解决方案

智慧工艺

行业背景

BACKGROUND

▷ “集众智者成大事”，随着大数据与智能算法在汽车生产或者卷烟加工行业的快速运用，推动了汽车和卷烟生产制造水平的不断升级与革新。其中生产工艺是将研发设计的产品赋予灵魂的重要一环，推进工艺智能化技术应用并覆盖于产品的设计、工艺、制造全生命周期，是实现智能制造的深水区。

现状

目前在卷烟或汽车行业内存在以下问题：

○ 问题导向型”调整工艺参数，耗时且耗费成本高；
○ 工艺参数变更标准后进行试生产，存在一定风险；
○ 人工控制措施误差大，差异大，且不利于工业知识的沉淀；
○ 生产过程中对参数变化的反应调整的及时性、准确度在不同工序、流程

存在显著差异；
○ 事后抽检无法做到99.99%质量保障。

解决方案

SOLUTION

▶ 利用卷烟或者汽车生产过程产生的历史数据，结合具体目标对全工序、

全流程参数进行聚类、决策分层等系列筛选与划分，找寻相应的工艺参

数调整影响体系，从体系参数簇角度进行全局调整。

▶ 以在历史工艺参数标准下进行卷烟生产或者汽车生产所产生的大量数据

为载体，结合参数影响体系簇的关联性，利用AI仿真算法与机器学习的

算法构建历史条件下的生产场景模型，再带入相应的调整参数数值，以

及更新控制标准下的生产状况数据，不断更新迭代出新的生产条件下的

场景模型。

▶ 利用先进的智能算法将人员操作的历史痕迹进行学习演练，并引入适当

的辅助工具与设施加以适用改进，在解放人员双手的同时，还可进一步

提升产品生产的工艺品质与效率。

▶ 卷烟离散性加工过程可能是一个复杂的非线性时变过程，加上在卷烟生

产过程中还可能存在众多不确定的干扰因素，所以精确过程控制难度很

高。将基于机理模型和具有在线样本学习能力的数据驱动模型结合起

来，可以对工艺参数进行实时调整与补偿，实现生产过程的智能优化

▶ 对包含在线检测在内的测量系统进行智能化测量系统分析，保证测量数据的精准和可靠，为进一步的智能工艺预警及优化闭环控制提供基础保障。

方案价值

VALUE