基于大数据的国内卷接设备研究热点演化分析

汪翠兰，李秀芳，王德吉

1 中国科学技术大学，安徽省合肥市金寨路96号 230026；

2 河南中烟工业有限责任公司黄金叶生产制造中心，郑州经济技术开发区第三大街9号 450016；

3 中国烟草总公司职工进修学院，郑州鑫苑路7号 450008

卷接设备是生产卷烟的专用设备，也是提高卷烟质量的关键设备。亓四华从最新问世的几种卷接设备的突出特点入手研究了卷接设备的发展动向[1]，王剑从卷烟机、装盘机和接装机三个方向探究了设备的结构改造趋势[2]，李军分析和探讨了目前卷烟机设备的升级发展趋势[3]，王冬梅从卷接包设备的几种维修模式，对卷接包设备健康状态评价方法进行研究[4]，刘云对国内外卷烟机控制系统现状作了详细的介绍[5]，张振华等[6]对卷接设备生命周期全过程进行综合研究和探讨。上述研究都是卷接设备单一方面进行研究，缺乏系统研究。本文将以中国知网和中国专利信息网为基础，定量与定性相结合，利用大数据分析对卷接设备领域的发展热点和前沿进行分析，展示卷接设备科学知识的发展进程与结构关系，显示卷接设备研究前沿热点和发展趋势。

1 材料与方法

1.1 数据来源

从中国知网，抽取主题词为“卷接设备”的论文，时间跨度为1979 年3 月2 日起至2019 年12 月30 日。从中国专利信息网，抽取主题词为“卷接设备”的专利，时间跨度为1983 年8 月4 日起至2019 年12月30 日。从中国烟草总公司职工进修学院IETM，平台抽取主题词“卷接设备”的卷接设备分类的基本信息，时间跨度为2007 年12 月30 日起至2019年12 月30 日。

数据的处理流程如图1 所示，先从IETM 平台的关系型数据库里读取卷接设备的基本数据，从知网和中国专利信息网采集以卷接设备为主题的论文和专利等XML、WEB 半结构化数据，存放到数据库Hive；采集后的数据经过Spark 数据清洗模块进行清洗；清洗后的数据放到中间件Hive；使用neo4j 创建知识图谱，并通过ElasticSearch 进行查询。

图1 jysb-kj 软件大数据处理流程Fig. 1 Big data processing flow of jysb-kj software

考虑到数据源简单，作者、单位、期刊等都直接使用名称即可，对原始数据进行处理，分别提取出作者（发明人）、公司、关键词的实体，并确定卷接设备图谱下的本体库。将数据转为三元组，导入到neo4 中。

1.2 研究方法

本文采用中国烟草总公司职工进修学院2018 年课题卷烟设备知识图谱建设研究开发的软件jysbkj1.0。该软件通过Scrapy 爬虫进行数据采集和清洗，存储到Hive 数据库里面，通过Pandas、TensorFlow等库进行知识图谱分析。

2 结果

2.1 主要机构分析

以任意两个机构名为网络图顶点，选择最大关系深度，采用jysb-kj1.0 深度优先遍历算法开展可视化分析和展现，得到图2。从图2 可以看出，在卷接设备相关论文前20 名的机构中，常德烟草机械有限责任公司的论文数量排在第1 位，河南中烟工业有限责任公司的论文数量排在第2 位，专利数量排在第1 位。许昌烟草机械有限责任公司2010 年转型滤棒成型与辅联设备制造，但论文仍排在第3 位，专利排名第6。

图2 卷接设备主要机构Fig. 2 Major institutions studying cigarette making machines

2.2 核心作者及合作网络分析

从图3 中可以看出，论文前五名名分别是河南中烟工业有限责任公司的栗勇伟、中国科学技术大学经济技术学院骆德汉、红云红河（烟草）集团昆明卷烟厂周密、中烟机械技术中心孙斌、常德烟草机械有限责任公司潘恒乐。专利前五名名分别是河南中烟工业有限责任公司的栗勇伟、河南中烟工业有限责任公司吴志强、内蒙古昆明卷烟有限责任公司吴迪、厦门烟草工业有限责任公司廖友辉、江西中烟工业有限责任公司蒋文峰。

图3 1979 年-2019 年卷接设备主要研究者Fig. 3 Main researchers focusing on cigarette making machines from 1979 to 2019

2.3 研究热点分析

关键词之间的相关性在一定程度上可以揭示不同研究方向或视角的内在联系，通过对关键词的共现分析可以判断卷接设备研究热点的发展变化。本研究通过关键词词频统计和共词聚类分析，获得了高频度出现的主题词共词，从而获得研究热点或领域内的研究热点。通过软件jysb-kj1.0 程序分析卷接设备领域的关键词。网络中一个结点充当其他节点的“中介”的次数越高，它的重要性就越大，这个重要性可以用中心度来描述，即一个结点承担最短路的次数除以所有的路径数量，在图中用节点的大小来表示。某段时间对某指标的关注，可以用关键词突现度来表示。本研究通过聚类算法进行关键词检测突现度，并用关键词词频大小来表示，具体结果如图4 和图5 所示。

根据卷接设备的结构特性，图4 和图5 的关键词可以汇总整理为5 类，第1 类是控制系统，包括PLC、变频器、节能、现场总线、profibus-dp、伺服控制、交流伺服，说明设备控制系统的智能性不断提高。第2 类是数据采集系统，包括数据采集、接口系统、机器视觉，说明卷烟设备数字化程度不断完善。第3 类原辅材料类，包括接装纸、烟丝、卷烟纸、滤棒、水松纸、烟丝结构等，说明卷烟材料的重要性。第4 类工艺指标类，包括烟支、烟支质量、搓板、烟支重量、稳定性、吸阻、工艺风力、烟丝结构等，说明设备服务于工艺质量的要求。第5类设备可靠性类，主要包括风力送丝、稳定性、故障诊断、除尘系统、噪声、刀头，反映了卷烟环境对卷接设备可靠性重要性。

图4 卷接设备领域论文关键词聚类Fig. 4 Keywords clustering of papers on cigarette making machines

图5 1983—2019 年卷接设备领域专利关键词聚类云图Fig. 5 Patent keywords clustering cloud in the field of cigarette making machines from 1983 to 2019

从图4，图5 可知，控制系统和数采系统排在前面，是研究的重点领域，符合卷接设备智能化发展趋势，体现了行业设备精益管理不断深入推进，揭示了卷烟工业企业加速推动由制造向智造转变，同时五类指标包括控制系统、数据采集系统、卷接设备、卷接工艺、原辅材料，说明卷接设备是一个系统工程，只有设备、产品、材料、管理、排产全面智能化才是真正的智能烟机。

2.4 发展趋势

网络中心度是计算机图论中表示某一节点的重要度，本研究借助这一概念表示卷接领域某一关键词在关键词网络图中的重要性[7]。根据参考文献[8]通过网络中心度在0.3 及以上的关键节点时序图，进行聚类分析，可以探索卷接设备研究规律和热点，如图6。可以发现，卷接设备发展历程呈现出以下规律：

图6 关键节点时序图Fig. 6 Timing diagram of key nodes

1）可靠性不断提高趋势：卷接设备从事后维修走向全员生产维修（TPM）、在线监控、大数据分析、云边协同，可靠性不断提高。

2）速度不断提高趋势：卷接设备从机械式走向电气式、变频器、伺服控制、运动控制。在机械式时代切刀从单刀走向双刀，烟枪从单烟枪走向双烟枪，水松纸从单刀单切转向烟支切割旋转切；电气时代从皮带齿轮传动到伺服电机单独驱动，从接装胶超离合器到电磁离合器控制胶泵到伺服电机控制胶泵，可控性不断增强，速度不断提高。

3）设备智能化不断提高的趋势：从继电器、单片机控制走向PLC控制、运动控制然后走向总线控制，网络控制，然后走向智能制造。

3 结论

本文从研究机构和核心作者及其合作网络关系、研究热点、发展趋势3 个方面对卷接设备领域的研究现状进行了分析。通过分析得到如下结论：随着大数据、互联网、人工智能技术在卷烟中的应用，卷接设备的生产能力、质量、效率将不断提高，并最终走向智能烟机。