浅谈人工智能制造背景下的卷烟企业能源管理应用研究

浅谈人工智能制造背景下的卷烟企业能源管理应用研究

张伟峰

河南中烟工业有限责任公司黄金叶生产制造中心  河南郑州 450000

摘要：卷烟企业作为传统制造行业的一部分，在人工智能制造背景下，能源管理应用成为关注焦点。本文通过介绍卷烟企业能源管理的挑战和问题，以及人工智能技术在能源管理中的应用，探讨了人工智能制造背景下的卷烟企业能源管理应用的优势和益处。对于卷烟企业来说，能源管理是可持续发展的重要环节。人工智能技术可以通过实时数据采集、能耗分析与展示、能耗异常检测与报警、能耗优化建议等功能，帮助企业更加精准监测和管理能源消耗，提高生产效率，降低成本，减少能源浪费。

关键词：人工智能制造；卷烟企业；能源管理；应用研究

随着科技的不断进步和人工智能技术的飞速发展，人工能制造正成为工业界的热门话题。卷烟企业作为传统制造行业的一部分，在人工智能制造浪潮下也面临着新的挑战和机遇。能源管理作为企业可持续发展的重要环节，对于卷烟企业来说尤为重要。通过对人工智能制造背景下的卷烟企业能源管理应用的深入研究和探讨，将有助于卷烟企业更好地应对能源管理的挑战，提升企业竞争力，为可持续发展做出贡献。同时，也将为其他制造企业在能源管理方面提供借鉴和参考，推动人工智能技术在制造业的广泛应用与发展。

1.背景综述

人工智能在卷烟制造企业能源管理中的应用，为企业提供了更加智能和精确的能源管理方式。通过整合传感器、数据采集和分析系统，人工智能可以实时监测和分析卷烟生产过程中的能源消耗情况，找出能源浪费的问题和潜在的改进点。

首先，人工智能可以通过智能化的能源监测系统收集大量的实时数据，例如设备的用电数据、温度数据、湿度数据等等。这些数据可以帮助企业深入了解能源消耗的情况，并根据数据分析得出合理的能源消耗模型和趋势预测。

其次，人工智能可以通过数据处理和分析算法，识别出能源消耗中的浪费和低效问题。例如，可以通过对设备运行数据的分析，发现能源消耗异常或者不合理的情况，并给出相应的优化建议。

最后，人工智能还可以通过预测性维护和故障诊断，提前发现设备出现的问题，并进行及时修复和优化，从而减少停机时间和能源损失[1]。

2.提升卷烟企业智能制造能方法

数据化与连接：建立完善的数据采集系统，将生产过程中的各个环节与设备的数据进行实时采集和记录。通过物联网技术和传感器设备，将设备、工序、原材料等各个部分连接起来，实现数据的互联互通。

引入人工智能技术：应用人工智能技术，对大量采集到的数据进行分析和处理。利用机器学习算法、深度学习技术等，挖掘潜在的模式和规律，解决生产过程中的问题。例如，通过预测分析，优化生产计划和调度，减少生产中的浪费和停工时间。

自动化生产设备：引入自动化技术，改进生产流程，提高生产效率和质量稳定性。采用智能化的机器人设备、自动化控制系统等，实现卷烟生产过程中的自动操作和控制，降低人工干预，减少人为因素对生产的影响。

智能质量检测系统：建立智能化的质量检测系统，通过视觉识别、图像处理等技术，对产品供应链集成与协同：建立供应链上下游的信息共享平台，实现材料供应、生产计划、销售预测等环节的协同和优化。通过智能化的供需匹配和动态调整，减少库存压力，提高生产资源的利用率[2]。

3.技术架构

3.1系统实施方案

数据采集与监测：安装传感器和仪表设备，实时采集设备、系统和能源数据，并将其传输到中央数据采集平台；包括电力消耗、天然气、水等各种能源的使用情况，以及设备运行状态、温度、湿度等相关数据。

数据整合与分析：建立数据管理平台，对采集的数据进行整合和存储；运用人工智能技术，对能源数据进行分析和建模，发现能源消耗的潜在问题和优化空间，例如通过机器学习算法识别能效改进的机会。

能源消耗预测与优化：基于历史数据和模型建立预测模型，准确预测未来能源消耗情况，并提前做好调整和优化措施；结合生产计划、设备状态和能源需求等信息，制定合理的能源消耗方案，最大限度地降低能源消耗成本。

能源监控与报警：设定能源消耗的目标和阈值，建立报警机制；实时监测能源消耗情况，一旦超过设定的阈值，即时触发报警，通知相关人员进行处理。

能源优化决策支持：建立能源优化决策支持系统，根据数据分析和实时监测结果，为管理层提供决策支持和优化方案；结合生产计划和公司战略，制定合理的能源消耗目标，并通过智能算法提供最佳的能源利用方案。

能源文化建设和培训：加强能源管理意识，开展员工培训和教育活动，提高员工对能源消耗和节约的认识。

3.2能耗数据采集

选择合适的传感器和仪表设备：根据卷烟企业的能源类型，选择相应的传感器和仪表设备进行数据采集。例如，液位传感器、流量计、温度传感器等。

安装传感器和仪表设备：将选定的传感器和仪表设备安装在相应的能源消耗设备或系统上，确保其能够准确、稳定地采集数据。例如，安装温度传感器在锅炉或热交换器上。

数据质量监控：对采集到的能耗数据进行质量监控，确保数据准确、完整和可靠。可以设置数据异常检测算法或阈值来判断数据的有效性。

数据分析和可视化：通过人工智能技术对能耗数据进行分析和建模，提取能源消耗的规律和趋势。可以使用机器学习算法识别能效改进的机会，并将数据结果以可视化方式展示，例如制作能耗仪表盘或报表[3]。

3.3能源监测系统功能设计

数据处理与存储：对采集到的能源消耗数据进行清洗、校正和预处理，确保数据的准确性和一致性。同时，将处理后的数据存储在数据库或数据仓库中，以便后续的分析和应用。

能耗分析与展示：根据实时数据和历史数据，进行能耗分析和趋势预测。通过数据可视化的方式，以图表、仪表盘等形式展示能源消耗情况，帮助用户直观地了解能源使用情况和变化趋势。

能耗异常检测与报警：通过机器学习和数据挖掘技术，建立能耗异常检测模型。当检测到能耗异常时，及时发出报警，并提供详细的异常信息和原因分析，帮助企业快速定位问题并采取相应措施。

能耗优化建议：基于能耗数据和生产情况，提供能耗优化的建议和方案。通过智能算法和模型预测，帮助企业找到节能的关键环节和改进方向，提供具体的优化措施，以提高能效和降低能源消耗。

实时监控与远程控制：可以实现对能源设备和系统的实时监控和远程控制。通过远程接入功能，可以随时查看设备运行情况、调整参数，以及远程控制设备的开关机状态，保证能源设备的正常运行和优化调整。

结语

人工智能在制造行业的发展为卷烟企业的能源管理带来了新的机遇和挑战。通过应用人工智能技术，卷烟企业可以实现对能源消耗的精准监测和管理，提高生产效率，降低成本，达到可持续发展的目标。人工智能制造背景下卷烟企业能源管理应用的发展前景广阔，是卷烟企业实现可持续发展的重要领域。通过持续创新和合作，可以不断提高能源管理水平，为卷烟企业的发展和社会的可持续发展做出贡献。

参考文献

[1]王立琼,刘西尧,杨华强.智能制造背景下的卷烟企业能源管理应用研究[J].现代工业经济和信息化,2022,12(10):155-157.

[2]竺炜,王可.基于EasyDL提升回收卷烟包装箱效率的功能实现[J].数字技术与应用,2021,39(04):125-127.

[3]顾茜,冯明辉.面向“全数据”,探索价值驱动转型之路——大数据背景下卷烟质量管理的几点思考[J].今日财富,2021(05):62-63.