攻关培养了一批创新型人才，为企业高质量发展储备了高素质人才队伍。