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论述在烟草工业中运用大数据的意义

2020-01-08 525 上传者：管理员

摘要：近年来随着科学技术的不断发展，烟草工业的自动化、信息化水平得到了大幅提升，各个加工单元的过程数据逐渐被采集，卷烟生产过程数据早就迈入了大数据行列。在大数据的背景下，要想烟草工业降低成本消耗，优化工艺参数和提高生产加工智能化，那么就必须对数据进行深入挖掘分析与利用，不断快速获取数据背后隐藏的有用价值，这也是大数据最重要的价值所在。

关键词：
大数据
应用前景
数据挖掘
烟草工业
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“十二五”以来，卷烟企业通过技术改造，以及中式卷烟制丝生产线重大专项等技术攻关，卷烟企业的自动化、信息化水平大幅提升[1]。大量传统的人工、离线、实验室的检测分析由实时、在线、连续的测量分析所取代，极大地提高了卷烟生产的过程控制能力和质量的监测的水平^[1~2]。仪器仪表不仅是工业时代的测量“工具”，而且是当今信息时代的“源头”，新的测量分析技术的应用，使得测量分析的分辨率和灵敏度大大提高，测量分析周期大为缩短，测量分析技术已成为现场的基础技术^[3~4]。

以某一条制丝生产线为例，整线配备的温度、水分、流量、重量和压力传感器的总数量达到122个，采集产生的数据量每天约为23GB左右，一年约6TB，卷烟生产过程数据已进入了海量数据时代，而对海量数据分析挖掘十分有限，生产操作更多的是依赖操作工的人工经验，对其优化改进也主要靠技术试验。因此，如何对加工过程中产生的海量数据进行挖掘和应用，快速地获取有价值的知识，用于辅助操作、优化管控和协同制造，提高生产操作水平等方面的智能化水平是卷烟工业企业所面临的亟待解决的问题。

烟草企业应以卷烟生产过程中各个控制单元采集海量的大数据为基础，通过对数据进行深层次淘洗，以描述、诊断、预测和指令型等多维度地进行挖掘与分析，构建制丝、卷包生产过程中质量稳定性的指标体系以及评价模型，针对不同品牌卷烟，探索出其卷烟过程中特色的加工工艺技术，及其特色工艺下的加工管控指标,找出以常规分析手段无法弄清的影响制丝生产过程中的交互制约因素，同时搭建具有预警、追溯、分析、调控、指导生产能力和提高生产过程管控能力为目标的综合性智能分析应用平台，对于提高工艺智能化管控水平具有重要意义^[5~6]。

结合烟草工业现状，烟草工业企业应从卷烟加工过程中的大数据采集与处理、智能化挖掘、应用开发等3方面（见流程图1）进行重点研究，加快大数据在烟草工业加工中的应用进程。

图1 大数据应用流程示意图

1、大数据采集与处理研究

烟草工业企业应重点研究卷烟生产过程中数据采集内容、采集规则和数据处理方法，将原始数据转化为完整、有效、规范的分析数据。

1.1 采集内容。研究优化卷烟生产过程数据采集内容，包括物料特性、工艺参数、设备参数、质量指标、条件保障和环境条件等方面，为卷烟生产过程的智能化应用提供完整的数据来源。

1.2 采集规则。研究确定卷烟生产过程数据的采集规则，包括稳态数据划分原则、数据采集频率和数据平滑方法等，为数据分析挖掘提供可靠有效的保障。

1.3 处理方法研究。研究确定卷烟生产过程数据标号分类、批次归属、批数据分类、异常标识剔除、基本统计和标准化等数据处理方法，为分析挖掘提供统一规范的分析数据。

2、智能化应用技术研究

通过卷烟生产过程数据的大数据分析、智能挖掘和集成建模，将分析数据转化为模型、模式等知识，重点开发基于数据和知识驱动的制丝过程模拟预测、操作优化、过程监测和批次质量分析评价等智能化应用技术。

2.1 模拟预测技术研究

采用数据挖掘和机器学习方法及工具，通过对历史数据的训练学习，建立制丝关键工序（松散回潮、润叶加料、叶丝干燥）等工艺参数与质量指标（物料水分）之间的预测模型，为制丝过程工艺设计、质量管控和控制优化等科学决策提供支持。

2.2 操作优化技术研究