煙草物聯網大數據平臺架構研究與應用探討

邵 飛

（湖北省煙草公司鄂州市公司，湖北 鄂州 436000）

0 引言

“物聯網”的設計初衷是萬物互聯，最終目標是使人與人、設備與設備及人與設備無論在任何時間、地點都能夠有效連接在一起。實際上物聯網就是互聯網的一種延伸擴展，物聯網不僅需要互聯網，還需要多種傳感設備，二者深度結合就形成了物聯網技術。物聯網是互聯網技術、傳感技術發展到較為成熟階段的必然產物，各種技術日趨成熟也為物聯網技術落地與普及奠定了堅實基礎。

1 物聯網的特點

物聯網的通信對象和互聯網有本質區別，物聯網的核心任務是實現物與物以及人與物之間的信息交互，物聯網實現各種過程有三個環節。第一個環節是通過各種傳感器對各種環境、信息進行整體感知，第二個環節是通過互聯網技術以及數據傳輸技術對信息進行穩定傳輸，第三個過程是采用各種軟件對信息進行智能處理。

第一個環節需要采用多種傳感器進行信息感知與識別，信息傳送環節需要依賴互聯網及相關設備進行信息的各種交換過程，當各種傳感器收集到的信息數據傳輸至軟件端，則可以在第三個環節對各類信息進行處理，每個軟件都有各自的算法，不同算法可以處理不同類型的數據并最終的到有價值的計算結果。

2 煙草物聯網大數據平臺應用背景

煙葉與其他原材料不同，需要非常嚴格的倉儲環境，一些微小的環境變化都會對卷煙質量產生較大影響，這是由于煙葉在存儲時會出現產生一定醇化現象，溫濕度、氧氣與二氧化碳濃度都是影響煙葉醇化的重要因素，因此煙葉存儲是煙草企業的重要工作，至今仍然存在很多無法解決的問題。為了更好的服務于煙葉存儲工作，煙草企業投入大量資金進行信息化建設，采用各類傳感器進行環境信息采集，開發適用于煙草企業的信息化軟件，對各類信息及過程數據進行監控，這為煙草企業物聯網建設奠定了一定的硬件基礎。

然而，現階段煙草企業在進行海量數據的分析與挖掘工作時仍然存在很多不足之處。煙草企業卷煙車間的現代化操作與自動化加工技術已經較為成熟，相比于其他行業無需大量人力資源投入，能耗較大是煙草企業產品生產過程中暴露出的突出問題。雖然生產線上各種數據采集設備和信息化監控設施日益健全，但分析能耗數據的技術水平較低，利用現有生產數據進行節能降耗方法分析是當務之急。

近年來，工業4.0標準對工業信息化管理提出了更為細致的要求，相關管理理念也不斷完善并加以創新，在經歷長期信息網絡建設后，煙草企業的信息化建設取得了一定成果。物聯網技術、云計算技術已經逐漸應用到煙草企業生產的多個環節中，互聯網+、智能感知、5G、射頻技術等成功應用也使煙草企業的生產效率逐步提升，生產模式實現創新，架設煙草物聯網已經是大勢所趨。未來煙草企業將集中精力建設感知型煙草企業，建設智慧物聯網并對潛在應用進行深入研究，確保煙草生產質量符合規定要求，全面提升物流及倉儲服務水平，摸索新的煙草企業服務方式。

3 煙草企業的統計過程控制架構

如今，大數據分析處理及深入挖掘的來源平臺已經有很多，本研究擬借鑒成熟平臺的設計思路，以煙草行業特點為依據進行統計過程控制架構的針對性設計，設計原理及控制架構示意圖見圖1。

圖1 煙草物聯網大數據平臺架構示意圖

一是展現層，展現層實際上是各種平臺之上的物聯網大數據平臺應用程序，即業務應用的展示終端。為了實現展現層的具體應用可以采用多種方式進行，可以計算機終端的桌面應用形式呈現也可以手機終端的APP應用形式呈現，抑或是網絡應用形式。

二是業務層，這一層次要完成業務處理的全部過程，為了給下一層級提供服務，該層需要建立通用的接口以實現業務層與展現層之間的有效對接，在設計接口時還應該考慮到后續接口的維護、使用以及替換等多個過程。

三是數據控制層，該層是整個大數據平臺系統中最重要的一層，平臺有很多項具體業務，例如根據特定算法對數據進行抽取與轉換，進而完成各種任務。

四是數據接入層，這一層級可以對關鍵數據進行采集，對大量數據進行分析挖掘以清洗沒有價值的數據，根據具體需求對一些空白的數據進行填補并按照業務需求合并、拆分、清洗特定的數據。

五是數據源層，數據源層主要負責數據采集、分類與整理，包括企業資源計劃系統中的各種銷售數據、制造企業生產過程執行管理軟件中的生產數據以及倉庫管理系統中的倉儲數據等。

4 關鍵技術分析

4.1 環境數據分析

影響煙草質量的因素有很多種，特性值也會出現一定程度的波動，包含人員、設備、材料、方法、測量、環境等多種因素，需要特別注意的是環境因素嚴重影響煙草企業生產質量。醇化是煙葉的一個常見化學過程，醇化時環境中的溫濕度以及各種氣體含量都是影響煙葉質量的重要因素，不適宜的倉儲環境會導致煙葉出現霉爛和變質情況，因此實時采集各種重要的環境因素并對這些因素進行監控具有重要意義。需要依托煙草物聯網大數據平臺建立數據監控與超標預警機制，實現倉儲環境與物聯網大數據平臺的有機互聯，這對于煙草企業控制產品質量以及提升生產水平至關重要。

4.2 多維多時空數據分析

煙草生產中的各項數據來源非常廣泛，既有靜態數據也有動態數據，有實時更新的數據也有歷史留存的數據，還包含不同粒度的數據等。煙草物聯網大數據平臺對多種數據抽取方式、數據轉換與加載方式的統一，全面清洗臟數據、填補缺失數據并整合不同類別的分散數據。利用直方圖、散點圖、回歸分析等圖表分析手段對數據進行深度處理，根據數據處理結果推斷出煙草卷煙過程是否能夠穩定控制。平臺還可以對各項任務進行實時監控，在參數存在異常時進行報警以提醒技術人員及時處理故障、排除隱患，用完備的預測機制來降低生產時可能出現的損失。實踐表明，實時監控與大數據分析降低了技術人員的工作量，使大量檢測與驗證工作可以自動開展，同時減少了企業損失。

5 煙草物聯網大數據的應用

5.1 精益生產

在大數據應用背景下，企業會使消費者會更多的參與到卷煙生產的各個環節中，利用大數據技術分析消費者的瀏覽記錄、評價內容以及喜好偏好等信息可以對卷煙產品進行精準定位。還可以通過大數據網絡平臺建立共享生產模式，邀請消費者加入卷煙樣式制定、包裝樣式選擇、吸味創新以及品牌名稱擬定等決策過程，使卷煙品牌與消費者之間實現暢通、深度的信息交流，使企業的卷煙產品成為來源于市場并滿足市場需求的全新商品。

從前，卷煙生產主要靠人工進行，每個生產環節中都不可避免的存在經驗主義問題，開展卷煙工作主要依靠老經驗、按照老做法，技術培訓的方式主要是師傅帶教，只能通過低效率、高投入的不斷試錯方式進行工藝研究。大數據環境下這種情況出現了明顯改觀，大數據精益制造要求煙草企業對多年的歷史經驗進行深入分析，尋找內在聯系與客觀規律，通過計算機模擬的方式研究生產工藝優化措施，將生產成本降到最低。

5.2 精益物流

煙草企業利用物聯網大數據網絡平臺進行精益物流建設不僅可以提升物流效率，還可以降低物流成本。

一是促進智能化倉儲建設。一些煙草企業的物流中心已經全面應用二維碼、條形碼以及射頻識別等物聯網基礎設備，倉儲庫區這個生產功能單元每天會產生大量數據，對這些數據進行分類整合、深度處理就可以智能合理的對庫區的場地及儲位進行科學分配，提升庫區的空間利用率，降低煙草企業的倉儲成本。

二是促進跨區域配送。跨區域配送分為兩類，一類是跨地市配送，另一類地市內跨行政區域配送。在煙草物聯網大數據系統中，零售商的GIS信息與物流車輛GPS信息可作為跨區域配送的基礎信息條件。

三是優化運力資源。目前煙草產品配送業務仍然缺乏高水平的評估方法，對物流資源進行分配也多由相關人員依靠經驗來確定，物聯網大數據技術能夠有效地優化運力資源、節省物流成本。

6 結束語

煙草物聯網大數據技術已經取得了長足的發展進步，實現了較為廣泛的應用，全面提升了煙草企業的生產經營效率，為煙草企業完全智能化生產與銷售奠定了良好基礎。然而，經過調研得知物聯網大數據技術在企業生產過程中暴露出諸多問題，需要一一解決。