一種基于聚類算法的制絲生產過程實時追溯技術

張朋 王信 孟科峰

摘 要：在制絲生產過程中，為了能夠在對系統進行穩定性評價的同時實時快速的發現問題，借助聚類分析技術對數據進行聚類分層，同時添加時間標簽，當生產批次數據存在差異時就可以通過查詢標定的時間標簽快速的確定問題原因，實時判斷差異是由于設備還是工藝問題導致，實現對系統故障展開追溯分析。通過問題追溯確定是哪個批次哪個工序的哪些參數存在異常，第一時間向相關人員推送參數異常的部件及維修建議，根據系統推送的維修建議快速的確定維修方案，從而實現對現場故障進行科學的、高效的智能維修。經過對制絲生產過程追溯分析后，及時的發現生產故障原因，及時向相關人員推送維修意見，大大提高了維修效率，保證了制絲生產過程的穩定性！

關鍵詞：追溯分析;指導維修;制絲生產;時間標簽

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.16.015

制絲過程作為卷煙生產中重要的一個環節，直接決定產品內在質量的好壞，因此煙絲加工質量的穩定性顯得尤為關鍵[1]。但是，在實際的制絲生產過程中往往存在很大的不確定性，由于設備異常故障、設備參數和工藝指標的異常波動導致生產過程不穩定甚至導致故障斷料，給制絲生產過程為持續性和穩定性造成嚴重影響。并且制絲生產過程故障往往在發生后才進行事后維修，給按時生產和產品質量帶來了嚴峻的考驗。隨著科學技術的發展，智能算法和實時跟蹤技術在生產行業得到了廣泛的應用，大大提高了生產的效率和質量。因此，借助這些先進技術實現制絲生產過程的實時追溯跟蹤，及時的發現異常故障實現智能維修具有重要的現實意義[2]。

1 存在的問題

在制絲生產過程中，由于工藝指標參數的波動、設備的損壞及不穩定都可能會影響生產批次的質量穩定性。目前煙草行業對制絲生產質量的問題追溯基本上都是針對生產歷史批次數據進行統計分析，運用統計學工具對生產數據進行問題分析，發現問題后再通知維修人員對設備故障進行處理，這種事后維修本身存在很大的滯后性，很難保證批次間產品質量的持續穩定性。

2 改進方法

為了解決這個問題，需要找到一種更加快速、高效的質量追溯分析技術。基于Birch聚類分析技術，通過對數據進行聚類，將數據按照設定的閾值分成不同的簇，從而可以對大量的數據進行更加精細的劃分[3]。聚類后的數據組記錄了數據的特征參數以及時間標簽，根據數據組的特征參數就可以區分出正常的數據組和離群的數據組，并可以有針對性的區別對待，我們可以通過大數據技術手段對數據添加時間標簽追溯數據的異常時段，為批次質量異常追溯、設備智能維修提供先決條件。

2.1 實時追溯跟蹤

實時追溯的實現是通過對實時生產數據進行追蹤分析，用工藝標定值與實際值進行比較，當兩者之間差異較大時觸發預警，及時幫助用戶發現問題，實現對制絲生產過程質量的追蹤。通過追溯分析發現問題時，為了便于用戶更加直觀的確定問題發生的時刻和原因，在系統設計時對異常數據進行突出標識。如圖1-1所示展示了通過追溯分析技術對生產過程進行實時的跟蹤。

2.2 推送維修指導意見

此外，當制絲生產過程進行追溯分析發現問題后，為了便于操作人員的處理和維修人員的排查維修，根據影響設備參數變化的相關因素向維修操作人員推送維修指導建議，以篩分加料工序中稱流量為例介紹推送維修指導建議功能。

如圖1-2所示，用戶就可以根據評價打分的分值去判斷設備參數的好壞，如果評價分值不理想就可以根據推送的維修指導建議對設備、參數進行問題的排查，及時的發現、解決現場問題。在系統設計中預留接口，后期可以建立一個集維修手冊、設備使用說明書、維修經驗等內容豐富為一體的維修指導數據庫，當系統發現問題時就可以向相關人員推送維修建議，提高維修效率，實現智能維修，進而保證制絲生產過程的穩定性。

3 效果驗證

通過設計基于聚類算法的制絲生產過程實時追溯分析系統，可以及時的對生產異常狀態進行自動追蹤，并針對具體問題進行分析，并及時將生產異常故障以問題報告的形式向用戶推送，然后用戶就可以針對異常問題盡快的制定解決方案，從而為預防性維修提供了強有力的技術指導，大大提高了維修效率，為制絲生產過程穩定性、提高制絲生產質量提供了強有力的技術支撐。

參考文獻：

[1]李永寬，楊耀偉，馮劍等.提高煙絲適用性的綜合質量評價方法[J].河南化工，2013，30（02）：14-17.

[2]黃金國，臧鐵鋼，張淑猛等.智能維修決策支持系統的研究[J].機械工程師，2003（12）：6-8.

[3]邵峰晶，張斌，于忠清.多閾值BIRCH聚類算法及其應用[J].計算機工程與應用，2004，40（12）：174-176.

作者簡介：張朋（1991-），男，山東濟南人，碩士研究生，主要從事煙草制絲生產工作。