向“数”而行 以“智”提质——长沙卷烟厂以数智赋能质量提升

长沙卷烟厂生产车间中央控制室内，电子大屏实时汇聚各类质量数据，集中呈现全流程质量运行态势；生产机台，各类关键指标曲线动态更新；终端看板，设备运行状态与预警信息一目了然。这一幕，正是工厂以智能制造为牵引，推动质量管理由“经验驱动”向“数据驱动”转型的生动缩影。

数据贯通夯基础，让质量信息“流得动”

自该厂开展信息化建设以来，积累了海量生产过程数据和质量信息，过去由于这些数据散布在不同系统且标准不统一，大量数据资源处于“沉睡”状态，其价值未能得到充分发挥。工厂以数据治理为抓手，构建了厂级、部门、班组、机台四级数据架构，贯通设备端、系统端和管理端，实现关键指标在线采集、实时传输、集中呈现。全流程覆盖制丝、卷包到成品检验，统一指标口径和标准规范，让质量信息从“点上可见”扩展到“链上可追”。

随着数据体系日益完善，原本分散沉淀的数据资源实现互联互通、共享共用，质量信息流转更加顺畅、追溯更加高效，生产过程中的数据价值被持续激活，为质量精准管控和高品质卷烟稳定生产打下了坚实基础。

图为该厂员工查看智能产线质量信息（供图：盛亚琴）

模型赋能强控制，让关键过程“稳得住”

随着消费者对产品质量提出更高要求，卷烟生产不断向精细化迈进，对过程控制稳定性提出了更高要求。在长期实践中，部分关键指标受环境温湿度、设备参数等多重因素影响，人工调控更多发挥“事后纠偏”作用，如何通过“事前预防”实现关键过程稳定受控，成为提升质量水平的关键课题。

长沙卷烟厂以人工智能算法为核心，构建“采集—分析—决策—执行”一体化控制闭环，把管控关口前移至生产过程之中。聚焦关键变量，打通跨工序数据链路，运用机器学习算法融合分析多源数据，提前识别参数变化趋势并联动调节。一旦系统捕捉到异常偏离，立即发出预警并生成调控建议，指导现场快速响应，把风险化解在萌芽阶段。同时，全面升级SPC系统，实现连续监测和分级预警，形成“动态感知、即时响应”的过程防控机制。在模型赋能下，关键参数实现实时感知、动态调节，生产过程由“人工盯控”向“智能稳控”转变，关键工序运行更加稳定，产品品质持续提升。

智能检测强验证，让质量结果“判得准”

在高速运转的生产线上，细微缺陷往往稍纵即逝。传统人工检测方式受检测频次、识别精度等因素限制，对微小缺陷的捕捉能力存在一定局限，部分质量信息仍依赖人工判定和线下追溯，难以实现全过程、全批次精准识别，质量追溯链条也有待进一步完善。长沙卷烟厂以智能检测为抓手，加快构建“在线识别、智能预警、精准追溯”质量验证体系，推动质量检测由人工抽检向智能识别转变。

在检测端，推进产品在线自动取样与高频实时分析，实现缺陷即时识别、异常自动报警，让质量问题第一时间被发现、第一环节被处置。

在识别端，引入AI视觉检测技术，对产品外观进行全覆盖扫描，提升细微缺陷检出能力，实现质量异常精准识别。

在追溯端，贯通检测数据与生产信息链路，推动质量信息实时关联、全程留痕，形成“检测—预警—追溯—处置”闭环管理机制。依托智能检测体系，质量检验由传统人工判定向智能识别与人工复核协同并行转变，质量隐患实现早发现、早预警、早处置。

图为该厂维修技术人员调试智能成像检测系统（供图：李尧）

下阶段，长沙卷烟厂将持续深化智能制造与质量管理融合创新，进一步拓展人工智能、数据模型等技术在质量治理中的应用场景，不断推动质量管控由“局部优化”向“全流程协同”升级、由“经验管理”向“智能决策”转变，加快构建更加精准高效、智能协同、全程可控的现代化质量管理体系。