青岛卷烟厂 山东 青岛 266101
山东中烟工业有限责任公司青岛卷烟厂，制丝车间，山东省青岛崂山区137号，266101
【摘要】青岛卷烟厂制丝车间以追求精益生产为目标，以信息化技术为支撑，以工业互联网技术为基础打造智能制丝系统，为复杂的生产和供应提供优化解决方案，解决了生产过程中的计划排程问题，提高生产效率。
关键词：信息化；工业互联网；智能制丝；计划排程
引言
近年来，烟草行业大力推行精益管理工作，以提高企业的竞争力。但是烟草行业作为传统生产制造企业，在第四次工业革命掀起的“互联网+”的浪潮中受到极大的冲击。因此，为打破传统生产模式的束缚，积极响应国家局全面推广精益管理工作的号召，在保证卷烟品牌均质化生产的前提下，进一步完善生产管控模式，优化生产组织方式。
1 问题现状
制丝车间作为青岛卷烟厂两大生产车间之一，目前具有9000kg/h、5000kg/h、3000kg/h制叶丝线、3800kg/h制梗丝线、白肋烟线、薄片线以及500kg/h试验线，生产各类牌号烟共30余种，且个别牌号分模块加工，同时还存在储柜资源共用，存在冲突的情况，计划排程复杂，影响制丝生产效率。
2 问题分析
针对上述问题，需要解决的方向主要有三方面：
①实时把握车间的生产情况和设备的运行情况；
②对生产计划进行排程，形成最优的生产计划；
③寻找储柜进柜的最佳进柜方案，防止冲突
3系统设计
3.1系统的整体规划
通过对问题的分析并结合设备的现状，对系统进行了整体的规划，系统整体规划图如图1所示：
图1 智能制丝系统整体规划图
系统的功能分为五大方面:
①信息概览:概览生产线的主要信息；
②分段数据：实时显示生产数据和设备数据；
③系统设置：对用户的信息和权限进行管理；
④智能排产：生产计划导入，智能模拟排产，最优结果显示；
⑤参数设置：工艺参数和设备参数进行设置
3.2系统的详细设计
3.2.1数据库的设计
青岛卷烟厂制丝车间各生产线产生的数据繁多复杂，因此对收集到的数据进行了分类，共分为五大类，分别有：工艺参数数据、设备参数数据、工单信息数据、储柜信息数据和质量指标数据，并且按照数据的来源、格式和范围等不同的维度进行统一规范，方便数据的使用和维护。
3.2.2系统硬件平台的设计
系统硬件平台的设计根据硬件的工作环境和负担的工作任务主要分为三层：底层硬件、中控层硬件和应用层硬件。
4系统实现
4.1模型与规则的建立
通过对储柜进出柜状况、设备保养时间、换烟换份时间等数据进行采集，制定系统的运行规则，并结合遗传算法，运算出最优解。
4.1.1遗传算法
遗传算法：是通过模拟自然进化过程，寻找最优解的智能算法。
运算过程[1]：
a)初始化：初始化方法产生初始种群,。
b)评价种群：计算群体P(t)中各个个体的适应度。
图2遗传算法
c)判断是否满足终止条件，如果终止条件满足，则输出结果，否则跳转到步骤d。
d)交叉变异：将选择、交叉、变异等遗传算子作用于群体，产生子代。
e)如果。
4.2系统硬件的开发
智能制丝系统使用IBM的X3850服务器作为系统的专用服务器，以制丝车间现有的中控网络平台为基础，通过底层传感器和PLC对数据的采集上传至数据库，经服务器处理后分发至不同的客户端。
4.3系统软件的开发
4.3.1软件开发的工具
智能制丝系统的软件开发采用国际主流的程序开发语言和平台，以应对不同的开发任务。
表1 软件开发工具及语言对照表
4.3.1移动端软件开发
智能制丝系统的一大创新点是将设备信息和生产信息的监控移植到移动端，解决中控操作台监控数据的单一性和局限性，实现随时随地监控设备状态。而将监控信息发送到移动端这一过程主要用到的核心技术是Socket通信。
当移动端程序开始运行后，系统将主动向服务器发送一个Socket请求，请求双方建立连接，在网络连接稳定和验证信息正确的条件下，请求被允许，双方连接通道建立成功。此时，移动端可根据提前约定好的指令获取对应的信息。
5系统测试
为保证系统在安全性、稳定性、兼容性、准确性和实用性方面满足运行的要求，因此设计测试用例表记录系统的测试结果，并采用基于测试用例的准则对测试结果进行认定。
最终的测试结果满足[2]：
①功能性测试用例通过率达100%；
②非功能性测试用例通过率达95%；
③测试用例功能点覆盖率95%
这三项测试用例准则的要求，系统认定合格。
6小结
本设计将信息技术与传统生产模式相结合，一定程度上改善了传统生产模式的弊端。在系统投入使用以后，储柜资源分配更加合理，减少了冲突等待时间，优化了生产资源调配，提高了生产效率。设备信息获取的便捷性使员工能及时获取异常状况，提高了应变能力。
参考文献:
[1] 高亮,张国辉,王晓娟.柔性作业车间调度智能算法及其应用.华中科技大学出版社，2012.10.
[2] 向守超，姚骏屏等.Android程序设计实用教程.北京:电子工业出版社，2012.11
论文作者:汤学超，李振
论文发表刊物:《科技新时代》2019年7期
论文发表时间:2019/9/10
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