浅谈数据统计分析在复烤企业的应用前景

尤祥宇　李晨曦

摘 要：随着“大数据”、“云计算”、“人工智能”的快速发展，数据统计分析在企业发展中的作用愈加明显，复烤生产在卷烟生产工艺链中发挥着承上启下的作用，为了进一步进一步做好数据统计分析工作，切实提升复烤生产产品质量水平，针对复烤生产中数据统计分散、不全面、不真实，数据分析不充分、不及时，企业之间统计数据未开放共享等问题，通过不断完善复烤生产中相关数据的统计，实行企业之间统计数据开放和共享，深入分析复烤生产数据之间的协同关联关系，挖掘数据分析潜力，建立产品质量—设备参数数据库，实现产品质量提升、生产效率提高以及生产成本降低等目的，助推复烤行业实现快速发展。

关键词：复烤生产;工艺链;数据统计;数据分析;数据开放;共享;数据库;质量;效率;成本

当前卷烟工业企业对于复烤产品质量要求的不断提高，加之卷烟工业部分工艺向复烤企业前移，复烤企业在卷烟生产工艺链中的作用越来越重要，而復烤生产各环节数据统计的有效性和充分性与否决定着复烤工艺水平提升的高度，相对卷烟工业来说，复烤企业属于粗放型加工企业，如何完善复烤生产环节相关数据统计，做好数据统计分析工作，进一步提高复烤产品质量，实现更优更稳定的复烤产品质量成为复烤行业亟待解决的问题。

卷烟工业企业技术的不断进步，对打叶复烤企业进行烟叶配方加工提出了新的要求。为适应中式卷烟技术的发展对烟叶原料的要求，复烤加工要求突出精细化、均质化、轻处理的特点，同时不同工业客户的烟叶原料品质、加工理念的差异使得个性化、定制化的加工尤为重要，传统的经验加工模式已无法满足加工需求。

复烤生产中统计数据主要来源于质量检验、复烤设备运维参数及相关产品质量信息。质量检验主要包括物理指标检测和化学成分检测;复烤设备运维参数主要包括设备结构尺寸、加工流量设定、生产能耗、风机转速、电机转速、称重数据等;复烤产品质量主要由内在品质和外在质量两方面组成。内在品质包括总糖、还原糖、烟碱、总氮、蛋白质、淀粉等化学成分以及烟叶燃烧和吸食特性，化学成分含量的协调性与烟叶的燃烧和吸食特性密切相关;外在质量包括烟叶部位、身份、颜色、叶片结构以及填充性和吸湿性等，烟叶部位、身份、颜色、叶片结构等与烟叶的填充性和吸湿性息息相关。

（一）复烤生产中数据统计分析方面存在的不足

1.数据统计分散

复烤生产大致分为四个环节，即原烟收储环节、烟叶分选环节、复烤加工环节、成品保管环节，每个环节均形成相应的统计数据，但这些统计数据更多的是检验该环节产品相关质量是否合格以及是否流通到下一环节，四个环节之间的数据相对独立，统计数据分散在各个环节，未形成统一的数据库，不利于进行数据统计分析，加之各复烤企业之间的统计数据相互独立，未开放共享，导致部分统计数据差异性小和样本量少等情况，无法进行深入分析。如：不同批次复烤加工烟叶成品之间的水分CV值存在一定差异，由于数据统计分散，未对原烟仓储环节及分选环节烟叶水分波动情况对最终成品水分CV值的影响进行综合统计分析;杂物管控水平根据成品片烟的含杂情况来进行评定，仅对复烤加工环节的剔杂设备和人工剔杂情况进行统计分析，原烟仓储环节烟叶含杂情况及分选环节含杂情况对成品片烟含杂情况影响程度未进行综合统计分析。

2.数据统计不全面

复烤企业质检设备与复烤设备的完善与否对产品质量的提升影响较大，各复烤企业之间的质检设备和复烤设备虽大同，但小异之处甚多，加之企业之间发展速度和创新力度不同，导致数据统计不全面，如：均质化加工过程中，对水分CV值与烟碱CV值重视程度很高，但对总糖、还原糖、总氮、蛋白质、淀粉、杂物等数据的统计不全面;批次烟叶的打叶复烤出片率统计，通过加工完后成品数量统计和投料量统计后进行计算得出，未对复烤加工过程打叶前后的烟叶流量进行统计分析，使得出片率统计存在一定的滞后现象。

3.数据统计不真实

近年来复烤企业均重视“三标”管理体系的建设，就质量管理体系来说，在生产过程中，真正做到“写我所做，做我所写”的企业不多，统计数据不真实等现象时有发生，部分数据的统计存在着为检查而统计，为数据对标而统计等乱象，如：设备故障率统计方面，各复烤企业因设备年限、设备性能以及人员能力等不同，设备故障率存在一定差异实属正常，但从统计数据来看，差异性非常小，存在为数据对标而统计的现象;打叶机组设备运行参数控制，大多采用统一的标准范围，未考虑随着设备时间的增加，部分设备的性能降低，需对设备运行参数控制范围进行修订，存在重视操作，轻视数据统计，设备参数统计未反应真实数据，存在为检查而统计的现象。

4.数据分析不充分

大多数复烤企业只重视对数据的统计，但对数据的分析重视程度不高，如果把“数据统计”比作“画龙”，那么“数据分析”则相当于“点睛”，只有数据的统计而没有数据的深入分析，则数据统计的作用将大大降低。复烤企业在复烤生产中存在着统计数据分析不充分等现象，如：烟叶等级、部位、产地等的不同，导致复烤加工环节叶片结构的不一致，对相关的设备运行参数进行了统计，但对设备运行参数与叶片结构的关系未进行深入分析;设备维修方面，对设备维修维护数据未进行深入分析。

5.数据分析不及时

复烤行业在信息化建设方面相对缓慢，导致统计数据的传输以及数据分析的传输受限，加之企业统计数据分析人才的缺失及培养不充分，造成复烤企业统计数据分析不及时，加之各复烤企业之间数据未开放共享，导致部分统计数据样本差异性小和样本量少，导致数据统计分析受阻，未能进行及时分析。如：复烤成品水分检测需要一定时间才能完成，对水分检测不合格的成品，未及时根据质检室慢烘检测数据进行在线近红外检测设备的校准和造成水分不合格的原因分析，存在数据分析不及时等现象;备品备件的合理库存，由于故障维修换件统计样本量少，对大部分备品备件的合理库存不明确，造成资源的浪费和资金流转效率的降低。

（二）针对复烤生产数据统计分析方面存在问题的改进建议

1.完善相关设备和数据统计，实现统计数据共享和产品质量信息可追踪

针对数据统计方面存在的问题，通过进一步完善复烤生产四个环节的数据统计，实现统计数据的正向传送和逆向反馈，收储环节进行烟叶品种、产地、身份、等级等数据信息统计;分选环节的烟叶进行选后烟叶水分、内在化学成分、分选损耗、等级纯度、杂物等数据信息统计;复烤加工环节烟叶进行烟叶温度、水分、杂物、叶片结构、装箱密度、设备运维、物资耗用、备品备件等数据信息统计;成品保管环节进行烟叶水分、温度、含杂率、包装质量等数据信息统计。各环节之间的数据可双向传输共享，实现每一箱成品烟叶质量统计信息可追踪到具体的品种、产地、混配等级、叶片结构、各环节含杂水平、水分及化学成分指标统计情况，实现批次烟叶全过程质量信息追踪，为产品质量提供保证。

2.深入分析统计数据，建立产品质量—设备运维数据分析库，优化产品质量指标

通过对复烤生产各环节统计数据进行深入分析，将产品质量信息与设备运行维护数据关联在一起，设备维修及维护保养的好坏，直接决定着设备运行状态的好坏，而设备运行状态的好坏，对产品质量影响较大，通过对设备运行参数进行优化，进一步提升产品质量，并在此基础上建立产品质量—设备运维数据分析库，如：复烤加工环节成品水分检测数据不合格，需对相应生产时间段的烤片设备及在线检测设备运行情况进行分析，以及对应生产时间段的润叶设备及打叶设备运行情况进行关联分析，采取多种改进措施，进一步提高成品水分检测合格率，实现成品含水率指标的优化。

3.实行企业统计数据开放共享，降低产品质量指标优化成本，实现降本增效

复烤生产中产品质量指标的优化依托于设备的运行参数的优化调整，当产品质量—设备运维数据样本量较少或样本数据差异较小时，需要设定科学的试验方法来进行产品质量指标的优化，若复烤企业之间统计数据共享，则可进一步降低产品质量指标优化试验成本，同时企业之间维修数据共享对设备的未来维修维护也提供了一定的借鑒和指导意义，如：烤片机的维修，通过数据共享可分析出零部件的最佳维修维护周期，以便对烤片机零部件进行及时维修维护，保证设备运行状态良好。

（三）数据统计分析在复烤行业的应用前景：

复烤生产数据统计分析可使复烤企业复烤加工水平上一台阶，同时也是复烤企业实现智能复烤的必由之路。数据统计分析统计分析在复烤行业具有较大的应用前景，主要体现在以下三个方面：

1. 复烤产品质量的提高

应用数据统计把日常生产中复烤生产各环节的统计数据进行集中管理，并在企业之间共享统计数据，可实现各个复烤厂生产数据的实时横向对比和纵向比较，同时建立产品质量—设备运维数据分析库，再通过计算机自动检索和运算，为加工原料提供比较适合的设备运行参数，同时借助复烤企业之间统计数据共享，协同分析各复烤厂统计的产品质量数据、质检数据和设备运行数据为产品质量数据优化提供指导方向，如：打叶风分后的大片率，其影响因素有来料烟叶部位等级、烟叶温度、烟叶水分、加工流量、打棍转速、框栏形状、风送风机转速、风分风机转速、网板形状等，每一个影响因素的变动均会影响叶片结构的改变，要实现设备运行参数的优化，在样品数据差异较大、样本量较多的情况下，可采用矩阵数据分析法确定各影响因素对叶片结构影响程度的顺序，进而进行相关参数的优化，提高复烤产品质量。复烤产品质量的提高主要体现在：（1）均质化加工水平的提升。在烟叶分选环节，进一步完善近红外检测设备、红外水分仪等检测设备，建立分选环节烟叶的内在化学成分含量统计数据，实现各等级烟叶高效组配及混配，使混配工艺前移，为均质化加工提供原料保障。在复烤加工环节，建立投料烟叶质量—设备运行参数—复烤产品质量数据链，并借助数据共享，为设备运行参数优化提供指导。统计数据库的样本量越大，统计输入信息越多，统计分析后，则生产过程更加可控，有助于实现设备高效智能控制。（2）实现精细化加工。通过对设备运行参数的优化进行精细化加工，实现人工操作向智能操作的转变;完善在线检测设备，加强过程检测数据的应用，实现由结果检测反馈控制向过程检测正向控制+结果检测反馈控制的双重调节，确保复烤产品质量更加稳定，同时通过检测数据的进一步完善，为过程控制提供更加精确的指导。（3）生产质量的追踪及控制。生产过程数据统计分析可实现产品质量的追踪及控制，进而为复烤产品质量提供保障，应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学地区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，进而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。实现了结果控制向过程控制、人工控制向系统控制的转变，提高了产品质量。如：分选环节通过检测手段的完善，实现烟叶分选质量追踪及反馈闭环控制;杂物剔除方面，通过杂物剔除设备的完善及相关数据的提取，实现杂物反馈追踪，将杂物尽量控制在复烤生产链的前端。同时根据产品质量统计数据分析结果，可反映出设备运行状态的好坏，为设备优化提升提供一定的指导意义，进一步提升产品质量。

2. 生产效率的提高

通过数据统计分析和应用，让复烤生产过程更加可控，通过建立产品质量—设备运维数据分析库，让设备运行性能更优，实现高效率生产，主要体现在：（1）设备故障时间的减少。一方面，设备故障信息的统计分析，使设备故障处理效率进一步提升，缩短故障维修时间;另一方面，设备运行参数的优化，使得设备运行参数区间更加合理，较少了故障发生的概率和时间;同时随着设备故障预检测技术及数据统计的完善，对设备故障进行提前预防和处理，避免了设备故障的发生。（2）设备性能参数的优化。通过统计分析不同工业客户的原料需求，以及生产加工过程中不同产地等级的原料在不同环境下的差异，结合烟叶原料加工特性、设备设施的实际条件来对生产加工参数进行最优设定，并根据在线实际加工情况进行智能调整，实现由传统的经验加工方式向智能化定制加工转变，提高原料加工水平和加工效率。原料数据信息的输入及完善，协同检测设备，实现设备运行参数调节和控制的更加有效、合理，使设备发挥更大的效能。（3）不合格品输出的减少。通过设备控制水平和信息化建设水平的提升，实现自动控制向智能控制的转变。减少了人工误操作导致的不合格品输出;通过结果反馈控制向过程控制的完善，减少了不合格品的产生量;通过数据统计分析进一步完善质量检测路径，实现过程控制的及时调整，减少不合格品发生的概率。

3.生产成本的降低。

数据统计分析和应用，让复烤生产过程更加透明化，减少复烤生产过程中存在的不确定因素，优化了复烤生产过程的资源利用效率，降低了生产成本。主要体现在：（1）维修成本的降低。完善设备故障信息统计，实现预防维修，减少设备故障时间，降低成本;充分利用故障维修过程数据统计及分析，对出现的类似故障可实现高效维修，进一步缩短维修时间，实现成本降低;通过企业之间设备运维数据的协同共享，实现精准维修，对关键零部件进行精准更换维修维护，降低成本。（2）人工成本的降低。通过设备参数的优化调整，实现人工调整向自动及智能调整的转变，达到减少操作人员人工成本的目的;通过检测设备数据统计及数据分析利用，实现烟叶分选及组混配由人工主观控制向机器客观识别的转变，从而减少烟叶分选和投料人员，通过烟叶数据信息的及时录入和存储，借助自动化装卸设备及信息化设备，实现人工装卸向智能装车和分类入库的转变，从而减少装卸人员的使用;杂物剔除环节，完善杂物剔除设备，形成杂物信息数据库，为杂物剔除设备性能的完善提供数据支撑和改进方向指导，逐步实现人工主觀剔杂向设备自动剔除的进一步转变，减少现场捡杂人员。（3）生产周期的缩短。设备故障率的降低使得设备的有效作业率上升，达到缩短生产周期的目的;通过人工操控向智能控制的转变，生产效率进一步提高，生产周期进一步缩短;通过控制更加精确，减少了重复加工频次和时间，生产周期进一步缩短。（4）备品备件的高效使用。通过各复烤厂之间的备品备件数据库的协同共享，一定半径范围的复烤企业共用备品备件，进一步降低各复烤厂之间的物资及备品备件安全库存量，提高资金的流转效率，降低成本。

综上论述，数据统计及分析在复烤行业具有较大的应用前景，有助于实现复烤行业更好更快的发展。数据信息的完善和统计，使复烤加工过程逐步实现数据化和信息化，统计数据的分析应用，助推复烤加工过程实现智能化和高效化，不断提升生产加工服务能力，为确保原料保障上水平提供坚实的支撑，发挥前端烟叶质量把关和后端卷烟生产原料保证的作用，凸显复烤企业在烟草产业链中的地位和价值。

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（云南烟叶复烤有限责任公司师宗复烤厂   755700）