程 亮， 赵一帆， 李 云， 王仕宏， 李 乾
（红云红河集团 会泽卷烟厂， 云南 曲靖 654200）
卷烟工艺流程包括烟叶初烤、打叶复烤、烟叶发酵、卷烟配方、卷烟制丝、烟支卷制、卷烟包装七个生产工艺流程[1]，而卷烟工业绝大数涉及卷烟制丝、烟支卷制、卷烟包装工艺流程，随着深度学习系统与视觉成像技术融合、工业大数据分析软件以及各种控制模型建立优化在卷烟工业应用，促进企业工艺质量水平发生质的变化，但依然存在提升空间。如何将相关技术与理论在智能排产、工艺质量管控、设备健康状态检测等应用创新，打造卷烟数字工厂， 促进企业数据应用由统计分析向驱动决策转变至关重要。
由于会烟职能部门职责划分不同，工艺质量科、技术监督科、卷包车间三个部门都进行质检统计工作，工艺质量科、技术监督科、卷包工艺质量室采用随机取样方式，样品量相对较小，其中技术监督科采用企业标准，而工艺质量科与卷包车间采用内控标准。
每周由车间将一定数量的样品送到工艺质量室、技术监督科、车间综合测试台进行物理指标检测仪器校准， 工艺质量科以技术监督科数据进行校准， 卷包车间以工艺质量科检测数据进行校准。
由于车间与工艺质量科采用企业内控标准，相对于技术监督科采用的企业标准范围比较窄， 这种方式能更好控制物理指标在企业标准范围内， 但是不利于数据的对比，而小包、条包外观缺陷需要由质检人员根据企业标准进行判定并进行相关数据填写， 并将各个部门检测统计结果数据通过Excel 表格在OA 办公系统内部进行数据传送，在质检过程中发现连续或者严重质量缺陷的时候，会通知班组管理人员联合操作人员进行质量追溯， 相关机台追溯记录保存在卷包车间班组内部， 这种模式存在以下问题：
（1）形成数据堡垒，通过MES 系统不同部门数据接口查询相关物理指标检测数据， 卷制与包装综合得分需要在OA 系统里对每个班被植入计算公式的Excel 表格查阅，不能将机台综合测试台、卷包车间工艺质量室、技术监督科、工艺质量科物理指标检测数据联动。
（2）反馈问题不及时，目前卷包车间机组卷烟机要求每20min 物理指标自检一次，滤棒成型机每10s 自动吸取一只进行物理指标测量， 连续20 支为一组检测数据，数据样本量比较大，车间工艺质量室、工艺质量科、技术监督科采用采取随机取样方式，数据量相对比较少，代表性不足，因此需要关注生产过程中的检测结果，并应该具备异常报警功能， 如某个机台烟支物理指标检测结果显示圆周偏小支数较多， 可能卷烟机已经生产出一定缺陷数量的烟支，如果工艺质量人员不能及时介入，有可能会被上级部门抽检到， 每班结束对相关检测数据进行统计分析，滞后性增加质量追溯工作难度，需要开发检测数据异常报警功能。
通过某一个部门的质量检测数据不能综合衡量一组机台真实状态，因此需要联合多方检测数据，将技术监督科、工艺质量科、卷包车间工艺质量室每日交班记录信息、机台自检数据按日期、班组、机台融合。
（3）对机台不能精准定位，“设备保障工艺，工艺保障质量”，需要考虑机台产量、物耗、维修记录、机组质量追溯记录，只有从设备、质量、产质耗等方面才能更加真实聚焦机台。随着帆软报表软件被集团采购，如果通过制定统一格式的表格，通过浏览器在内网进行查看、编辑、修改，并在终端显示各个机台维修、产量、质量相关数据，在线检测数据实时更新，部门质检数据每班更新，相关管理人员能实时通过驾驶舱查看， 不用通过OA 系统查询多个部门数据，数据具有对比性，实现无纸化办公。
后期能对相关数据进行数据挖掘：
将各个部门物理指标检测原始数据进行提取， 分别利用内控标准、 企业标准进行计算，并与云南中烟技术中心成品检验数据进行映射，从而真实了解卷包车间生产过程；
能否利用神经网络或者深度学习，通过物理指标检测数据、产量物耗信息、质量追溯记录按照时间序列进行预测预警， 每天生产前提示相关工艺质量人员提前进行关注；
连入卷包车间设备信息，能查看设备是否正在运行，与MES 维修呼叫连接，提示质量巡检人员重点关注维修时段或者设备保养阶段，同时设定权限对烟支外观检测系统与烟包外观检测系统的生产过程缺陷图片进行需求查看， 如设备维修与剔除异常时候，能通过系统进行图片查询，不用按照机台进行巡检，质量管理人员能快速了解当前设备运行状况。
2.1 烟包霉变识别
制丝备料配叶工段主要任务是按照卷烟叶组配方要求，完成片烟原料的备料和自动组配，按照配方批次要求由人工叉车将所需等级的烟箱取出，烟包经过开箱、切片后进入松散回潮工序。由于叶组配方是由不同年份、地区、品种、等级、部位等按照一定的烟叶配方比例组成，受储存年限（部分年限较长）、储存温湿度、运输途中环境变化，有可能存在霉变、异味、受污染、被水浸雨淋及明显虫蛀等概率，目前需要操作人员对烟包外观进行观察，烟包内部情况无法进行识别，可能出现“烧包”等情况，存在漏检的风险， 一旦流入到松散回潮工序， 经过增温增湿环节，可能夹杂在正常烟叶内，后续风选、异物除杂（大树智能科技（南京）有限公司）将无法进行有效剔除，进入卷烟包装工序后，对成品卷烟内在品质产生负面影响，如果上述配方比例较大，甚至可能造成该批次的烟丝进行销毁。广州卷烟厂苏伟东等人利用视觉成像技术在切片工序，利用检测算法对切层霉变、杂物进行识别[2]，不能在切片工序前进行识别，影响后续烟包替换效率，因此如果能结合云南师范大学王一博的论文：
通过NB-IOT 技术与神经网络对仓库内的烟包进行霉变预测[3]，能极大提高烟包过程管控能力。
2.2 烟叶二次杂物剔除系统
非烟杂物是指除烟叶以外的其他物品， 主要产生于烟叶的采收过程及运输途中，包括麻绳、纸片、塑料袋、鸡毛等，这些非烟杂物对卷烟质量的影响非常严重，轻则产生让人不适刺激性杂气，影响卷烟的吸食口味，重则会因聚乙烯类物质燃烧产生有毒气体，对人体造成伤害[4]，虽然经过打叶复烤环节进行一系列的剔除， 但是依然会残留一定的比例，现有的制丝生产线，利用大树科技的异物除杂设备，通过“颜色查找表”进行识别，工艺符合性测试剔除率达不到理论值，外加目前薄片与纸箱颜色接近，误剔率相对较高，需要操作人员关注二次加料出口，每个班次都有相应的“收获”上述异物，这个已经成为烟草工业共性问题， 目前有相关研究应用粘附滚筒与光谱除杂、HELIUS 激光除杂进行解决上述问题[5]，仍需从烟片复烤与制丝工艺联合进行重点攻关。
3.1 烟包顶部底部检测系统
FOCKE350S 包装机机组是中速硬包机型的代表，整个机组采用模块化设计，结构紧凑明了，各单机由多个功能块组成，各个功能块分别完成相应的工序，整个机器具有速度快、运行稳定、自动化程度高、操作简单、维修方便。
但是在实际生产过程，FOCKE401 小包透明纸受人工更换透明纸卷调节不当、往复套口定时不对、往复套口定位不当、成型转塔错位、成型转塔模盒内有异物、小盒透明纸顶底折叠器调整不当、 小盒透明纸顶底折叠导轨上盖板调整不当、 提升器或提升通道定位不当等影响着小盒透明字的顶部折叠或者底部折叠[6]，当烟包顶部的折叠不良或者漏烟包属于外观质量缺陷， 目前安装的散包检测系统只是对烟包上下两个端面特殊区域进行成像检测，未有针对烟包顶部、底部外透明纸以及顶部底部变形的烟包进行检测， 不能及时剔除偶发或者间歇发生的小包裹包不良的烟包，FOCKE401 小包透明纸包装运行速度为390 包/min，剔除口的烟包速度为185 组/min，人工无法完成质检。
当市场抽检、消费者打开烟条，就能发现烟包透明纸裹包不好，给机组带来质量投诉风险，如果能外加烟包端面检测或是直接升级到六面成像检测系统，能降低检测系统盲区带来的质量风险。
3.2 制丝车间智能调度系统
卷包车间卷烟机与包装机产量每天每个班受设备运行状态、操作人员操作技能、原辅材料质量等影响，出现不规律的波动， 因此无法精准预测出卷包车间真实的数据，只能以前期历史产量均值进行人工排产与调度，安排制丝车间生产任务，由于制丝车间设备较多，需要在保证关键加工参数、指标精准控制水平要求前提下，能否通过神经网络对各个机台产量、废烟量、单箱物耗作为输入，预测各个品牌何时能生产完成，减少品牌切换频次，降低物耗与能源损耗。
3.3 卷烟机水分检测系统开发
烟丝水分对于卷烟物理指标、感官质量都有影响，从制丝车间风力送丝到卷包车间无水分仪检测，受温湿度、风力管道距离、设备维修时间影响，只有通过技术监督科与工艺质量科在包装机设备正常时候对某个品牌随机抽一条的一包进行水分检测，不能时时显示烟丝水分，进而对水分比较大或者小的通过跑条的实行剔除， 减少黄斑烟或者感官质量波动较大的烟支出现， 但是目前只有制丝车间安装红外水分仪能实现在线检测，体积比较大，对环境有比较高的要求， 无法确保能在卷烟机进行安装调试，同时省内兄弟单位制丝车间除贮叶、贮丝实行恒温恒湿外，每个批次生产过程中，各关键工序的水分仪都收到环境温湿度影响， 如何能从以往的各工序红外水分仪校准历史数据与车间温湿度进行关联， 通过数据建模与工序恒定仿真，制丝设备启动前，检测系统能根据车间当前温度湿度进行水分仪自适应控制模式， 减少烘箱法检测带来的严重滞后问题， 减少批次间成品卷烟内在品质差异，保持同品牌卷烟产品质量均质化。
3.4 烟条内部烟包变形检测
FOCKE408 型条盒透明纸包装机在实际运行过程中，容易出现严重质量缺陷的烟包。首先，当因为“推杆阻塞”、“顶部折叠”“输入皮带堵塞”等停机故障，基本上是靠近入机单元的右侧烟包在推送器推送过程中碰撞到右侧导轨块，造成设备停机报警，此时入机单元最右侧的两包烟会出现局部变形， 其次是上游包装设备成像检测漏检会有少量缺陷烟包流入FOCKE408 包装机， 或者人工在入机单元前的输送通道内，误加入的局部变形的烟包。GDX1 软盒包装机受补包器动作、推包杆阻塞、检测设备有效性等影响，也将产生局部变形的烟包，这种偶发性、突发性变形烟包，单纯依靠操作工自检、质检人员巡检无法精准的发现，条包机不会停机报警。而装箱前烟条外观质量检测只能对条包外观与透明纸外观进行检测， 对条内的烟包无法进行识别， 导致可能外观变形的烟包夹杂在外观符合工艺指标的条盒内，混入透明纸包装部分，进而流入装箱机，一旦进入卷烟消费市场，市场投诉反馈概率特别高， 东南大学张普等人提出数字X 射线包装检测系统， 采用动态阈值与窗口结合的算法进行卷烟条包缺包检测[7]，对烟包局部变形无相关试验数据。
因此需要借助先进的光电传感器对铝箔纸表面高度进行检测， 并转化为具体数字， 或者通过X 射线对烟条内的烟包烟支排列图片进行识别，从而降低小概率缺陷烟包流入成品库。
卷烟工艺质量保障需要对关键工序工艺质量优化控制，利用深度神经网络、视觉检测、数据挖掘、数据孪生技术等对生产过程数据全面感知与建模分析， 在管理方面不断提升，逐渐从结果评价转向过程智能控制，真正助力企业实现数字工厂，实现降本增效。
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