企业简介

四川中烟工业有限责任公司成都卷烟厂坐落于全国首家4A级乡村旅游风景区——成都市三圣花乡旁。工厂占地面积41万平方米，建筑面积17.7万平方米，绿化面积8万平方米。现有主业在岗职工1400余人，是“娇子”品牌的诞生地和“宽窄”系列产品的主要生产基地。

工厂创建于1952年。经过建厂初期的创业、改革开放后的突破、跨越世纪的崛起，工厂由小到大，由弱变强，逐步发展成为大型卷烟生产制造基地。2003年川渝中烟工业有限责任公司成立，成都卷烟厂成为其下属企业；2006年成都卷烟厂与什邡卷烟厂实施联合重组，组建四川烟草工业有限责任公司，工厂成为公司下属成都分厂；2015年四川中烟工业有限责任公司成立，工厂成为四川中烟下属成都卷烟厂。工厂始终致力于创建标杆工厂，配备先进生产设备并根据生产需求实施适应性改造，不断增强硬件设施对生产制造、产品质量、信息化和节能环保的保障能力。现制丝工序配备两条5000公斤叶丝线、一条2000公斤梗丝线，以及一条500公斤“宽窄”专线；卷包工序现装备卷接包设备27组，主要为PROTOS1-8、ZJ112、GDX2、GDX1等中高速机型。

在聚力创建标杆工厂的同时，工厂不断提升内部管理水平，坚持“为市场提供优质产品的卷烟制造基地、为公司输送各类人才的人才培养基地、不断实现技术和管理创新的创新示范基地”的发展定位，以在“十三五”末跻身行业前列为目标，整合内部资源，健全质量体系，优化管理流程，全面提高员工素质，追求企业与员工和谐发展、共同进步。同时，工厂始终注重履行社会责任，做好节能环保工作，实现绿色生产。

目前，成都卷烟厂正举全厂之力，深入践行“国家利益至上，消费者利益至上”行业价值观，朝着创建标杆工厂的目标砥砺前行，为推动四川中烟高质量发展奋力拼搏！

项目背景

1. 智能化战略需求

通过信息化手段对企业实现精细化的管理，是提高企业核心竞争力的重要手段。目前大多数企业都建立了自己的系统，是否拥有一套精准的数据分析、快速的智能化数据分析系统已成为衡量传统企业与现代企业的重要标准。

目前烟草行业存在一定程度的“数据丰富、信息贫乏”现象，究其原因，就是数据的分析、挖掘利用能力尚为薄弱。很多信息只是被简单地堆积在一起，进行基本的统计和查询，并没有进行各系统间数据的有效整合，更没有将数据真正转化为决策的工具，这无疑是一种信息资源的浪费。

另外，对资源的使用和管理主要依赖人工方式完成，缺乏完善的智能化管理流程，对核心业务需求的响应严重滞后难以做到准确和高效。当数据量急剧增大，原有的资源配置将逐渐形成性能上的瓶颈，此时人们又疲于奔命于硬件资源的扩容以迎合日益加剧的应用负载。

成都卷烟厂经过多年来信息化工作的开展，已经积累了大量的数据，包括制丝加工参数、质量指标过程数据、卷包可配置式数据等等。如何通过构建质量预警模型、设备状态评价预测模型、卷烟物理指标控制评价模型等，挖掘数据价值，为产品质量改善、生产过程优化、提质增效提供数据支撑，这些都是工厂大数据应用的新课题。

2. 工作业务整合需求

1）数据系统无法支撑数据需求

目前工厂成品质量数据来源由PDM系统和人工电子表格组成，PDM系统属于传统的数据系统，业务开发周期长，维度、模式等相对固定，无法适应新形势下对数据越来越高的需求。

 2）报表填报复杂，工作量大

工厂推行杭烟标准后，产品质量判定要求新增为500多项，由于系统缺失，为保证工厂质量数据的有效传递，采用人工通过电子表格填报质量数据，造成数据录入繁琐，熟练人员每日需花费大约3个小时/天进行数据录入。

 3）业务运行依赖人工报表

成品质量数据依赖人工报表，数据反应缓慢，且数据采用人工录入，导致数据时效性较差、数据质量不高。目前工厂采用电子表格方式进行统计分析工作，形成统计分析工作量巨大，除了固定格式的分析以外，还要灵活的应对各种变化的分析需求，工艺管理人员月度质量统计分析每月需2-3天/人。因而数据的可用性、易用性、可分析性等方面均无法满足日益增长决策支持的需要，无法及时准确反映工厂质量情况，数据分析能力弱，数据应用的程度不深，没有最大限度地发挥数据的潜在价值。

业务场景

1. 质量数据线上化及可视化

1.1 痛点/需求

1）提高工艺质检数据时效性的需求。工厂成品质量数据需每天完成填报，平均耗时2.89个小时。

• 提高数据可用性、可分析性的需求。工厂PDM系统仅保存了物测和物测判定数据，只有少量的、固定的数据分析能力，为满足工艺分析需求，管理员需人工完成数据分析工作，平均耗时2.97个小时。

• 高数据准确性的需求。管理员每天需对大量的数据进行填报、统计、分析，数据量大，耗时长，无法通过人工复核的方式验证数据的准确性。

注：以上时间数据利用问卷统计，工作日志以及业务竞赛数据平均而成。

1.2 解决过程

利用信息化手段，建立填表网页，将品牌数据与生产科月度计划数据联动，减为品牌选择量逐级拆分缺陷代码，自动匹配代码，可实现减少录入时间。

工厂级的数据平台具备跨系统获取数据的能力，可以利用平台自动获取PDM系统物测数据和物测判定数据，通过班组、时间、品牌三个参数，实现物测数据和外观数据的准确匹配，也可以进一步减少录入时间；

梳理业务流程，创建业务模型，可以依靠平台实现各类统计分析报表的自动形成，可以直接取消统计分析时间。

检验员点选质量缺陷，只需输入缺陷数量，系统自动进行判定，物测指标自动采集系统数据。

每日自动形成每日检验报告，无需人工进行汇总统计

1.3 价值

通过平台的建立，简化了业务流程，并实现数据自动化，大大缩短了人工填报、数据汇总分析的工作时间，数据的准确性、及时性也得到了大幅提高。工艺质量科人工填报数据约需要3小时/人/天，数据平台10分钟之内就能完成数据录入工作，工作效率提升1700%，月度数据汇总统计2-3天/人，数据平台自动形成形成相关报表，把统计时间转移到思考业务优化上面，让时间真正有价值，让数据真正有意义。 

2. 质量数据现场看得见

2.1 痛点/需求

产品质量检验后，需检验人员以信息单的形式进行现场通知，现场设备操作工无法第一时间获取质量检验数据，质量数据存在一定的滞后性，导致操作工无法根据检验数据及时进行质量纠错。现场设备操作工需对检验数据进行及时掌握产品质量情况，保障完成后续的分析改进工作。

2.2 解决过程

通过平台自动获取质量数据，根据现场操作工实际需求，进行按需设计，按照日期、班组、机台、工序等维度，通过敏捷开发建立现场的质量数据驾驶舱，让操作工第一时间掌握质量检验数据信息，及时有效进行质量预防及纠错，降低了产品质量风险。

2.3 价值

由于平台能够自动获取质量数据，并以秒级呈现，质量数据的及时性得到了有效保障，产品质量数据2020年上半年整体质量数据得到提升，产品优质品率为99.93%，较去年同期提升了0.84%，质量得分为995分，较去年同期提升1.4分。

3. 业务+IT合作更顺利

3.1 痛点/需求

随着业务的不断改进，需要分析的数据不断增多，导致业务人员的压力增大。在数据时代下，信息部门如何协助业务部门减负增效，改变传统运营方式，便成为了主要问题。

3.2 解决过程

上文讲到利用平台的自动化表格，减少业务人员的数据整理时间以外，并制作自动化日报/月报报表，让以往excel会议变成数字化会议。

自动形成质量分析驾驶舱，并可通过下转方式，清晰展示质量数据明细，便于工艺质量分析人员掌握质量数据情况。

3.3 价值

自动日报/月报的出现后，最直观的利益就是目前打印纸张的直线下降，正常情况下每月打印1300页的A4纸，现在可以控制在300页以内。另外业务人员的管理模式发生变化，在以往的月会上面，总会有一些时间大家在核对证明数据的准确性，自从系统上线后，不仅节省了整理数据的时间，更让讨论数据准确性的保留节目自动取消，大家都专注于质量上的问题，为业务改善做交流，极大提升会议效率。

项目总结/心得

1. 按需定制、自主开发

打破了以往传统的平台开发模式，通过业务人员与技术人员面对面，点对点，充分了解业务部门的诉求，结合业务实际情况，按需进行平台开发工作，打破业务和IT系统的壁垒，真正以业务部门需求为导向，以高质量的服务为基础敏捷开发、快速迭代，实现个性化、智能化的应用设计和持续投放，灵活、高效的开发运营管理，快速相应业务部门的需求。

 2. 利用信息化手段精益业务流程

通过平台的建立，做到复杂的流程简单化，简单的流程程序化，程序化的流程自动化，让业务流程可视化、标准化、自动化，并创建了一个统一的业务流程库，实现信息系统基于业务流程的集成。

3. 互联网+与业务融合

以业务驱动为核心，以业务价值为导向，结合互联网+技术，以成品的采集数据和手动录入的烟支外观质量检查数据为基础，用统计分析和大数据技术相结合，使用大数据分析方式替代现有的以均值数据为基础的分析方式，优化业务流程，提高工作效率，辅助工艺管理分析，挖掘数据价值，快速生成多维度报表，以便助力决策。