卷煙廠卷包車間工業互聯網云平臺構建與數字孿生應用探究

摘要：針對大中型卷煙工廠卷包車間高度自動化、離散化的生產特性，設計并研究了基于工業互聯網架構的云平臺與數字孿生應用。通過全面數據采集、邊緣即采即算、云化數字孿生模型的構建與場景化數據應用，實現了車間生產運行、設備管理的智能化管控，有效解決了生產過程不透明、異常處置響應慢、資源分配不合理等問題，顯著提升了車間的智能化水平與運營效率。

關鍵詞：工業互聯網"卷包車間"數字孿生"邊緣計算"數據采集

Research"on"the"Construction"of"Industrial"Internet"Cloud"Platform"and"Digital"Twin"Application"in"Cigarette"Factory

LI"Pengfei"XIANG"Xuan"REN"Chao"QIAN"Xuelian"LI"Zheyu

Hongyun"Honghe"（Group）"Co.，"Ltd."Honghe"Cigarette"Factory，"Mile，"Yun’nan"Province，"652399"China

Abstract："In"view"of"the"highly"automated"and"discretized"production"characteristics"of"the"rolling"and"packaging"workshops"in"large"and"medium-sized"cigarette"factories，"a"cloud"platform"and"digital"twin"applications"based"on"the"Industrial"Internet"architecture"has"been"designed"and"researched."Through"comprehensive"data"acquisition，"edge"computing，"cloud-based"digital"twin"model"construction，"and"scenario-based"data"application，"intelligent"control"of"workshop"production"operations"and"equipment"management"have"been"achieved."This"effectively"addresses"issues"such"as"production"process"opacity，"slow"response"to"abnormalities，"and"unreasonable"resource"allocation."It"significantly"enhances"the"workshop's"intelligence"level"and"operational"efficiency.

Key"Words："Industrial"Internet;"Rolling"and"packaging"workshop;"Digital"twin;"Edge"computing;"Data"acquisition

當前，工業互聯網作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物，通過對人、機、物的全面互聯，構建全要素、全產業鏈、全價值鏈全面連接的新型生產制造和服務體系，是實現新舊動能轉換的關鍵力量。

本研究構建基于工業互聯網技術架構體系的卷包車間數字孿生云平臺。將OT與IT融合，在底層，充分利用嵌入式平臺，以邊緣計算形成數據驅動的分布式智能平臺；在上層，通過平臺化的應用-微服務設計，保證整個系統的高兼容性。通過邊-云結合，交互協作，實現系統整體的智能化。

1"卷包車間數字孿生云平臺應用范圍

主要面向大中型卷煙加工制造工廠，應用場景圍繞卷包車間展開，生產場景具有離散化、高度自動化、設備緊湊化的特點，同時也存在如下問題。

（1）生產過程不透明：設備產生大量的過程數據，但通常都是在單機設備控制系統中，除了現場人員以外的其他人員無法及時獲取。

（2）異常狀況響應慢：車間設備長時間停機、質量缺陷過多等情況無法獲取并及時推送給相關人員。

（3）資源分配不合理：由于無法確定各類問題的嚴重程度和復雜程度，導致有限的資源不能被分配到合理的事情上。

通過卷包車間數字孿生云平臺建設，支撐設備的實時智能化處理與執行，實現過程監控、數據展示、非實時長周期大數據分析等功能，為各崗位提供智能化輔助決策。

2卷包車間數字孿生云平臺總體架構

卷包車間數字孿生云平臺基于工業互聯網技術架構體系（如圖1所示），分為智能感知、數據信息轉換、網絡、認知、配置5個層次，利用分布式應用系統架構，擴展控制對象的種類和數量，滿足車間智能制造需求。

其中，智能感知層和數據信息轉換層通過對自動化設備控制器數據獲取，加裝傳感器信號的獲取與即時的流式計算處理，實現數據采集；網絡層承擔數據傳輸、存儲與標準化的功能，開發云化SCADA作為核心組件；認知層和配置層聚焦應用場景，將卷煙生產制造技術、知識、經驗等資源轉化為可移植、可復用的業務需求模型，通過自適應過程，向外部系統發出指令。

3"卷包車間數字孿生云平臺具體構建內容

3.1"硬件配置

在卷包設備上部署基于PC的嵌入式工控機，作為數據采集與邊緣計算設備，邊緣計算設備通過小型工業交換機與生產設備的控制系統等連接，進行全面的狀態感知與數據采集，完成設備層眾多控制協議的轉換，將其轉化為信息協議，整合底層資源.

3.2"軟件實現

軟件部分實現方式按“高內聚、低耦合”原則進行設計和開發，實現服務集成、數據集成、流程集成、資源共享等特性。結合微服務實現框架，以DevOps為指導方向，提高系統可靠性、可維護性、重用性、可移植性等。

4"卷包車間數字孿生功能設計與應用場景

4.1"生產過程全要素駕駛艙

生產過程全要素駕駛艙，圍繞車間虛擬仿真，虛擬現實交互，設備數據綜合可視化技術進行建設，基于3Dunity提供的數字孿生技術，實現生產車間的虛實融合，能夠實時感知生產過程狀態信息、上下游匹配異常信息、設備異常信息、換牌調度信息、生產過程中的保障信息等。

4.2"基于指標趨勢與事件預警的質量跟蹤體系

工藝優化實時監控模型，對工藝參數進行實時監控。確保生產加工過程中工藝參數符合技術要求。

成品質量指標監測統計分析模型。對成品質量指標及其統計量進行監測與長期跟蹤，以便于評價設備質量穩定性。

異常情況預警模型。通過對物理指標、質量檢驗得分等關鍵指標完成度的長期跟蹤分析，構建異常情況預警模型。

4.3"基于實時數據流的卷煙制造全流程物料管控

在生產制造過程中，同時存在離散與連續生產混合，大批量與小批量交叉混流的情況，對物料供應量控制、供給連續性管控要求較高，系統通過建立實時數據物料耗用管控及預測，通過對生產過程物料有效管理，提高定額管理水平，從而為物料采購、庫存管理提供支持，實現庫存與連續生產的動態匹配，降低成本。

4.3基于數據驅動的數字化設備運維管理體系

以設備運行、運維數據為驅動，形成全要素、全流程的數字化設備運維管理體系。

4.3.1基于設備BOM的生命周期管理

根據設備BOM對各級部套、零配件等進行物質壽命（自然壽命）周期預警模型配置。

4.3.2電機與傳動件狀態監測

對關鍵電機的電流、電壓、溫度、轉矩等進行數據采集，選取設備傳動關鍵點進行振動監測，防止設備突發的異常損壞。

4.3.3設備健康狀態監測與評價

通過實時狀態數據構建健康狀態監測模型，實現狀態趨勢的預測與設備維護決策的支持。

5結語

依托卷煙工業企業的高自動化率，從底層控制起，對卷包車間現有的數據資源進行重構和整合，實現統一的信息交互接口、統一的網絡、統一的監控和管理，保證了過程數據的全面、準確。實現從底層電控到上層管理有機集成，運用先進的計算機軟硬件技術，通過構建數采網、生產管理網，將車間所有設備和崗位全部納入數字化管理，實現全面、深度信息集成。

參考文獻

[1]余曉暉，楊希，蔣昕昊.工業互聯網的發展實踐與未來方向[J].新經濟導刊，2019（2）：34-38.

[2]史運濤，董廣亮，雷振伍.工業互聯網云網關架構及實現[J].計算機應用與軟件，2022，39（2）：138-143，227.

[3]陶剛，李欣明，于中江，等.基于煙草工業互聯網的數字孿生工具集研究[J].數字通信世界，2024（4）：34-36.

[4]馬保全，楊月.基于多參數識別的生產設備健康狀態評估方法[J].自動化與儀器儀表，2022（12）：196-199，204.

[5]扈靜，柏晨，張璽，等.基于OPC"UA的分布式數據采集處理系統架構研究[J].合肥工業大學學報（自然科學版），2024，47（8）：1028-1034.

[6]單玉忠，董為，韓夢豪，等.工業互聯網平臺邊云協同系統建設與應用[J].計算機應用，2022，42（Z2）：135-139.