基于數字孿生技術的卷煙工廠數字化轉型路徑研究

摘要：數字經濟代表著新工業經濟的生命力，數字化轉型是新時期卷煙工廠升級的重要驅動力。文 章對數字孿生技術的概念、價值和應用場景進行了分析和研究，并對卷煙工業企業建立數字孿生工廠 的實施路徑和基礎工作進行了探討，旨在為推動卷煙工廠數字化轉型提供有價值的思路和對策。 關鍵詞：卷煙工廠;數字孿生;數字化轉型 中圖法分類號：TP399? 文獻標識碼：八

Research on digital transformation path of cigarette factory based ondigital twintechnology

WEI Qing

（Mcizhou Cigarette F'actory of Guangdong China Tobacco Industry Co. ？ Ltd. ？Mcizhou ？ Guangdong 5H000， China）

Abstract： Digital economy represents the vitality of the new industrial economy. Digital transformation is an important driving force for the upgrading and reform of cigarette factories in the new era. This paper aims to analyze and study the concept， value and application scenario of digital twin technology， and discuss the implementation path and basic work of establishing digital twin factory in cigarette industry enterprises， so as to provide useful ideas and Countermeasures for promoting the digital transformation of cigarette factory.

Key words： cigarette factory， digital twins？ digital transformation

1引言

繼農業經濟和工業經濟之后，數字經濟隨著信息技術革命發展而成長起來，它代表著新工業經濟的生命力，并已成為工業企業經濟增長的主要動力源泉和轉型升級的重要驅動力，也是全球新一輪產業競爭的制高點。美國密歇根大學的MichaelGrieves教授在2003年首次提出了“與物理產品等價的虛擬數字化表達”的概念，該概念源于對裝置的信息和數據進行更清晰的表達的期望，希望能夠將所有信息放在一起進行更高層次的分析[1]。數字孿生（DigitalTwin，DT）即由此概念衍生而出并沿用至今。

構建數字孿生工廠是未來卷煙工業企業數字化轉型的重要方向，數字孿生是一項利用數字化技術對制造業產品全生命周期管理的顛覆性技術，卷煙生產經營活動都會因數字孿生技術而發生革命性變化。毫無疑問，數字孿生技術是一場卷煙工廠高質量發展的新革命。

2數字孿生技術

2.1含義

數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程[2]。從信息技術應用的角度來看，數字孿生將人工智能（AI）和機器學習（ML）等智能技術集成起來，通過數據、算法和決策分析三者的有機結合，構建一個存在于物理世界的數字模型。這個數字模型能夠對現實的物理對象進行虛擬映射，對物理對象的變化情況進行實時監控，并能夠基于人工智能的多維數據復雜處理技術對異常情況開展診斷分析，實現對實體設備的管理優化。

2.2數字孿生技術與仿真技術的區別

數字孿生技術和仿真技術是一個容易讓人混淆的概念，很多人單純地把這兩種技術等同看待，其實這是一個誤區，下文將從“仿真”和“數字孿生”的定義上區分這兩種技術。

仿真是一種模擬物理世界的技術，它是將包含確定性規律和完整機理的模型用軟件方式進行呈現和表達的一種虛擬技術。只要模型正確，并擁有完整的輸入信息和環境數據，就基本能夠正確地反映物理世界的特性和參數[3]。相較于“仿真”，“數字孿生”的概念要更大、更寬。數字孿生不僅可以建立物理實體的數字模型，在建立模型的基礎上還通過實測、仿真以及數據分析技術來實時感知、診斷、預測物理實體的運行狀態，并結合反饋數據來調控物理實體對象的行為。通過上述概念的對比分析可知：仿真技術只是創建和運行數字孿生體中的一項核心技術，數字孿生相對于仿真是一種包含關系。

3價值

數字孿生的應用將打破沿用了幾十年、上百年的基于個人經驗的傳統設計和基于實體驗證的制造理念，這將極大地改變現有卷煙工業企業的生產管理模式。

3.1適合創新

數字孿生通過設計工具、仿真工具、物聯網、虛擬現實等各種數字化的手段，將物理設備的各種屬性映射到虛擬空間中，形成可拆解、可復制、可轉移、可修改、可刪除、可重復操作的數字鏡像[4]，讓很多此前由于物理條件限制，必須依賴于真實的物理實體而無法完成的操作方式（如模擬仿真、批量復制、虛擬裝配等）成為卷煙生產管理者觸手可及的工具。

3.2全面測量

在卷煙生產過程中，我們需要高精度的監測煙機設備的各種屬性、參數和運行狀態，準確測量煙絲的寬度、濕度，煙支的圓周、克重等物理指標，從而實現精準控制和產品優化的目標，保障產品質量符合要求。傳統的測量方法需要我們購置各種價格昂貴的物理檢測工具（如水分儀、電子秤、煙支檢測平臺等）才能夠達到滿意的測量結果。而數字孿生技術另辟蹊徑，通過采集有限的物理傳感器指標數據，應用物聯網和大數據技術，借助大樣本統計分析、深度學習推測出更多原本無法直接測量的指標，為卷煙生產提供更全面的數據支持。

3.3較高的分析和預測能力

數字孿生可以結合物聯網的數據采集、大數據的處理和人工智能的建模分析，實現對當前狀態的評估、對過去發生問題的診斷，并給予分析的結果，模擬各種可能性，以及實現對未來趨勢的預測，進而實現更全面的決策支持[5]。以卷接包包裝生產環節為例，在包裝機生產運行的過程中，時常會產生煙包破損、透明質破、扎包的現象，如果這些煙包成品流入市場，會造成大量市場投訴。針對此問題，可以利用一元線性回歸分析算法，研究一種基于煙包破損剔除斜率范圍估計的方法，能夠有效預測剔除趨勢，判定設備的狀態并及時開展設備維護工作。

3.4經驗成果的迭代和移植

傳統的煙機維修往往強烈依賴車間的少數“大師傅”，“大師傅”的經驗的傳承需要依賴長時間的“名師帶徒”和實操培訓，而且很難保證經驗成果在代際之間有效傳遞。相比之下，數字孿生的優勢是高還原性和高移植性。通過數字化手段將此前無法保存的專家經驗進行數字化、標準化，并根據卷煙生產環境和設備設施變化情況進行高效復制、修改和轉移。就卷接包設備維修業務而言，可以將卷接包設備運行過程中出現的各種故障特征和設備傳感器的歷史數據進行建模分析，通過深度學習，訓練出針對不同煙機故障的特征模型，用于指導、輔助維修操作。針對不同的新形態的故障，故障模型還能夠通過數據積累和模擬訓練不斷豐富迭代特征庫，持續提高故障模型診斷的準確性。

4主要內容

近年來，不少卷煙工廠大力推廣數字技術在生產環節的應用，在制絲生產、煙支卷制和工藝質檢環節的實時數采、虛擬建模及生產仿真等方面獲得了快速發展。在此基礎上，將數字孿生技術引入卷煙生產車間，實現生產業務與設備實體實時交互以及深度融合是卷煙工廠的數字化轉型的重點，總目標是將生產和數據有機融合，實現卷煙生產車間的各部分和功能的迭代運行與雙向優化。

4.1數字孿生車間設備健康管理

數字孿生技術的應用能夠實現對車間設備的健康管理：基于物理設備虛擬模型的狀態評估，能夠及時捕捉車間設備性能退化情況;基于信息物理融合數據驅動的故障診斷與預測，能夠準確定位設備故障的位置和原因;基于虛擬模型動態仿真的維修策略設計，能夠驗證維修策略的合理性。

4.2數字孿生車間能耗多維分析與優化

在能耗優化方面，虛擬模型的實時仿真能夠通過優化設備參數、人員活動和工藝流程實現車間碳減排;在能耗分析方面，信息物理數據間的相互校準能夠支持全面的、多維度、多尺度的能耗分析;在能耗評估方面，大數據挖掘技術的應用可以對實際能耗進行分階段、多維度的動態評估。

4.3數字孿生車間動態生產仿真和調度

（1）生產前模擬仿真

根據訂單，預演生產，對從原輔料的出入庫到成品卷煙產出的制造全過程進行模擬仿真，根據預演結果向各環節下達批次生產工單，組織實際生產，進行生產預演，提升資源配置能力。

（2）生產中實時仿真

從全要素、全流程、全業務的角度將實際運行數據與生產模型數據進行實時對比和在線診斷，并通過調控指令的形式優化卷煙生產經營活動，持續提高生產過程管控能力。

（3）生產后回溯仿真

基于實際生產過程中所采集的數據進行回溯仿真，與生產前仿真預演的結果進行指標比對，對生產環節進行差異評估，尋求改進方法，優化生產模型，進行評估優化，提升制造創新能力。

5數字孿生建設的基礎—構建全量的數據感知能力

作為數字孿生的基礎，構建數據的全量感知能力、準確獲取卷煙生產各個關鍵環節的基礎數據就是構建煙草工業數字孿生體系首先需要解決的問題。在傳統的信息化時代構建的IT系統，基本上是煙囪化、封閉式的，大量的生產過程數據依靠人工錄入，不僅是效率低下，實時數據缺失嚴重，而且容易出錯。現在開展數字化轉型的重點就是提高效率和降低成本，從源頭上解決效率和成本問題，加強數據的可獲得性是數字化轉型要從根本上解決的問題。因此，卷煙工廠開展數字化轉型首先無法繞過的問題就是需要構建新時代的數據感知能力，采用現代化手段采集和獲取數據，減少人工錄入。按照感知方式的不同，數據感知可分為“硬感知”和“軟感知”。兩種感知方式并無本質上的優劣之分，可根據應用場景靈活配置，兩種感知方式的主要區別如表1所列。

根據兩種感知方式的不同特點，在卷煙工業企業中，針對制絲生產線、卷接包設備、動力能源實時數據、安防監控視頻和倉儲物流信息等數據可通過部署硬件設備和裝置，利用“硬感知”手段收集生產過程中的生產數據、工藝數據、監控數據和物流數據。而針對信息系統日志、用戶系統操作行為或互聯網網站數據等存儲在數字世界中的網絡數據，則可以通過軟件或技術，利用“軟感知”手段進行數據收集。

卷煙工廠作為非數字原生企業，構建數字孿生體系的過程難以一蹴而就，生產過程感知能力的建設往往都是從單一節點出發，并逐漸擴展到生產經營業務全過程，最終形成完整的數字孿生體系。基于此，構建孿生體系的成本可能會相當驚人，難度也很大。所以，卷煙工廠在構建全量感知的過程中應當把握一個度，不可能也沒有必要構建物理對象100%的鏡像數字孿生。要避免盲目追求數字孿生模型的“高保真”。拔高保真度意味著構建數字孿生模型的難度和成本大幅度增加，對數字孿生模型進行剖析的復雜程度和耗時也會快速攀升，越復雜的數字孿生模型也越難以實現虛實映射的實時性。每個數字孿生應當只是生產環節的最有價值的一個或幾個方面的數字模型，用最小代價的感知數據實現特定的業務目標，最大限度地降低成本。針對這個度的把握，需要我們在構建感知系統時一定要面向需求、面向應用，由業務價值驅動。

卷煙工廠等非數字原生企業在推進數字化轉型的過程中面臨的問題和難點往往比數字原生企業要大得多、難得多。卷煙工廠構建數字孿生系統將會是一個長期而艱巨的過程，很難做到一蹴而就，需要朝著全面感知、貼合業務、算法賦能、不斷迭代的方向持續推進。

參考文獻：

[1]莊存波，劉檢華，熊輝，等.產品數字孿生體的內涵、體系結構及其發展趨勢[J].計算機集成制造系統，2017，23（4）：753-768.

[2]張入元，武殿梁，黃順舟.基于數字孿生的總裝對接在線監控技術[J].組合機床與自動化加工技術，2021（11）：109-113.

[3]王林，喬建梅.國外數字孿生技術發展及對我國的啟示[J].上海信息化，2021（11）：52-55.

[4]劉海瑞，奚歌，金珊.應用數字孿生技術提升流域管理智慧化水平[J].水利規劃與設計，2021（10）：4-6+10+88.

[5]陳根.《數字孿生：5G時代的重要應用場景》[J].自動化博覽，2020（10）：7.

作者簡介：

韋清（1981—），本科，工程師，研究方向：智慧工廠建設、網絡安全。