摘要：卷烟辅料作为烟草制品生产的关键环节，其存储环境直接影响生产稳定性与产品合格率。针对传统辅料仓储管理中存在的粗放式管控、人工依赖度高、能耗浪费严重等问题，本研究开展辅料仓储环境智能管控技术探索。通过采用ModbusTCP通信协议完成除湿机联网改造，构建温湿度动态监测网络，结合密封舱实验明确各类辅料最优存储温湿度区间，开发多目标约束的智能调控模型，实现仓储环境的精准、高效、低耗管控。研究实施后，辅料平衡周期显著缩短，单位仓储面积能耗大幅降低，关键物料质量异常事件趋近于零，形成可复制、可推广的行业示范方案，为烟草行业仓储管理从粗放式向精益化、智能化转型提供重要支撑。

关键词：卷烟辅料；仓储环境；智能管控；温湿度调控；能耗优化；ModbusTCP协议

一、卷烟工业企业辅料仓储环境智能管控的背景和意义

1.1研究背景

卷烟辅料涵盖滤棒、内衬纸、粘合剂、包装膜等多种物料，贯穿于卷烟成品生产的各个工序，其质量稳定性直接决定卷烟产品的最终品质。此类物料在投产前需经历特定的存储平衡阶段，以确保内在质量指标达到稳定状态。由于不同工序对辅料质量要求存在差异，且各类辅料物理化学特性显著不同，对存储环境的温湿度阈值及调控精度提出个性化需求。

当前烟草行业辅料仓储管理普遍采用粗放式模式，不同类别辅料执行统一的宽泛环境标准，缺乏精细化分层管控措施。高敏感辅料在这种模式下易出现质量波动，给卷烟生产稳定性及产品合格率带来隐患。传统仓储管理依赖人工巡检与设备操作，存在三大突出问题：一是环境监测依赖周期性人工抄表，难以实时捕捉库内动态变化，局部区域环境异常无法及时发现；二是设备调控响应滞后，除湿机启停依赖人工经验判断，极端天气下易出现调控不及时或过度运行的情况；三是缺乏能耗与质量的平衡机制，为满足通用标准往往采取高能耗运行策略，造成不必要的资源浪费。

行业实践表明，环境参数与辅料特性匹配度不足会直接降低仓储效能，不仅延长辅料平衡周期，还可能引发潜在质量风险。随着烟草行业向绿色低碳、精益化管理转型，开展辅料差异化仓储环境研究，构建智能化、精益化的管控体系，已成为保障卷烟生产质量、推动行业可持续发展的必然选择。

1.2研究意义

研究聚焦辅料仓储环境智能管控技术，针对传统库区人工调控效率低、能耗高等痛点，通过技术创新与系统集成，构建全方位的智能管控解决方案。采用ModbusTCP通信协议对除湿机进行智能化改造，集成温湿度传感器与边缘控制器，建立动态温湿度调控策略，结合各类辅料特性差异重构储位布局规则，制定分级阈值参数库，实现辅料仓储平衡环境的精准调控，保障辅料出库质量的一致性。同时，通过优化设备运行逻辑，实现设备运行状态的远程监控及自动启停控制，彻底解决人工操作滞后问题，达成显著的节能目标。

该研究的实施显著提升合肥卷烟厂辅料仓储管理的智能化水平与运营效率，为辅料质量稳定性筑牢品质防线，进一步强化企业供应链韧性与核心竞争力，为企业精细化管理升级与绿色低碳发展提供坚实支撑。此外，研究形成的辅料差异化仓储智能管控技术与方案，具备极强的行业可复制性，可为同类企业仓储升级提供实践范本，推动烟草行业仓储管理模式转型，助力行业提升资源利用效率、践行绿色发展理念，引领行业高质量发展方向。

二、辅料仓储智能管控的技术研究

2.1技术路径

遵循“问题导向、数据驱动、系统集成、闭环优化”的研究思路，围绕“设备智能联动、环境精准调控、质量稳定保障”的核心目标，制定系统性的技术研究路线，依次开展项目研究小组组建、研究现状调查、现场情况梳理、实施方案制定、成果应用与完善、效果验证及技术报告撰写等工作。

2.1.1除湿机自动联动控制

采用开放架构、高传输速率且扩展能力卓越的工业以太网协议作为核心通信方案，通过加装通用工业以太网通信接口，将原本独立运行的除湿设备无缝接入厂区现有工业以太网骨干网络。该方案实现设备运行状态数据的实时采集与远程监控，控制中心可通过网络向设备下发启停、参数设置等控制指令，为构建集中化、智能化的设备联动控制系统奠定坚实的物理基础。

2.1.2仓储环境调控与物料质量动态监测分析

选取库区典型监测点，深入分析湿度分布及波动规律，制定包含常规与梅雨季差异化阈值、湿度滞后补偿机制的动态调控策略，实现能耗优化与辅料受潮风险降低的双重目标。通过密封玻璃仓实验，针对纸基材料、高分子滤棒等典型辅料，测试不同温湿度条件下的质量变化情况，明确各类辅料的最适存储温湿度区间，为差异化仓储管控提供科学依据。

2.1.3仓间环境智能调控

以物料存储特性研究与设备联动控制策略为基础，围绕“差异化存储需求”，融合物料敏感性、仓储布局、环境参数、设备能效四维数据，构建多目标约束的仓储环境智能调控模型。针对不同储位特性，结合辅料库布局特点建立空间映射关系，分析除湿机覆盖范围与储位分布的匹配情况；引入自适应权重分配机制，针对高敏感辅料存储区、金属复合类辅料集中区、周转高频区等不同区域，制定差异化调控策略，实现分区、分级的精准调控。

2.2除湿机自动联动控制研究

2.2.1通信协议选型

除湿机通信协议的选型直接决定设备联动控制的实时性、稳定性和可扩展性。传统工业控制场景中，串口通信（RS-485）和ModbusRTU因成本低、实施简单被广泛应用，但存在本地化部署局限、扩展性差等问题，难以满足卷烟工业企业大规模仓储设备联网需求。本研究创新性地选定ModbusTCP协议作为核心通信方案，其基于工业以太网架构，天然兼容企业信息化平台，支持跨区域远程监控与云端协同，通过IP地址寻址机制可灵活扩展设备节点，展现出三大突出优势：

一是全局协同能力突破传统局限，依托工业以太网架构适配卷烟厂现有系统，实现设备数据与企业级平台的实时互通，构建云端策略下发和边缘端动态调控的双向协同体系，解决传统协议本地化传输、群控能力有限的痛点；二是扩展运维效率实现质的提升，通过IP寻址机制支持即插即用式扩展，结合可视化拓扑管理功能，设备部署周期大幅缩短，后期运维成本显著降低，大幅优于传统串口协议停机改造、调试周期长的弊端；三是长期经济效益显著，其节点承载能力可覆盖未来较长周期仓储规模增长需求，避免因协议迭代导致的重复建设，实测显示设备联动响应速度大幅提升，日均除湿能耗明显下降，实现管控效能与绿色指标的同步优化。

现场摸排结果表明，辅料库现有网络基础设施已部署工业以太网骨干网络，主交换设备与各区域接入节点布局合理，通信带宽及传输稳定性均满足ModbusTCP协议运行标准，为协议落地提供良好的硬件支撑。

2.2.2通信模块适配

针对库内除湿机的联网改造需求，创新性选定西门子CP243-1通信模块作为核心适配组件，通过以太网协议升级实现老旧设备的标准化接入，破解传统老旧设备难以融入智能管控系统的行业难题。

CP243-1通讯处理器是西门子专为S7-200自动化系统设计的工业以太网适配模块，核心功能是将传统PLC接入工业以太网，实现跨设备（S7-200/300/400系列）及OPC服务器的数据交互，并支持远程组态、调试与诊断。该模块基于IEEE802.3标准，兼容屏蔽双绞线、光纤等工业级传输介质，通过TCP/IP协议构建高可靠性网络架构，可满足复杂工况下的实时通信需求。

在配置过程中，同步完成模块固件版本升级，确保支持TCP/IP全双工通信模式。组态软件采用STEP7-Micro/WINSMART，依次完成模块硬件目录添加、IP地址池分配及协议栈激活，针对设备原有控制逻辑，重点映射湿度设定、运行状态、故障代码三类关键寄存器，建立Modbus功能码与PLC数据块的精准对应关系，实现老旧设备与智能系统的无缝兼容。

2.2.3远程联动与可视化操作

调试阶段通过通信链路测试与控制逻辑验证双重保障，使用专业工具模拟上位机发送指令，检测模块响应时效性及数据帧解析准确性；通过强制写入湿度阈值参数，验证PLC对除湿机启停、风速调节等动作的执行一致性。针对现场电磁干扰问题，优化通信线缆走线路径，确保信号传输稳定性，最终实现设备实时状态数据上传至控制平台，并支持远程阈值设定、批量启停等基础控制功能。

技术实现上，通过硬件部署与软件配置的协同创新，构建高效联动体系。硬件层面，CP243-1通过专用接口与S7-200PLC物理连接，并接入工业交换机完成网络拓扑集成；软件配置依托STEP7Micro/WIN32编程环境，依次加载CP243-1硬件配置、分配唯一IP地址及端口号、定义通信协议参数并建立PLC数据块与Modbus/TCP功能码的映射关系，通过“连接”菜单绑定模块实现远程访问与监控，调试阶段利用软件内置诊断工具优化数据帧传输间隔，确保指令响应延迟控制在合理范围。

系统创新构建2D仓间平面示意图，将辅料库空间结构及除湿机位置进行数字化建模，实现设备状态与地理信息的深度融合。平面图以不同颜色区分设备运行状态，操作人员可通过点击除湿机图标快速切换控制模式或查看实时参数，系统集成的设备快捷开关功能通过ModbusTCP协议下发远程指令，确保人机交互实时性。

基于B/S架构开发的三维可视化平台支持多终端访问，用户通过浏览器即可查看仓储环境全景。平台创新将温湿度传感器数据与设备运行日志动态关联，形成可追溯的环境管控图谱，当某区域湿度超标时，平面图自动定位异常点并高亮周边除湿机，运维人员可一键启动联动除湿，系统根据预设策略优化设备运行序列，实现仓储环境“一图统管、触控可达”的智能化运维模式，彻底改变传统人工巡检、操作的管理方式。

2.3物料质量动态监测与仓储环境调控

2.3.1物料质量动态监测

为系统评估辅料存储特性与环境的关联规律，创新搭建水分调控密封玻璃仓开展专项实验。该舱体采用双层中空钢化玻璃隔断与断桥铝框架结构，内部填充惰性气体，配备双开推拉式密封门，可有效隔离外部环境的温湿度干扰，为实验提供稳定的测试环境，解决传统实验受外界环境干扰、数据精准度不足的问题。

基于辅料仓储管理的核心需求，从物料敏感性与仓储特性双重维度筛选四类典型辅料：纸基材料（如内衬纸、商标纸）纤维吸湿性强、库存占比高，易受湿度波动影响；高分子滤棒因多孔结构特征，对温湿度交互作用敏感且周转频繁；金属复合铝箔抗氧化要求严格，对存储环境稳定性依赖度高；化学粘合剂活性成分易受环境因素干扰，需重点监控。四类物料覆盖卷烟生产辅料主要类型，具有充分的工艺代表性。

以纸基材料等为代表，依托密封舱环境控制系统模拟仓储实际工况，通过梯度调节温湿度参数，观测不同辅料的物理形变、水分、透气度等核心指标变化趋势，获取多组实验数据。为提升数据精准度，创新性采用控制单一变量（湿度、温度）的方法开展补充实验，排除温湿度交叉干扰，确保实验结论的科学性与可靠性。

综合实验数据与辅料上机适应性指标分析结果，明确各类辅料的适宜指标范围及接近理想值的温湿度条件。整体来看，特定温湿度区间内，各类辅料的各项指标最接近理想值，性能稳定性较高，波动较小。

针对不同类型辅料的特性差异开展同类实验，创新性明确各类辅料的最适存储区间：纸基类需控制在特定湿度与温度范围，高分子类适宜特定湿度与温度区间，金属复合类与化学制剂类则需优先维持温度稳定，湿度可适度放宽。该研究为仓储环境分区调控、物料差异化存储策略提供直接依据，推动辅料管理从粗放经验型向数据驱动型转变。

2.3.2辅料库环境检测及除湿机调控策略

为确定辅料库除湿机最佳启停阈值，依托物流分中心部署的温湿度监测网络，选取库区典型监测点，构建全方位、多维度的环境监测体系，实现库区环境变化的精准捕捉。实验周期覆盖不同季节，采集频率密集，累计获取大量有效数据，通过分层统计与关联分析，深度挖掘环境变化核心规律，为调控策略制定提供数据支撑。

环境变化核心规律主要体现在三方面：区域差异上，不同监测点受通风、物料特性、作业扰动等因素影响，湿度波动范围与稳定性存在显著差异，部分区域受外界影响大，波动剧烈，部分区域稳定性最优，可作为环境基准参考；时间维度上，日周期内湿度呈现阶段性变化特征，早晚相对稳定，作业时段波动明显，季节周期内梅雨季湿度显著高于干季，极端高湿天气集中在特定时段；人工调控痛点方面，响应滞后导致湿度超标后设备启动耗时较长，调控失衡造成局部区域过度除湿或除湿不彻底，无效运行导致能源利用效率低下。

基于辅料库实际运行数据与前期物料质量动态监测实验分析结果，创新性构建以湿度阈值动态适配为核心的除湿机联动控制策略，通过长期的环境监测与设备运行分析，利用多目标优化算法推导核心调控逻辑，实现“差异化、动态化、精准化”调控：

一是分区阈值精准匹配，按辅料类型划分存储区域并匹配专属湿度阈值，设定特定监测周期的平均湿度超过上限时自动启动联动调控，打破传统统一阈值管控的粗放模式；二是动态阈值智能适配，梅雨季将阈值上限动态放宽，避免设备高频启停，干季湿度低于最佳区间下限时触发通风设备联动，替代除湿机运行以降低能耗，实现不同季节环境的自适应调控；三是湿度滞后补偿机制创新，湿度达标后根据区域容积持续运行一定时长，有效解决湿度反弹问题，大幅提升环境稳定性；四是设备联动优化，基于除湿机覆盖半径与储位分布建立设备联动组，根据湿度超标幅度动态调整运行功率，避免全域设备同时运行造成的能耗浪费。

该策略应用后，除湿机日均能耗显著下降，湿度波动控制在合理范围，节能效率大幅提升，辅料受潮率明显下降，日均设备运行时长缩短，即使在极端高湿条件下，核心储位湿度仍能维持在适宜范围，充分验证了策略的可靠性与环境适应性。

2.4智能调控模型开发与验证

2.4.1模型构建基础与目标

基于物料存储特性研究与设备联动控制策略，创新性构建多目标约束下的仓储环境智能调控模型，核心逻辑以“差异化存储需求”为导向，融合物料敏感性、仓储布局、环境参数与设备能效四维数据，突破传统模型单一维度考量的局限。

模型通过动态优先级算法，实现三大创新目标：一是环境预测精准化，依托历史与实时数据深度挖掘，精准预测未来时段温湿度变化趋势，解决传统人工预测滞后、误差大的问题；二是调控决策智能化，根据预测结果与物料存储阈值自动生成设备调控指令，实现无需人工干预的自主调控；三是能耗与质量均衡化，在确保辅料质量的前提下，通过优化设备运行策略实现能耗最小化，达成“保质”与“降耗”双目标协同。

2.4.2模型算法选型与集成

针对辅料库布局特点建立空间映射关系，将除湿机的覆盖半径、功率特性与储位分布叠加分析，创新性集成四类模型，构建多算法协同的预测体系：

LSTM（长短期记忆网络）专注捕捉时序依赖强的温湿度序列预测，有效挖掘历史数据中的长期依赖关系；SVR（支持向量回归）发挥在小样本、非线性场景中的稳定优势，处理复杂的环境参数与调控效果之间的非线性关系；Prophet（时序分解模型）精准提取环境数据中的季节变化规律与长期趋势，适配仓储环境的周期性特征；DDGCRN（动态时空图卷积网络）创新融合时空依赖关系捕捉能力，通过构建储位节点拓扑图，同步解析不同监测点之间的空间关联与时间动态变化，解决传统模型难以兼顾时空维度的技术瓶颈。

2.4.3模型构建与训练优化

采集仓库环境监测设备记录的原始温湿度数据并进行预清洗，通过插值法填补监测缺失值，采用标准化处理消除量纲差异影响；运用相关性分析筛选出与湿度波动强相关的关键参数，减少无关变量干扰；针对不同算法特性设计多组特征组合方案，通过网格搜索与交叉验证优化各模型超参数配置，利用历史数据训练预测模型，确保模型性能最优。

对比实验显示，LSTM模型在空间场景下泛化能力不足，SVR模型对突变信号响应滞后，Prophet模型难以融合设备运行状态等外部变量，而DDGCRN通过构建储位节点拓扑图，同步解析时空关联性，实现库区微环境的多维度耦合建模，在湿度预测中综合表现最优，预测精度显著高于其他模型，在高峰湿度波动时段偏差值控制在较小范围。

采用均方误差、预测偏差率等指标平行验证候选模型的性能，选取预测精度最优的动态时空模型（DDGCRN）作为核心算法，持续输出未来特定时段温湿度变化趋势，为智能调控系统提供精准决策依据。

2.4.4分级调控策略生成与验证

基于优选的DDGCRN模型，创新性开发分级调控策略，针对不同区域、不同物料特性实现精准化管控：对高敏感物料储位启用动态预警模式，当预测湿度达到阈值时即时触发除湿机联动，确保高敏感物料存储环境稳定；对金属复合辅料区引入温度解耦控制，大幅收窄湿度波动幅度，满足金属复合类辅料对环境稳定性的严苛要求；对高频周转区扩展湿度冗余区间，减少设备启停频次，在保障物料质量的同时降低设备损耗与能耗。

应用结果显示，库区稳态湿度达标率大幅提升，日均除湿能耗显著下降。模型验证阶段，对比传统人工模式与智能调控模式效果，湿度波动幅度明显缩小，稳态保持合格率显著提升，日均除湿机运行时长缩短，证实模型通过环境需求与设备响应的精准匹配，实现“保质”与“降耗”双目标协同，为仓储环境智能调控提供全新技术路径。

2.5研究结论

围绕卷烟辅料仓储环境智能化升级需求，系统推进设备物联改造、环境策略优化与物料特性研究，通过设备通信协议整合打通除湿机联动控制链路，构建温湿度动态监测网络，基于实验数据建立分级阈值调控模型，实现环境参数与设备运行的精准协同。同步开展物料存储敏感性研究，针对不同类型辅料特性制定差异化储位分配策略，突破传统粗放管理的技术瓶颈。

创新形成数据驱动决策、智能动态调控和闭环效能评估的管理体系，推动仓储管理质效双提升，环境调控响应速度与稳定性显著增强，能源消耗结构持续优化，辅料品质保障能力同步改善，库存管理水平迈入精细化阶段。技术成果转化为相关管控规程及配套培训体系，研发配套管控系统取得软件著作权，为行业仓储数字化、绿色化转型提供可复用的实践路径。

三、成果转化与应用效能

3.1主要成效

通过构建动态阈值调控模型与设备联动机制，实现辅料仓储环境精准管控，应用成效显著。能耗方面，依托智能策略优化除湿机运行逻辑，突破传统连续运行模式的高耗能瓶颈，能源利用效率大幅提升，单位仓储面积能耗显著降低；质量保障方面，通过温湿度自适应调节与异常波动预警，有效规避辅料质量受损、受污染等风险，关键物料含水率稳定，全年质量异常事件趋近于零；管理升级方面，形成设备运维、环境监测、策略调参等全流程标准化作业体系，配套开发智能管控平台并取得软件著作权，推动仓储管理从“人防人控”向“数驱智管”转型，为行业绿色仓储建设提供示范样板。

该系统基于动态阈值策略模型与物联网通信技术（ModbusTCP协议），实现环境参数自适应调控、设备群组智能联动及仓储布局优化，通过融合多目标协同算法与三维可视化交互界面，突破传统人工调控瓶颈，显著提升温湿度控制精度与能源利用效率，推动辅料仓储管理向标准化、数字化方向转型，为卷烟行业仓储智能化升级提供核心技术支撑。

3.2经济技术指标

成功编制并推行《辅料仓储环境温湿度管控细则（试运行）》，为仓储环境的稳定可控提供明确的制度依据与操作指南。通过构建动态阈值调控模型与设备联动机制，配送至辅料高架库的辅料平衡时间显著缩短，各类辅料平衡时长均有不同程度下降，大幅提升辅料周转效率。

能耗节约成效显著，智能管控设施投用后，尽管除湿机累计开启时长包含前期调试试运行阶段，但总用电量仍明显下降，实现显著节电量与节电率。得益于智能调控策略对除湿机运行逻辑的优化，有效减少无效运行时间，提升能源利用效率10%左右。

辅料周转效率提升间接创造经济价值，平衡周期的缩短减少辅料在库等待时间，加快库存周转速度，降低库存占用资金成本；同时，高效的仓储环境管控减少因辅料质量异常导致的损耗与返工成本，结合能耗节约带来的直接成本下降，构建“降本增效”的经济闭环，彰显显著的经济价值与可持续发展潜力。

四、总结与展望

围绕烟草行业辅料仓储“精细化管控、绿色化发展”的核心诉求，通过系统性技术攻关，成功突破传统仓储粗放式管理、人工依赖强、能耗效率低的瓶颈。创新采用ModbusTCP协议实现除湿设备的远程联动与实时监控，基于密封舱实验建立各类典型辅料的差异化存储阈值，依托DDGCRN动态时空模型实现环境精准预测与智能调控，最终形成兼具技术创新性与工程实用性的解决方案。

研究的成功实施为合肥卷烟厂带来显著的能耗节约与质量提升，推动企业仓储管理从经验驱动向数据驱动、从分散管控向精益协同转型，强化供应链韧性与核心竞争力。形成的技术成果、标准规范与实施经验，为烟草行业仓储智能化、绿色化转型提供可复制、可推广的实践范式，具备重要的行业示范意义。

未来将从四方面持续深化创新：一是深化技术体系优化，持续迭代智能调控模型，引入多维度输入变量，增强模型预判能力与自学习能力，优化湿度滞后补偿机制与设备联动逻辑，进一步提升调控精度与稳定性；二是拓展多场景适配应用，开展高价值物料存储特性实验，建立专属阈值参数库与调控策略，探索特殊仓储场景的适配改造，提升技术方案的泛化能力；三是构建全链路协同体系，搭建企业级多库区统一管控平台，打通各库区、各系统间的数据壁垒，实现跨库区环境状态实时共享、设备资源协同调度与全局能耗优化，推动系统与厂区ERP系统、生产计划系统对接，构建仓储—生产全流程联动的智能化管理生态；四是推动行业标准化建设，联合行业内科研机构与同类企业提炼共性需求，参与制定烟草行业辅料仓储环境智能管控相关标准规范，通过技术交流、案例分享、联合攻关等形式推动技术成果规模化落地，助力全行业实现仓储管理提质、降本、增效、绿色发展的目标。