在制丝车间，松散回潮机依据实时采集的环境温湿度、烟叶等级等多维度数据精准调整加水比例；在卷包车间，烟支重量智能控制系统可实时捕捉细微变化，并及时调整供丝量等关键参数；在滤棒成型车间，吸阻智能控制技术可及时排除质量风险……近年来，云南中烟红云红河集团曲靖卷烟厂从生产中释放数据资源价值，从数据要素中“活化”生产和管理模式，持续提升智能制造水平。

制丝车间生产现场（资料图）。

数据收集整理更加高效

曲靖卷烟厂技术员小李每月初都要对设备数据进行收集整理。从前，这需要他在各个设备工作面板上逐一查看记录，并手工将数据录入到表格中。在数据收集完成后，小李还需根据经验初步分析数据，并从中找出设备运行的潜在问题。这一过程不仅耗时费力，数据的准确性也难以保证。

为使数据的收集整理更加完整准确、便捷高效，曲靖卷烟厂开启了数据治理工作。为此，曲靖卷烟厂技术人员赵春杰时常穿梭在车间的各个角落，仔细核查每一个传感器、数据采集线路与数采点。经过数月的努力，曲靖卷烟厂数采有效率提升至98.9%。

2023年，曲靖卷烟厂专门组建了由9名技术骨干组成的数据治理小组，对全厂的生产数据进一步梳理。经过近一年的努力，该小组完成93个核心数据源、4955个核心数据表、61407列核心业务数据和2万多个时序数据点的深度治理，并开发了90多个涵盖工厂核心业务的数据接口。

卷包车间生产现场（资料图）。

生产制造过程更加可控

高质量的数据基础，为曲靖卷烟厂建立贯穿产品制造全过程、全方位覆盖产品质量和设备关键运行参数的监控预警系统提供了可能。

在车间监控预警系统的开发设计中，卷包车间90后技术员杨鑫与工艺专家开展合作，收集并分析了大量烟支外观检测数据。在发现部分烟支外观检测的剔除数据存在异常波动时，他运用AI算法计算每个月的剔除数据后，不仅搭建完成了专门的预警值计算模型，还确定了烟支外观检测各类剔除的预警线。

如今，在曲靖卷烟厂的生产车间，涵盖了质量、消耗、设备等生产关键要素的预警系统已全面投入应用。该预警系统能以红、橙、黄三色区分预警的紧急程度，并自动通过车间信息大屏、MES下位机、职能人员办公电脑及手机等多个渠道及时推送信息。

在曲靖卷烟厂制丝车间，松散回潮环节来料烟叶水分波动大，导致人工控制出口水分不稳定，这是影响均质化加工的主要因素。为此，车间技术团队利用机器学习算法建立自学习分组迭代模型，通过智能匹配相似历史生产批次，结合不同的环境温湿度、烟叶等级、配方投料量，开展产前预测学习，精确推算加湿、水分转换和热蒸汽转换系数，绘制加水比例控制曲线并实时修正参数，达成精准的生产反馈控制。

滤棒成型车间生产现场（资料图）。

关键工序控制更加智能

在曲靖卷烟厂中，数据驱动的异常感知与预警系统，有效改变了传统的生产管控模式，实现了生产过程中的事中感知与事后溯源，提升了过程控制能力，优化了业务流程，形成高效的PDCA闭环管控，使管理决策更加科学。其中，关键工序智能化控制，不仅降低了生产环节对人工操作的依赖程度，还有效提升了相应的关键指标。

未来，曲靖卷烟厂将依托行业一体化平台形成的数据基础、平台能力，围绕数字化转型“136”总体推进方案，不断提升数据治理水平，深化数据应用，深度开展“全员转型技术体系、智能协同制造体系、工业数据治理体系”建设，构建人工智能模型集合，打造卷烟工厂“智慧大脑”，努力实现从“制造”到“智造”的升级，从数字到数治、再到数智的跨越。