零售商铺 数字经济时代，企业数字化转型是大势所趋。
处于时代当中，卷烟工业企业必须以变应变。
立足当下，着眼未来，卷烟工业企业如何跟随时代发展的脚步加快数字化转型，提升智能制造水平？如何与上下游企业互联互通，加快实现烟草全产业链高效协同？就上述相关问题，本报编辑与国家烟草专卖局信息中心有关人员进行了深入沟通交流——
一问：如何实现烟草全产业链数据的互联互通
问题描述：为满足企业生产经营管理需求，行业内很多企业将条形码、二维码、RFID等标识技术应用于物料供应、生产制造、仓储物流等供应链管理，实现了企业内数据的互联互通，但在行业层面，尚未形成统一的标识体系，企业间难以进行有效的数据交互和信息共享。如何实现各企业间标识的互联互通和数据共享，以满足行业产业链上下游企业紧密协作的需求，是实现烟草全产业链高效协同的关键问题。
探索与思考：建立烟草行业工业互联网标识解析体系，提供统一的编码标识服务、标识解析服务和标识数据共享服务，为烟草产业链各企业、各环节的数据互联互通提供基础支撑。通过统一标识编码服务，为每台设备和每包卷烟等赋予“身份证”，解决“我是谁”的问题；通过标识解析服务，为每台设备和每包卷烟等进行“定位”，解决“我在哪”的问题；通过标识数据共享服务，可获取每台设备和每包卷烟等的基本信息，为设备及产品的全生命周期管理奠定基础。
二问：如何应用“互联网+”的理念和技术打通产业链、触达消费者
问题描述：近年来，卷烟品牌竞争格局已经发生明显变化，市场竞争重点从“增量共享”转向“存量分割”，倒逼卷烟工业企业从“以生产为中心”的粗犷性营销向以“消费者需求为中心”的精准化营销转变，最大限度发挥市场在资源配置中的作用。当前，烟草行业贯穿“农、工、商、零、消”的数据链条没有完全打通，信息传递相对滞后。如何应用“互联网+”的理念和技术，打通产业链，直接触达消费者，精准掌握市场需求和市场状态，是实现行业高质量发展要解决的重要问题。
探索与思考：推进条形码、二维码、RFID等标识技术在行业各领域的应用，打通从烟叶种植、收购、复烤到卷烟生产、运输、销售的全产业链，实现产业链数据整合、贯通。发挥烟草大数据价值，推动新旧动能转换，探索产业发展新模式。
在烟草农业领域，通过应用二维码标识技术，为烟包、烟箱赋予唯一标识，并与育苗工厂、烟田、烟农、收购站、复烤厂等生产要素和生产对象关联，实现烟叶生产各环节的数据溯源。在烟草工业领域，以二维码、RFID等标识技术为纽带，构建贯穿原辅料供应、物流仓储、生产、成品流通等环节的卷烟供应链；基于工业互联网平台，一方面实现从供应商、生产制造商到消费者全产业链的关联，另一方面实现卷烟与原辅料批次、生产批次的关联，提升生产制造的可靠性和产品质量的稳定性。在烟草商业领域，以卷烟盒条二维码与零售客户订单的精准关联为基础，推动卷烟二维码与消费者购买支付关联，直接触达消费者，打通“最后一公里”；通过收集海量的市场消费信息，实现基于大数据的消费者行为分析，掌握市场状态，指导卷烟品牌培育，为数字化营销、精准营销提供有力支撑。
三问：如何应用自动化技术、智能识别技术，在保证效率及低损耗的条件下实现烟叶自动化分级，满足工业企业对卷烟品质的均质化要求
问题描述：烟叶收购过程中的分选定级环节，基本是根据人的感官检测结果和工作经验进行判断，存在主观性强、分级效率不高、用人成本较高等问题。随着工业企业对卷烟品质的均质化要求不断提升，烟叶分级的精细化要求必然越来越高。如何通过自动化技术、智能识别技术提升烟叶分级的效率和准确性是当前行业在烟叶生产过程中面临的重要问题。
探索与思考：通过自动控制、数据采集、图像识别智能算法等关键技术的深入应用，积极推进烟叶智能分级研究工作。
在自动化设备方面，主要研究初烤烟叶单片分离、高速传输、高速图像采集与分仓同步等关键技术，实现烟把的单片分离、单片检测以及烟叶图像、光谱和质量信息的快速获取，依托人工智能识别算法完成烟叶自动定级和自动分仓。
建立以大量烟叶等级图像数据为基础、以深度学习算法为核心的人工智能系统，通过深度学习、图像识别技术，完善烟叶识别算法模型，在自动化设备上实现烟叶等级快速识别。同时，海量的烟叶质量数据能为工业企业的均质化生产提供指导性的数据支撑。
四问：如何利用数字仿真技术实现企业资源配置、制造管控和制造创新能力的提升
问题描述：随着科技的发展，数字仿真技术已经广泛应用于大中型制造业，并在国防、航空航天等领域发挥了重要作用。烟草行业如何利用数字仿真技术，提升工业企业资源配置、制造管控和制造创新能力，是行业智能工厂建设所要解决的关键问题之一。
探索与思考：推进工业企业生产过程的数字仿真，要实现工业企业数据采集和数据建模，基于工业互联网平台，在虚拟空间构造卷烟工厂数字孪生体，将物理空间的人、机、料、法、环等控制参数，运行数据、质量数据、物耗数据、能耗数据等融入虚拟空间，建立虚拟模型。基于虚拟模型实现卷烟制造过程的生产前模拟仿真、生产中实时仿真、生产后回溯仿真、设备运行生命周期仿真和产品制造生命周期仿真等，使各生产要素在虚拟空间和物理空间之间相互映射、实时交互、高效协同，形成单元级、车间级、工厂级的CPS（信息物理系统）架构。从全要素、全流程、全业务角度，对生产全过程在线诊断，加强工业大数据分析应用，推动全面感知、物物互联、预测预警、在线优化和精准执行。
五问：如何借助烟草工业互联网提升工业数据资源管理能力
问题描述：工业数据是工业互联网的关键资源要素，是助推行业工业体系升级和行业数字化、网络化、智能化转型的基础动力。如何优化提升烟草工业数据资源管理能力，进而深入挖掘工业数据核心价值，有效扩大工业企业数据赋能效应，对构建行业工业互联网生态体系、推动行业高质量发展有重要意义。
探索与思考：数据采集管理是烟草工业数据资源管理的基础，借助烟草工业互联网构建行业统一的数据采集平台，研制行业统一的数据采集标准，提高采集软件的复用率，规范统一源数据标识，形成清洁有效的数据池，是做好数据采集管理的有效途径。
大数据处理技术是实现大数据存储、分析和应用，提高数据处理能力的方法之一。将卷烟生产环节采集的关键数据进行结构化处理，并通过烟草工业互联网平台与MES、ERP等业务系统对接，实现业务数据的汇集。基于对行业海量工控数据和业务数据的积累和分析，实现针对生产线的精益化管理，进一步降本增效。例如，通过大数据分析，结合机器学习技术，形成烘丝机桶壁温度的智能控制技术；通过大数据分析，形成烟支的目标重量自动修正能力，增强冷却水分、烟支吸阻控制的稳定性。