近两年，随着“工业4.0”时代的到来，如何实现工业化与信息化的高度融合成为许多工业企业关注的焦点。具体来说，就是通过建立一个高度灵活、个性化、数字化的产品与服务的生产模式，不断提升企业制造的核心竞争力。
在“要么改变，要么被改变”的选择中，福建中烟龙岩烟草工业有限责任公司站在整个卷烟供应链的角度上，积极打造“智慧工厂”，在实现人、机、产品之间无障碍交流的基础上，不断优化企业价值链，朝着“资源最优利用、产品依客户需求生产、效益最大化”的目标稳步迈进。
“智”造：支支精品
打造“智慧”工厂，离不开“智慧”设备的应用。龙岩烟草工业公司的5A精品生产线便是最好的体现。
该生产线是龙岩烟草工业公司为更好地满足客户需求、彰显“七匹狼”品牌特色和工艺，专门打造的一条智能制丝生产线，集低碳环保节能、食品安全标准、数字化可追溯、全程主动防御及欧盟安全标准于一身，加工精细、流程简捷、工艺独特，从而实现卷烟生产的系统化、柔性化和智能化。
日前，记者在龙岩烟草工业公司制丝车间见到了这条“智慧线”。乍一看，与一般的制丝生产线相比，5A精品生产线并没有什么不同，事实上却内有“玄机”。
这条“智慧线”到底“聪明”在哪呢？
——智能多线加工。受种植环境影响，不同产区的烟叶特征也各有差异，传统的单一生产线对各种原料一直保持“来者不拒”的加工工艺，但同时也扼杀了不同原料的独特个性。5A精品生产线很好地解决了这个问题。它采用智能多线加工技术，为不同原料定制加工模式，消除了以往单线生产模式带来的质量波动，真正让进入工艺配方的烟叶特性得到最大程度的发挥。
——智能加香加料。加香加料对于“七匹狼”的品牌特色起着至关重要的作用。以往单系统、单工序添加的方式容易导致烟丝品质不稳定，5A精品生产线所独有的三大优势，有效保证了烟丝料香施加均匀一致。一是采用多工序添加，使加香加料更加均匀稳定。二是采用国际物流标准识别系统，让每个保温输料罐都有了自己的“身份证”，使其移动和输料实现了全程可追溯。三是采用双系统加香加料设备，解决了单系统设备在更换产品时牌号易混淆、清罐不及时、杂物有残留等弊病，有效消除了加香加料过程中的不可控因素。
——智能激光选叶。为确保“支支精品”，5A精品生产线在行业首次启用激光选叶技术，从光谱、形状、颜色等角度选叶，“片片精选”达到了食品级的生产标准。
——智能九式烘丝。以前对于不同品种、不同品质的烘丝处理都是“一锅烩”，导致烟丝处理有好有坏，而5A精品生产线引进九模式烘丝机，创造性地将烘丝模式“由1变9”，为每一种烟丝定制个性化烘丝加工模式，并通过二段式低温轻处理，最大程度保留烟草本香，去除杂气，确保烟气更醇和。同时，5A精品生产线还引进了全球处理温度最低、体积最小的气流式低温处理烘丝机，将烟丝处理温度由常规设备的230℃降至160℃，较好地保留了烟丝的有用物质。
——智能分贮醇化。5A精品生产线采用全过程恒温恒湿控制，在不同工序之间保持烟丝随时贮存在最佳温湿度环境中，使烟丝在每个工艺环节都得到充分醇化，保证养分平衡，吸收均衡。此外，该生产线还对成品烟丝采用进口木箱密封分箱存放，烟丝箱采用激光导引智能小车实现配送。
“智”管：处处精益
2014年，龙岩烟草工业公司实现节约可控成本6457万元，15项卷烟工厂对标指标全部实现同比提升。
“企业管理的进步需要用数据说话，管理水平的高低需要用数据来衡量，管理的成效也需要用数据来体现。”龙岩烟草工业公司总经理廖材河认为，数据资源已经成为“智慧工厂”越来越重要的资源，大数据所蕴含的价值正在逐步释放，有效处理、分析、应用好这些数据，实现对企业的智能管控，是“智慧工厂”持续提升决策能力、从粗放走向精益的重要途径。
在实际生产过程中，龙岩烟草工业公司构建了基于数据仓库技术的生产绩效测量分析平台，通过对设备综合效率、质量指数、库存周转次数、生产物耗指数四大指标进行多层级、多维度分析，对涉及生产运营管理的海量数据进行梳理，从中分析出生产短板，并以此为依据实现对生产短板的快速、精确定位，促进企业实现优质基础上的低耗。
得益于逻辑严谨且细节丰富的结构化指标体系、维度和层级清晰的分析模型，以及数据仓库、联机分析等信息化技术的支持，龙烟人如今可以方便地沿着各个维度的逻辑路径，进行“上卷”、“下钻”、“旋转”。即便在没有确定具体的分析需求时，也能够通过在数据中“漫游”，快速地查找到问题所在。通过“漫游”，数据的潜在价值被充分挖掘，短板定位也更便捷高效。
以OEE（设备综合效率）指标为例。在OEE分析平台上，记者发现，从全年来看，该指标可以从OEE相对较低的7月向下一层查看7月哪一天的效率最低，也可以从时间维度切换到区域维度；可以查看7月卷接机与包装机的OEE对比，再查看卷接机的计划性停机损失率；还可以从卷接机的计划性停机损失率向上查找到整个生产区域的计划性停机损失率，真正实现了数据的全方位、多角度、立体式分析。
黄海是动力车间的能源管理技术员，记者近日在动力车间见到他时，他正用移动终端扫描二维码进行设备点检。
黄海告诉记者，在动力车间的每个关键设备区域，都有一个二维码，这也是EAM（企业资产管理）系统“入口”。工作人员扫描二维码后，移动终端上会显示本次点检所要检查设备的重点部位、状态、正常运行标准等。一旦发现异常，就可以在第一时间通过移动终端通知维修人员，确保设备正常运行。
“A是导致出现问题B和C的关键因素，我们只要抓住A，就能从源头上避免B、C出现。”黄海说，以前他们只顾“埋头干”，却不“抬头看”，往往纠结于为什么A会导致B、C出现这个点，却忽略了类似问题所具有的普遍规律这个面。“抓关键、找规律，这是大数据思维相关性特征所带给我们的启示。”
卷包车间2区以前通过7台空调进行车间温湿度控制。为避免不必要的浪费，动力车间通过跟踪收集分析各空调的运行数据，发现在非极端天气下，只开3台空调就能够保障卷包车间正常生产所需的温湿度。这一改善，一年可为企业节约120万度电，节省资金78万元。
“大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。”廖材河告诉记者，大数据分析的本质其实是通过智能化实现企业管理的精益化，而这也正是“智慧工厂”所追求的目标。
(审核编辑: 智汇胡妮)
