基于數據中臺的制絲線數據分析與研究

劉杰 袁媛

摘要：為夯實卷煙廠的數據應用基礎，解決數據煙囪現象，實現數據共享，深挖數據價值，可通過建設數據中臺的方法，業務上的數據沉淀到數據中臺進行歸一化處理與共享，數據中臺提供數據服務能力反哺業務，循環優化業務流程，支撐決策分析和精益管理。文章設計了基于數據中臺的制絲線數據分析架構，對數據源、數據服務、數據開發、業務功能模塊四個層面進行了闡述，對該架構理念下的制絲數據具體分析應用情況和使用效果進行了介紹與闡述。

關鍵詞：制絲;數據服務;數據中臺

一、引言

某卷煙廠通過技術改造在制絲生產環節實施了功能較為完善的制絲集控系統，實現了制絲生產數據采集、設備數據采集、工藝質量數據采集，生產相關數據的處理和生產指令的執行，對制絲生產過程進行管控，設備狀態、工藝狀態、物料狀態、環境狀態、能源品質、生產工單、產量、消耗等數據通過系統進行展現，供生產管理人員實時了解當前生產狀況。

在煙絲儲存環節實施了煙絲箱式儲絲物流系統，采用現代物流技術和信息技術把成品煙絲放在煙絲箱內，通過立體存儲來替代傳統柜式存儲以適應卷煙柔性化生產的需要。

以上兩套系統在各自的業務領域發揮了重要作用，但從制絲線信息化全局來看，生產環節和儲存環節為兩套獨立的業務系統，數據體系基于生產和儲存業務單元垂直積累，從而形成了數據煙囪現象。垂直式數據體系的優點是緊貼場景反應敏捷，缺點是數據分散、不標淮，難以共享共用形成數據合力，數據價值優勢被削弱，存在數據分析應用數量多而散、低水平重復、實用價值低的現象。同時，制絲線在日常的生產過程中，采集、保存了大量的數據，其中包括歷史趨勢數據和工藝設備檢測數據，如果能用好用活制絲生產過程產生的海量數據資源，構建卷煙廠制絲數據共享機制與平臺，推進數據匯集融合共享、推進數據價值深度挖掘、推進基于數據的決策優化[1]，必然會從中發現設備或工藝存在的問題或規律，找到更佳的工藝解決路徑，從而提升生產資源綜合配置效率，有效發揮數據創新驅動潛能。

二、基于數據中臺的架構設計

（一）數據中臺的內涵

數據中臺居于前臺和后臺之間，是企業級的數據共享、能力復用平臺，是數字化轉型的基礎和中樞系統。數據中臺聚合業務中臺和應用平臺的數據，通過數據技術對海量數據進行采集、計算、存儲、加工，同時統一標準和口徑。數據中臺把數據統一之后，會形成標準數據，再進行存儲，形成大數據資產層，為業務前臺提供數據資源和能力的支撐，實現數據驅動的精細化運營[2]。

數據中臺不僅可實現企業數據標準化和資產化，還具備以下能力：

一是打通數據孤島。數據中臺架構顯而易見的好處在于，將企業信息化架構由不同平臺下分散的煙囡式系統集群變革為部署在同一平臺下基于服務的應用系統集群。數據中臺最基本的功能就是通過一定的規則從各個子系統中收集數據，用以做進一步的后續處理。平臺化的中臺體系可以打通制絲線生產環節和儲存環節的數據，實現制絲全線過程數據的顯性化和規范化，使企業低成本地獲得大量統一、真實、可靠的生產數據。

二是實現數據的復用與共享。中臺的核心思想就是復用和共享。引入數據中臺中數據服務化理念，結合業務分析方法論，將中臺中的數據資產、數據模型按照業務需求進行服務封裝，最大限度消除應用之間的數據接口，沉淀通用的數據服務，面向制絲生產不同業務環節和用戶，分層次、分場景、高效賦能業務。通過提供高度統一、標準化、產品化的數據共享服務，實現數據到業務的高效閉環和數據服務化。

三是賦能生產業務場景的創新發展。在數字化轉型的環境下，數據不再僅僅是對歷史事件的刻畫，而變為驅動企業業務創新的關鍵[3]?；跀祿信_和大數據相關組件，生產部門可根據自身的需要進行業務場景數據分析應用的開發。業務上的數據沉淀到數據中臺，數據中臺在線服務反哺業務，循環優化業務流程，實現數據驅動運營的閉環。

（二）基于數據中臺的制絲線數據分析架構設計

架構設計的總體思路是：對制絲線生產過程中產生的實時數據、歸檔數據、煙絲高架庫數據進行提取、清洗，整合生產要素數據，建立制絲信息資源目錄和數據融合服務體系，持續提升數據的匯聚、處理、應用和服務能力，豐富信息資源門戶內容，實現制絲整體生產總覽、預警、預測、統計功能，為生產管理提供支撐。

卷煙廠數據中臺架構由數據源、數據服務、數據開發、業務功能模塊四個層面構成（見圖1）。

數據源：基于卷煙廠虛擬化平臺運行的制絲管控系統、煙絲高架庫系統，以及相關業務文件作為數據源，基本涵蓋了煙絲生產過程的全部數據。通過數據采集技術，實現數據源中已有數據接入、實時數據接入、文件數據接入、圖片數據接入。

數據服務：數據存儲采用分布式文件系統、分布式數據庫等技術，提供結構化、半結構化和非結構化的海量數據存儲能力，同時滿足快速數據庫查詢的需求。通過數據治理，管理制絲生產分析所需的各類基礎數據，為下一步數據計算奠定充分的數據基礎。

數據計算層采用離線計算、流式計算、即席查詢等技術，實現海量數據的采集、清洗、存儲等數據批處理計算，提供高性能、高吞吐、低延時的實時數據計算，以及強一致性的低延時數據即席查詢。

數據開發：通過構建微服務支撐、數據支撐、應用支撐等支撐體系，通過任務調度、任務運維、指標工廠等功能的實現，開展關鍵工序指標、設備運行狀況、工藝質量情況等分析主題的構建，支撐多維精益應用[4-6]。

業務功能模塊：作為面向管理人員、生產人員、分析人員提供數據服務的最頂層模塊，聚焦于對數據的應用和展現，通過把數據融入具體的業務經營場景中，基于豐富的數據模型開展場景化應用，如制絲生產全景展現、生產異常管理、合格率分析、批次間質量分析、各儲柜和煙絲庫信息綜合展現分析等，用數據解決具體的業務問題，直接賦能卷煙廠的制絲生產。

三、基于數據中臺的制絲線數據分析應用

構建數據中臺的目的是解決實際生產過程中煙葉（絲）的過程數據、成品煙絲庫存數據的共享以及對歷史數據的快速查閱及共享，對數據資產進行管理與運營，提升數據資產價值，實現數據業務化，滋養前端業務。

（一） 多元數據采集

在數據中臺部署后，構建形成數據資源整合、業務能力沉淀的卷煙廠共享服務平臺，將制絲管控、煙絲高架庫中的數據表平滑遷移至數據中臺，并通過對兩套表結構分析與基礎數據資源的整合，各類型業務數據按照數據所具備的屬性進行策略性抽取、匯集，內容包括：統一數據采集、數據采集監控、數據整合、采集信息歸集等，建立制絲生產主要指標應用的功能模型。

（二） 入庫加工

對數據進行入庫管理，包括進行庫表管理、連接管理、任務管理、作業管理以及異常處理等，對數據歸集全流程進行管控，對入庫數據進行二次采集、數據清洗、規則替換、數據排重以及工作流調度，實現治理數據按照標準模型形式存儲。

（三） 數據可視化引擎

利用數據可視化分析引擎進行數據匯總分析，通過儀表盤、報表、交互式 WEB 界面和基于 3D引擎的數據可視等形式來全方位、多視角的展現制絲數據分析結果，為制絲生產提供全面的生產視圖及多維度數據分析，支撐大屏端、Web 端、手機端生產運行分析視圖展示。

（四） 應用展現

基于數據中臺的制絲線數據分析總體實施后，在態勢分析上，綜合展示制絲線3D工藝流程圖，顯示當前設備的當前批次、有效作業率及狀態、物料狀態、貯柜當前狀態等信息，同時提供生產計劃、生產數據、工藝參數、設備數據的查詢，實現各職能部門對制絲生產過程的實時監視和管理;在監控預警上，對制絲線水分、溫度等調控指標，進行異常操作統計與報警;在專題分析上，根據批次查詢全線重要指標完成合格率、平均值、執行班次等信息，便于對各工藝段質量狀況進行追溯;在貯柜管理上，根據采集到的貯柜數據，形成完整的貯柜狀態展現，對于每一個貯柜可查詢當前或者以前貯柜狀態，貯柜管理以列表的方式實時顯示貯柜的信息，包括貯柜的批號、牌號、貯柜狀態（進料、料滿、出料、有料、柜空）、進料量、存料量、出料百分比、進料開始時間和進料結束時間、儲存時長等信息;在統計報表上，通過扇形圖、直方圖等圖形對煙絲庫各牌號煙絲庫存信息進行分析與展現，提供多層次的制絲生產趨勢圖及報表，包括報警分析、歷史趨勢分析等[7]。

四、結束語

卷煙廠的數據應用雖然有一定基礎，但多數業務系統屬于煙囪式系統，需要打通各系統之間的壁壘，快速提升數據的服務水平?？赏ㄟ^打造數據中臺實現生產數據集成共享和綜合展現，更好的適應業務前端的快速變化和后臺管理體系的穩健管控，為卷煙廠各業務部門提供數字化服務型統計分析，進一步推動卷煙廠精益管理和數字化轉型。

參考文獻：

[1]楊德春，冉彬，孔令虎，等.以數據為核心的煙草制造行業數字化轉型[J].變頻器世界，2021，24（3）：81-84.

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[7]謝漢秦.數據質量控制在制絲生產線中的運用[J].企業技術開發，2016，35（17）：41-42

作者簡介：劉杰（1976-），男，江蘇沛縣，學士，高級工程師，研究方向：數據管理。