近兩年，隨著“工業4.0”時代的到來，如何實現工業化與信息化的高度融合成為許多工業企業關注的焦點。具體來說，就是通過建立一個高度靈活、個性化、數字化的產品與服務的生產模式，不斷提升企業制造的核心競爭力。

　　在“要么改變，要么被改變”的選擇中，福建中煙龍巖煙草工業有限責任公司站在整個卷煙供應鏈的角度上，積極打造“智慧工廠”，在實現人、機、產品之間無障礙交流的基礎上，不斷優化企業價值鏈，朝著“資源最優利用、產品依客戶需求生產、效益最大化”的目標穩步邁進。

“智”造：支支精品

　　打造“智慧”工廠，離不開“智慧”設備的應用。龍巖煙草工業公司的5A精品生產線便是最好的體現。

　　該生產線是龍巖煙草工業公司為更好地滿足客戶需求、彰顯“七匹狼”品牌特色和工藝，專門打造的一條智能制絲生產線，集低碳環保節能、食品安全標準、數字化可追溯、全程主動防御及歐盟安全標準于一身，加工精細、流程簡捷、工藝獨特，從而實現卷煙生產的系統化、柔性化和智能化。

　　日前，記者在龍巖煙草工業公司制絲車間見到了這條“智慧線”。乍一看，與一般的制絲生產線相比，5A精品生產線并沒有什么不同，事實上卻內有“玄機”。

　　這條“智慧線”到底“聰明”在哪呢？

　　——智能多線加工。受種植環境影響，不同產區的煙葉特征也各有差異，傳統的單一生產線對各種原料一直保持“來者不拒”的加工工藝，但同時也扼殺了不同原料的獨特個性。5A精品生產線很好地解決了這個問題。它采用智能多線加工技術，為不同原料定制加工模式，消除了以往單線生產模式帶來的質量波動，真正讓進入工藝配方的煙葉特性得到最大程度的發揮。

　　——智能加香加料。加香加料對于“七匹狼”的品牌特色起著至關重要的作用。以往單系統、單工序添加的方式容易導致煙絲品質不穩定，5A精品生產線所獨有的三大優勢，有效保證了煙絲料香施加均勻一致。一是采用多工序添加，使加香加料更加均勻穩定。二是采用國際物流標準識別系統，讓每個保溫輸料罐都有了自己的“身份證”，使其移動和輸料實現了全程可追溯。三是采用雙系統加香加料設備，解決了單系統設備在更換產品時牌號易混淆、清罐不及時、雜物有殘留等弊病，有效消除了加香加料過程中的不可控因素。

　　——智能激光選葉。為確保“支支精品”，5A精品生產線在行業首次啟用激光選葉技術，從光譜、形狀、顏色等角度選葉，“片片精選”達到了食品級的生產標準。

　　——智能九式烘絲。以前對于不同品種、不同品質的烘絲處理都是“一鍋燴”，導致煙絲處理有好有壞，而5A精品生產線引進九模式烘絲機，創造性地將烘絲模式“由1變9”，為每一種煙絲定制個性化烘絲加工模式，并通過二段式低溫輕處理，最大程度保留煙草本香，去除雜氣，確保煙氣更醇和。同時，5A精品生產線還引進了全球處理溫度最低、體積最小的氣流式低溫處理烘絲機，將煙絲處理溫度由常規設備的230℃降至160℃，較好地保留了煙絲的有用物質。

　　——智能分貯醇化。5A精品生產線采用全過程恒溫恒濕控制，在不同工序之間保持煙絲隨時貯存在最佳溫濕度環境中，使煙絲在每個工藝環節都得到充分醇化，保證養分平衡，吸收均衡。此外，該生產線還對成品煙絲采用進口木箱密封分箱存放，煙絲箱采用激光導引智能小車實現配送。

“智”管：處處精益

　　2014年，龍巖煙草工業公司實現節約可控成本6457萬元，15項卷煙工廠對標指標全部實現同比提升。

　　“企業管理的進步需要用數據說話，管理水平的高低需要用數據來衡量，管理的成效也需要用數據來體現。”龍巖煙草工業公司總經理廖材河認為，數據資源已經成為“智慧工廠”越來越重要的資源，大數據所蘊含的價值正在逐步釋放，有效處理、分析、應用好這些數據，實現對企業的智能管控，是“智慧工廠”持續提升決策能力、從粗放走向精益的重要途徑。

　　在實際生產過程中，龍巖煙草工業公司構建了基于數據倉庫技術的生產績效測量分析平臺，通過對設備綜合效率、質量指數、庫存周轉次數、生產物耗指數四大指標進行多層級、多維度分析，對涉及生產運營管理的海量數據進行梳理，從中分析出生產短板，并以此為依據實現對生產短板的快速、精確定位，促進企業實現優質基礎上的低耗。

　　得益于邏輯嚴謹且細節豐富的結構化指標體系、維度和層級清晰的分析模型，以及數據倉庫、聯機分析等信息化技術的支持，龍煙人如今可以方便地沿著各個維度的邏輯路徑，進行“上卷”、“下鉆”、“旋轉”。即便在沒有確定具體的分析需求時，也能夠通過在數據中“漫游”，快速地查找到問題所在。通過“漫游”，數據的潛在價值被充分挖掘，短板定位也更便捷高效。

　　以OEE（設備綜合效率）指標為例。在OEE分析平臺上，記者發現，從全年來看，該指標可以從OEE相對較低的7月向下一層查看7月哪一天的效率最低，也可以從時間維度切換到區域維度；可以查看7月卷接機與包裝機的OEE對比，再查看卷接機的計劃性停機損失率；還可以從卷接機的計劃性停機損失率向上查找到整個生產區域的計劃性停機損失率，真正實現了數據的全方位、多角度、立體式分析。

　　黃海是動力車間的能源管理技術員，記者近日在動力車間見到他時，他正用移動終端掃描二維碼進行設備點檢。

　　黃海告訴記者，在動力車間的每個關鍵設備區域，都有一個二維碼，這也是EAM（企業資產管理）系統“入口”。工作人員掃描二維碼后，移動終端上會顯示本次點檢所要檢查設備的重點部位、狀態、正常運行標準等。一旦發現異常，就可以在第一時間通過移動終端通知維修人員，確保設備正常運行。

　　“A是導致出現問題B和C的關鍵因素，我們只要抓住A，就能從源頭上避免B、C出現。”黃海說，以前他們只顧“埋頭干”，卻不“抬頭看”，往往糾結于為什么A會導致B、C出現這個點，卻忽略了類似問題所具有的普遍規律這個面。“抓關鍵、找規律，這是大數據思維相關性特征所帶給我們的啟示。”

　　卷包車間2區以前通過7臺空調進行車間溫濕度控制。為避免不必要的浪費，動力車間通過跟蹤收集分析各空調的運行數據，發現在非極端天氣下，只開3臺空調就能夠保障卷包車間正常生產所需的溫濕度。這一改善，一年可為企業節約120萬度電，節省資金78萬元。

　　“大數據分析意味著企業能夠從這些新的數據中獲取新的洞察力，并將其與已知業務的各個細節相融合。”廖材河告訴記者，大數據分析的本質其實是通過智能化實現企業管理的精益化，而這也正是“智慧工廠”所追求的目標。