烟草行业
在烟草行业中，某些关键加工工序，其过程的稳定性会对质量指标有直接影响。安脉盛研发的烟草制造智能控制与寻因分析系统，在中央集控系统之上，MES系统之下，构建智能制造系统层，实现少人化生产、品质可复现、可控参数优化、异常问题可寻因。帮助烟草制造企业，解决“操作依赖人员经验、可控参数非全局”等痛点问题。
业务痛点
产品质量波动
不同操作人员熟练程度、操作习惯、经验、专注程度不同，引起产品质量指标忽高忽低
无法联动控制
凭人工经验估算工艺参数，使质量指标勉强符合规格要求，却并非全局优解
解决问题效率低
异常发生时，难以高效利用历史数据客观评估问题，分析原因、解决问题效率低
解决方案
整线联动控制
基于历史数据和工艺机理，建立制丝线自组配投料至成品丝的烟叶烟丝含水率、重量、温度变化的数字孪生模型、整线联动寻优预测分析模型，根据来料情况、烟叶组配等级情况、物料温度、环境温湿度等因素，计算出可控工艺参数的更优组合，实现整条产线的联动更优控制。
单工序生产过程优化控制
实时采集生产过程数据，基于多输入多输出的预测控制模型，实现制丝工艺中增湿生产过程的智能控制、干燥生产过程的智能控制，显著稳定单工序出口含水率和温度，并大幅提升操作效率。
质量问题寻因分析
基于安脉盛自主研发的工业物联网平台，洞察关键质量指标与生产过程变量间的关联关系，当质量指标发生劣化时，找到引起异常的因子，并及时提供报警消息。
客户价值
减少人工工作量
智能控制系统投运率高达99%并实时监测各类异常，有效解放监督和操作人工。
降低质量波动
通过对加水量、直喷蒸汽等操纵变量的在线优化控制，使关键工序出口物料水分标偏降低60%，出口水分批次均值与目标值偏差降低0.1。
改善烟丝干燥的一致性
通过批次间关联模型，改善烘丝入口水分一致性，使批次间的烘丝脱水量更趋于一致，进而改善感官品质的批次间一致性。
精准控制批加料比例
建立重量预测模型，精准预测加料（香）入口批次累计重量，有效改善加料（香）精度和料（香）偏移程度。
提升成品烟丝水分一致性
根据各类变量对水分的影响关系，克服各类扰动，精准管控批间水分，使成品烟水分实际值与目标值偏差降低30%。
减少物料消耗
通过大数据分析，找到头尾料加工的更优参数值，减少烘丝干头干尾重量，减少烟丝物料损耗。
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