打开文本图片集

摘要：本文针对卷烟生产过程中海量异构数据难以有效利用的问题，提出一种基于数字化技术的卷烟工艺数据融合与统计分析方法。通过对各环节数据进行采集、预处理，运用多源异构数据融合技术实现数据的关联与集成，构建统一的数据分析模型。在此基础上，系统构建卷烟工艺统计指标体系，采用数据挖掘与机器学习算法对融合后的数据进行描述性统计与关联分析，探索工艺参数与产品质量的内在联系，形成可视化的分析结果用于指导工艺优化与质量控制。实践表明，该方法能够有效整合卷烟生产各环节数据，为质量分析与工艺改进提供数据支撑，具有广阔的应用前景。

关键词：卷烟工艺；数据融合；数据分析；数字化

引言：卷烟制造是一个涉及原料处理、制丝、卷接、包装等多个环节的复杂过程，各环节均采用自动化程度较高的设备，产生种类繁多的生产数据。然而，不同设备、不同工序间缺乏统一的数据标准和集成机制，导致宝贵的数据资源难以充分利用。近年来，以大数据和人工智能为代表的数字化技术蓬勃发展，为打破"数据孤岛"，实现数据资源整合应用带来机遇。本文探索卷烟工艺数据在数字化环境下的融合、分析方法，旨在为质量管理和工艺优化提供新思路。

一、卷烟工艺数据融合方法

1.数据来源与预处理

卷烟生产过程涉及原料处理、制丝、卷接、包装等多个环节，每个环节均采用多种自动化设备，如切丝机、烘丝机、卷烟机、滤棒成型机、包装机等。这些设备配备有PLC、DCS等自动化控制系统，能够实时采集设备运行参数、工艺参数等各类数据。同时，各生产环节还部署MES、LIMS等信息管理系统，记录物料投放、品质检测等数据。因此，卷烟工艺数据呈现出种类多、来源广、格式复杂的特点。为实现数据融合，首先需要建立规范的数据采集接口，定义统一的数据格式和编码规则，并通过数据清洗、转换等预处理操作，提高数据质量，消除不一致性，为后续数据融合奠定基础。

2.数据融合技术选择

由于烟草生产环节众多，涉及的数据源异构性强，需采用多源异构数据融合技术进行处理。本文选择主流的数据融合方法进行对比，如表1所示。综合考虑数据特点、计算效率等因素，本文采用基于本体映射的语义融合方法，通过构建本体库描述不同数据源的语义关系，实现概念层面的映射对齐，进而实现数据层面的关联融合。

3.数据融合过程

首先，依据卷烟生产领域知识，构建涵盖原料、工艺、设备、质量等多维度的本体库。运用本体描述语言如OWL，形式化定义各类数据实体的属性、关系，形成统一的概念层语义模型。其次，分析各数据源的结构、语义特征，借助D2RQ、Ontop等本体映射工具，将异构数据模型映射到统一的本体概念空间，实现语义层面的融合。在此基础上，设计融合后的数据存储方案，采用关系型数据库或NoSQL数据库灵活存储，建立以主键为中心的表结构，反映实体间多对多、一对多等语义关联。最后，通过ETL工具将各源异构数据批量抽取、清洗、转换，按照设计的物理模型加载到目标数据库中，形成统一的数据视图，并建立数据更新同步机制，保持数据的准确性与时效性，从而为后续数据分析提供可靠的数据支撑。

二、卷烟工艺数据统计分析

1.统计指标构建

在数据融合的基础上，全面梳理制丝、卷接、包装等环节的关键控制点，形成涵盖原料质量、设备工况、工艺参数、产品质量的统计指标体系。一方面，原料质量指标反映烟叶配方、特性等因素；另一方面工艺指标体现物料配比、温湿度、压力等参数；设备指标则监测设备的运行状态和故障情况；质量指标从物理、感官、理化等角度刻画产品特性。各项指标按照车间、工序、机台等不同维度进行聚合，结合专家经验设定统计周期和控制阈值。

2.数据描述性统计与分析

对融合后的卷烟工艺数据，首先进行描述性统计，计算各项指标的均值、标准差、分位数等统计量，直观把握数据的集中趋势和离散程度。对于连续型变量，通过正态分布检验判断其分布特征；对于分类变量，采用频数分析、交叉分析等方法考察其分布规律。描述性分析能够揭示不同指标的变化趋势，为深入挖掘指标间的关联奠定基础。

3.数据分析过程

针对质量管控和工艺优化的需求，采用相关分析、回归分析、主成分分析等统计学习方法，深入考察原料、工艺、设备等因素与卷烟品质的内在联系。一是通过相关分析初步判断各影响因素与质量指标间是否具有线性相关性；二是运用逐步回归等方法建立质量预测模型，筛选出显著性因素；三是结合工艺知识，运用主成分分析等降维手段分析多参数耦合作用机制；四是引入神经网络、支持向量机等机器学习模型，提升质量预测的精准性和泛化能力。在可解释性和预测性间平衡，形成可操作的质量影响因素优化方案。

4.数据分析结果应用

为增强分析结果的可用性，采用报表、仪表盘等可视化工具直观呈现数据分析成果。一是质量预警：结合质量阈值，对接近或超出控制限的指标进行预警提示，明确偏差原因，制定纠偏措施。二是过程优化：围绕关键工序，给出影响质量的最优工艺参数组合与控制范围。三是设备管理：基于设备工况监测，进行潜在故障预警和健康管理，保障设备平稳运行。可视化结果可纳入生产管理系统统一调度，实现分析成果的落地应用。

结束语：综上所述，本文探索了烟草行业卷烟工艺环节的数字化数据融合与分析方法。采用基于本体的异构数据语义融合技术，实现各类生产数据的关联集成；在融合数据基础上，构建全面的统计指标体系，运用数理统计和机器学习等方法深入考察质量影响因素，并采用可视化手段直观呈现分析结果，服务于质量管控和工艺优化的需求。下一步，还需进一步增强数据采集的全面性和及时性，扩展数据挖掘的广度和深度，提升分析结果的解释性和实用性，助力卷烟工业的智能化、数字化转型升级。

参考文献：

[1]程亮，赵一帆，李云，等.卷烟工艺质量控制改进分析[J].机电产品开发与创新，2022，35（06）：113-115.

[2]蒋一翔，张青松，高雪峰，等.基于物联感知的卷烟工艺数据融合与统计分析研究[J].自动化仪表，2020，41（03）：107-110.