摘要：现代化卷烟生产对设备可靠性要求极高，传统的设备维护方式已难以满足智能制造时代的需求。为提高设备运行效率、降低维护成本，本文融合设备健康管理理念与智能维修技术，分析了卷烟厂设备维护现状及存在问题。在此基础上，提出基于健康管理的卷烟厂设备智能维修系统架构设计。旨在实现卷烟厂设备的预测性维护，提升设备管理水平，助力卷烟企业降本增效。

关键词：设备健康管理；智能维修系统；故障诊断

现代卷烟厂设备构成复杂，涵盖制丝、卷接、包装等多个环节，主要包括加潮设备、干燥设备、变形加工设备、卷烟机、滤嘴接装机、滤棒成型机、包装机等。这些设备的协同运作，是保障卷烟产品质量和生产效率的关键。

一、设备健康管理理念与智能维修技术

设备健康管理是一种以设备全生命周期管理为理念，以保证设备安全可靠运行、降低维护成本、提高设备利用率为目标的先进管理理念。它并非局限于设备出现故障后的被动维修，而是强调对设备运行状态进行实时监测、诊断和预测，从而预判潜在故障，提前采取维护措施，将故障消灭在萌芽状态。智能维修技术作为现代工业发展和设备维护理念革新的产物，指的是融合了先进传感器技术、物联网技术、大数据分析以及人工智能等新兴技术，对设备进行全生命周期管理的一种维修方式。与传统的被动式维修模式不同，智能维修强调以数据驱动决策，通过实时采集和分析设备运行数据，实现对设备状态的实时监测、故障的精准预测以及维修资源的合理调配[1]。

二、卷烟厂设备维护现状及问题

多数卷烟厂设备维护主要采取事后维修和预防性维护两种方式。事后维修是指设备发生故障后进行的抢修，这种方式虽然能够快速恢复生产。预防性维护则是根据设备运行时间或预设的维护周期进行定期检修，以期提前发现和排除潜在故障上述两种传统的维护方式都存在着明显的局限性：第一，对人工经验依赖程度较高，缺乏数据支撑，难以进行科学合理的维护决策。第二，故障诊断效率低，耗费大量人力物力，且难以诊断出复杂、偶发性故障。第三，维护成本高，备品备件库存积压，资源利用率低。第四，缺乏系统性的设备健康管理，难以实现预测性维护，无法从被动应对故障向主动预防故障转变。因此，探索一种更加智能化、精准化、预测性的设备维护方式，对于卷烟厂提高设备可靠性、降低维护成本、提升生产效率具有重要的现实意义。

三、基于健康管理的卷烟厂设备智能维修系统架构设计

（一）系统总体架构

智能维修系统旨在打破传统被动式维修模式，建立一套以设备健康状态为中心的主动预测性维护体系。系统总体架构设计采用分层架构思想，将系统划分为感知层、网络层、平台层和应用层，各层级间相互协作，实现数据流、信息流和控制流的闭环流动，从而为卷烟厂设备的智能化管理提供全面的技术支撑。感知层位于系统架构的最底层，负责实时采集设备运行过程中的各类原始数据。此层部署多种传感器，包括振动传感器、温度传感器、电流传感器、油液传感器等，全面感知设备的运行状态。网络层负责将海量的设备数据安全可靠地传输至上层平台。网络层需融合有线和无线网络技术，构建安全可靠的工业网络。例如，采用工业以太网、Profibus、Profinet等现场总线技术实现设备层数据的高效传输，同时利用WiFi、5G等无线网络技术满足移动终端的数据交互需求。平台层对采集到的海量数据进行存储、处理、分析和挖掘，为上层应用提供数据支撑和决策依据。平台层主要包括数据存储与管理模块、数据处理与分析模块、健康状态评估模块、故障诊断与预测模块以及维修决策支持模块。应用层面向用户提供直观友好的交互界面，使用户能够方便地获取设备运行状态、健康状况、故障信息以及维修建议等。应用层主要包括设备监控与预警、维修管理、统计分析等功能模块[2]。

（二）关键子系统设计

子系统承担着数据处理、状态评估、故障诊断与预测以及维修决策支持等重要功能。数据采集与处理模块负责从各种传感器、PLC、SCADA系统以及其他相关数据库中实时采集设备运行数据。卷烟厂设备种类繁多、数据量庞大且来源多样，该模块需具备高效的数据采集、传输和存储能力。可以采用分布式数据采集架构，结合消息队列等技术实现数据的实时传输和缓冲，并利用数据湖等技术构建海量数据存储平台。健康状态评估模块可以对设备的健康状态进行定量评估。需要构建一套科学合理的健康指标体系，综合考虑设备性能、运行环境、维护历史等因素，选取能够有效反映设备健康状况的关键指标，并利用层次分析法、熵权法等方法确定各指标的权重。可以采用基于数据驱动的模型或基于机理的模型进行健康状态评估。数据驱动的模型，例如支持向量机、神经网络等，可以从历史数据中学习设备健康状态的演变规律，并对当前状态进行预测；而基于机理的模型则需要深入分析设备的物理结构和运行机理，建立数学模型来描述设备的退化过程，并通过模型参数估计等方法进行健康状态评估。故障诊断与预测模块旨在识别设备故障类型、定位故障部位并预测故障发生的时间。该模块的实现依赖于先进的故障诊断和预测算法。常见的故障诊断算法包括专家系统、支持向量机、神经网络等。维修决策支持模块是整个系统的智能核心，它根据设备的健康状态评估结果和故障预测信息，为维修人员提供科学合理的维修决策建议。该模块的功能包括维修方案推荐、备品备件管理、维修计划制定等。维修方案推荐方面，可以根据故障类型、严重程度、设备重要程度等因素，结合成本效益分析，推荐最优的维修方案；备品备件管理方面，可以利用库存管理模型、预测模型等优化备品备件的库存策略，降低库存成本并提高备件周转率；维修计划制定方面，可以根据设备的健康状态和故障预测结果，制定合理的预防性维修计划[3]。

（三）系统集成与实施策略

系统集成需遵循实用性、先进性和可扩展性原则，充分考虑卷烟厂现有的信息化基础设施，例如SCADA系统、MES系统、ERP系统等，避免重复建设，实现数据互联互通和资源共享。可以采用基于数据总线的集成方式，将智能维修系统作为独立的子系统接入卷烟厂的信息化平台，通过数据接口实现与其他系统的实时数据交换。统实施应采取分阶段、分步骤的策略，选择典型车间或生产线进行试点应用，在试点过程中不断优化系统功能和完善实施方案，积累经验后再逐步推广至全厂。为确保系统实施的顺利进行，需要制定详细的实施计划，明确各阶段的目标、任务、时间节点和责任人，并对实施过程中可能出现的风险进行预判和制定应对方案。系统集成与实施是一个持续改进的过程，需要根据实际应用情况和技术发展趋势，不断优化系统功能、提升系统性能，并探索与其他新兴技术的融合应用。

结束语：

综上所述，传统的设备维护方式已难以满足卷烟厂智能化生产的需求。基于健康管理的智能维修系统，通过实时数据采集、健康状态评估、故障诊断与预测以及维修决策支持，能够有效提高设备可靠性、降低维护成本、提升生产效率。未来，应进一步优化系统算法，提高智能化水平，并结合数字孪生等技术，推动卷烟厂设备维护向更智能、高效的方向发展。

参考文献：

[1]王倩倩，雷西勇，李世江.卷烟企业MES设备管理模块的研究与应用[J].设备管理与维修，2021（13）：119-121.

[2]钟东怀.烟机设备故障诊断智能化流程及日常维护策略研究[J].中国设备工程，2023（20）：178-180.

[3]张琪.浅谈烟草设备电气故障原因及维修[J].中国设备工程，2021（14）：55-56.