基于物联网技术的片烟养护智慧库房建设

文｜陕西中烟工业有限责任公司延安卷烟厂

姜华

本文从当前片烟养护存在的问题出发，探索引入环境温湿度传感器、包芯温度探针等物联网设备，构建片烟养护智慧库房体系，具备了片烟养护持续监测、库房环境自动温湿度控制、养护作业智能引导、数据服务等功能，并对系统应用的效果进行了初步分析。

随着我国打叶复烤的全面实施, 片烟已成为烟叶的主要贮存形式,打叶复烤后的片烟在使用前必须经过一至三年的自然醇化过程。片烟仓库的温湿度环境直接影响片烟的自然醇化效果，而片烟质量的优劣直接影响卷烟成品的内在质量。片烟的醇化与烟包内的温度水分和环境温湿度有着重要的关系，片烟仓库作为片烟的储存地，必须维持相对恒定的温度和湿度环境。因此，在片烟的自然醇化过程中，如何对烟包内的温度水分和仓间的环境温湿度进行监控，是片烟科学养护的一个重要工作。

随着技术不断进步，各卷烟工业企业开始探索利用最新的物联网技术和设备对片烟养护的全过程进行监测和管控，主要是利用仓库温湿度传感器、包芯温度水分传感器等各类物联网终端设备，将库房温湿度、包芯温度水分等实时监测起来，同时将空调、通风装置、除湿机以及加湿机等设备整体联动起来，实现片烟养护过程中最优环境调控，以期提升片烟养护质量、为卷烟配方提供支撑。

图1 包芯温度、环境温湿度采集监测体系

笔者结合本单位实践，探索构建了一套基于物联网技术的片烟智慧库房框架，对这种新模式下的养护体系进行了再造，并对养护效果进行了探讨。

一、片烟养护现状

整体上看，片烟养护作业分为库房环境温湿度管控与片烟霉变碳化预防养护作业、片烟虫情监测与杀虫作业两大领域。这两块都属于劳务密集型作业，其中，片烟霉变碳化预防养护作业领域具有以下几个特点：

一是作业较为传统。现有作业模式主要基于原有技术水平条件下形成的一套经验性作业体系，具有经验性、被动性、劳务密集型特征。这种作业模式对于设施、设备、人力的要求总体不高，从近五年烟草行业统计数据分析，卷烟工业企业片烟养护劳务外包比例接近100%，片烟仓储设施外包比例达42%。

二是作业效率不高。整体作业模式停留于劳务密集型作业，片烟养护主要通过加大人力投入、加大养护频次避免霉变、炭化问题概率，作业效率、精准度、有效性都有待提升，尚存在大量的无效作业。

三是养护质量有待提升。由于缺乏持续监测体系，需要通过定期性检测发现霉变、碳化问题后再进行补救性作业。这也导致片烟霉变和虫情问题时有发生，特别在一些外租仓库设施中。据不完全统计，行业片烟养护整体霉变率高达3%。

四是信息化空白。片烟养护整体的信息化系统严重缺失，养护过程中缺乏数据实时采集体系和持续监测体系，数据采集较为碎片化、间断化；作业过程缺乏统一调度支撑，作业零散化、低效化；养护作业和质量缺乏评估体系，养护经验化、粗糙化。

二、片烟智慧库房建设思路

打造片烟养护智慧库房，将片烟养护从传统的劳动密集型作业解脱出来，需要借助最新的物联网技术和设备，将片烟养护全过程的各类关联数据信息实时采集起来，将排风扇、除湿机等各类降温除湿设备整体联动起来，将养护作业基于各类信息预警更加精准起来，构建一套从数据采集监测到精准环境控制、从精准养护到养护数据服务的闭环体系，彻底改变传统养护方式。

一是采集监测体系建设。依托物联网设备，实现养护过程中环境温湿度、包芯温度水分等核心数据实时高效采集，建立起长期监测体系。

二是智能养护调度和自动温湿度控制体系建设。当监测数据达到预警范围时，局部环境温湿度自动控制，开启养护作业调度指令，达到精准环境管控、精准养护的目标。

三是片烟养护质量评估体系建设。依托全程采集信息，建立起对环境影响及控制、养护作业、养护质量等分别评估的数据服务体系，不断优化提升养护作业水平。

四是数据服务体系建设，为原料采购、养护仓库分配、卷烟配方提供完整的数据支撑。

三、关键设备及技术探索

从片烟智慧库房建设思路看，所用到的物联网关键设备及技术主要分成两块：一是便捷、稳定、安全的物联网环境采集设备，二是将零散的信息采集及温湿度控制设备链接到一起的控制装备。现将前期各单位开展过的实践、技术瓶颈点及突破思路分析如下：

1．环境温湿度传感器

前期陕西中烟、安徽中烟等卷烟工业企业在环境温湿度采集设备方面进行了探索，利用技术较为成熟的温度传感器、湿度传感器，实现库房环境温湿度的自动感知、无线传输和提前预警。

这些实践前期主要的技术瓶颈点如下：

一是无线温湿度传感器的电池寿命。片烟库房环境要求减少设备布线，最好采用无线设备，但无线设备的电池往往会成为瓶颈点。延安卷烟厂在实践中主要通过大容量电池（不能过大，否则存在安全隐患）、可充电电池、电池管理，解决电池寿命过短问题。

二是温湿度传感器的无线传输问题。由于片烟保养过程中要求尽量进行垛位、仓间、库房的密闭，会对温湿度传感器的无线信号传输产生很大影响。延安卷烟厂采用了较为先进的Lora传输方式，有效解决了密闭性环境的无线传输问题。

2．片烟包芯温度、水分传感器

从需求角度上看，片烟包芯需要监测的数据包括温度、水分两部分，部分卷烟工业企业也探索研发了包芯温度水分探针。但总体上，温度方面采用成熟的温度传感器，相对比较准确；而水分没有成型的传感器，普遍通过电阻电容进行间接测算，但会受到压力、片烟品种、环境等多方面的影响，数据可能会存在较大的偏差。

从当前实用性角度出发，延安卷烟厂采用了片烟包芯温度探针，先着手监测长期养护过程中的温度变动情况，并为养护人员提供预警功能。此外，通过电池管理和Lora传输方式解决好电池寿命和无线传输问题。

3. 降温除湿设备联动装置

行业通用的温湿度控制系统普遍集成在降温除湿设备上，具有较为分散、操作不便、费时费力、无法集中操作等缺陷。虽然部分降温除湿设备也具备单独的自有温湿度检测及开关系统，但整个操作缺乏整体性。在库房温湿度、片烟包芯温度持续监测的基础上，预警功能转化为自动降温除湿作业，需要引入强弱电信号转换装置，将后台系统的降温除湿作业弱电指令通过强弱电信号转换设备转换为局部排风扇、除湿机开启强电指令，实现温湿度采集仪与周边排风扇、除湿机点对点一一对应，库内温湿度自动控制。

四、片烟智慧库房建设框架

1．采集监测体系建设

基于环境温湿度、包芯温度探针的全新物联网技术支撑，可建立起片烟醇化养护管控体系，彻底革新传统的片烟醇化养护经验性、事后性、补救性作业态势。如下图所示，一般一个批次的复烤片烟温度水分都极为接近，且一般就近存储在1-2个储位上，库房温湿度外界环境基本相同。因此，可30-50个片烟箱加载一个温度探针，探针实时采集片烟箱温度数据信息传输到后台系统，同时结合库房温湿度采集仪采集的区域环境温湿度数据信息，形成包芯温度水分与环境温湿度持续监测体系。当环境温湿度或包芯温度超过预警界限并持续升高时，系统会显示出预警信息，提示进行相关作业。

2．智能养护体系建设

在采集监测体系支撑下，所有养护作业全部基于预警和调度信息。当出现预警信息时，根据系统下发的作业指令对相应片烟箱及周边片烟检查，如需要则直接进行翻包倒箱养护作业。这种模式下，所有养护作业主要基于系统预警信息和养护指令，作业的精准度、高效性大幅提升。

同时，通过环境温湿度预警信息，直接由系统下达降温除湿作业弱电指令，通过强弱电信号转换设备启动局部的排风扇、除湿机或者空调，达到自动降温除湿作业的目标。整体设备架构如图2所示。

图2 片烟库房温湿度监控系统架构图

3．数据服务体系建设

（1）基于片烟醇化生命周期的大数据质量评估。

图3 基于片烟醇化生命周期的大数据质量评估体系

如图3所示，按照时间轴和成熟度将片烟醇化建立起生命周期，生命周期各个阶段需要关注的重点有所差异。依托生命周期，建立起整个仓库到各个批次、各个储位的关联性评价体系，评价重点围绕片烟醇化养护，将包芯温度水分曲线、环境温湿度曲线、养护作业断点信息、虫害曲线、理化指标变化曲线以及片烟成熟度曲线等全部反映到同一个时间轴中，便于对各个批次养护质量进行完整性分析。一方面，便于片烟养护人员有一个整体评估，便于后期工艺改进；另一方面，便于卷烟配方人员掌握各个批次养护质量，更精准地进行配方管理。

（2）养护环境关联性影响分析。

截至2020年底卷烟工业企业已开展四个方面的环境影响分析：一是库房内外环境对比分析，便于更加精准掌握外部环境变化阈值，以及对各个仓间温湿度影响程度，便于提前根据天气预报做好各个仓间养护准备。二是仓间环境温湿度与周边包芯温度对比分析，可重点对特定楼层、位置进行重点分析，便于精准掌握各仓间、位置环境对包芯的影响程度，设定好位置特征标签，为后期结合片烟等级精准存储提供支撑。三是霉变及霉变预警分析，分析霉变产生前一段周期周边环境温湿度以及包芯温度变动曲线，分析霉变产生的环境阈值点、区域变化曲线，便于精准掌握各个区域环境温湿度以及包芯温度水分的霉变预警阈值，为预警优化提供支撑。四是包芯温度水分波动TOP10分析，分析一段周期内包芯温度波动最大的十个点周边环境温湿度变化情况，便于精准追溯环境变化趋势性阈值。

（3）卷烟配方、口味与醇化环境影响分析。

卷烟配方、口味乃至于后期消费者接受度（销量）与醇化环境影响分析是一个比较大的大数据分析课题。烟草行业都普遍认可云贵地区的片烟醇化环境，认为是比较理想的醇化环境，但是对于不同醇化环境下包芯温度水分长期变动曲线、片烟成熟度，由于缺乏数据支撑难以深入研究。基于包芯温度以及库房温湿度实时采集，累计一个醇化周期数据后，可以分析不同醇化环境下片烟养护的影响，并与卷烟配方、口味进行关联性大数据分析，从而找出不同口味卷烟最适宜的醇化环境，反向根据消费者卷烟口味需求定制卷烟醇化环境，真正实现按订单组织生产、组织环境。

五、片烟智慧库房效果分析

1．库房温湿度自动管控体系大幅提升了作业效率，提高了降温除湿作业精准度，减少了电费消耗，真正实现了物联网化智能管控。一是作业效率上，降温除湿作业设备开启由原来单栋30分钟降低为一键指令开启或系统管控。二是作业精准度上，由原来定期开展整体降温除湿作业、能源消耗量较大，转变为系统自动开启预警点周边排风扇、除湿机，实现了由粗放作业向精准作业的转变和提升，能源消耗量大幅降低。三是电费消耗大幅降低，一方面通过自动管控实现了精准降温除湿作业，减少了降温除湿整体作业的频次，降低了电耗；另一方面，整体降温除湿作业通过系统预约功能安排到晚间用电空档期进行，电价相对较低，降低了成本。

2．霉变预防体系初步建立，可大幅降低乃至杜绝霉变现象。通过包芯温度水分探针实现了片烟箱内部温度的持续监测，结合周边环境温湿度，形成联动预警体系，当温度超过25摄氏度时，系统自动预警，在霉变产生前人为介入改变预警烟箱及周边烟箱的局部环境，避免霉变产生。

3．养护作业智能调度体系初步建立，作业精准度大幅提升。改变了原有养护作业具有一定盲目性、事后性的缺陷，养护作业更为精准，根据系统预警发起翻包倒箱作业调度指令，劳务投入大幅降低，可降低劳务成本50%。

4．数据档案体系初步建立。传统片烟醇化养护作业信息缺失严重，导致卷烟配方人员只掌握片烟产地、等级、年份等基础信息，对于养护过程及质量了解不清晰，卷烟口味的持续性和品质无法得到有效保障。而基于温度水分探针的片烟醇化养护，可实现整个养护过程痕迹化记录，能够细化到详细的温度水分周期变动曲线，结合理想醇化环境对整个醇化周期的养护质量形成整体评价，便于卷烟配方人员全面掌握，根据不同卷烟配方等级使用不同醇化环境、不同养护质量的片烟，实现精准配方。