卷烟工厂数字孪生解决方案利用数字孪生技术对卷烟厂的制丝生产线、卷接包设备、仓储等全要素进行1:1建模，再集成多源异构的实时数据，复现真实生产场景，可实现生产业务与设备实体实时交互以及深度融合，最终实现对卷烟厂设备管理、能耗管理、生产调度优化等功能。
1. 卷烟工厂数字孪生系统功能
1.1 数字孪生车间设备健康管理
数字孪生技术的应用能够实现对车间设备的健康管理：基于物理设备虚拟模型的状态评估，能够及时捕捉车间设备性能退化情况；基于信息物理融合数据驱动的故障诊断与预测，能够准确定位设备故障的位置和原因；基于虚拟模型动态仿真的维修策略设计，能够验证维修策略的合理性。
1.2 数字孪生车间能耗多维分析与优化
在能耗优化方面，虚拟模型的实时仿真能够通过优化设备参数、人员活动和工艺流程实现车间碳减排；在能耗分析方面，信息物理数据间的相互校准能够支持全面的、多维度、多尺度的能耗分析；在能耗评估方面，大数据挖掘技术的应用可以对实际能耗进行分阶段、多维度的动态评估。
1.3 数字孪生车间动态生产仿真和调度
1.3.1 生产前模拟仿真
根据订单，预演生产，对从原辅料的出入库到成品卷烟产出的制造全过程进行模拟仿真，根据预演结果向各环节下达批次生产工单，组织实际生产，进行生产预演，提升资源配置能力。
1.3.2 生产中实时仿真
从全要素、全流程、全业务的角度将实际运行数据与生产模型数据进行实时对比和在线诊断，并通过调控指令的形式优化卷烟生产经营活动，持续提高生产过程管控能力。
1.3.3 生产后回溯仿真
基于实际生产过程中所采集的数据进行回溯仿真，与生产前仿真预演的结果进行指标比对，对生产环节进行差异评估，寻求改进方法，优化生产模型，进行评估优化，提升制造创新能力。
2. 烟工厂数字孪生卷系统的应用价值
卷烟工厂数字孪生系统的应用将打破沿用了几十年、上百年的基于个人经验的传统设计和基于实体验证的制造理念，这将极大地改变现有卷烟工业企业的生产管理模式。
2.1 适合创新
卷烟工厂数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各种数字化的手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字镜像，让很多此前由于物理条件限制，必须依赖于真实的物理实体而无法完成的操作方式（如模拟仿真、批量复制、虚拟装配等）成为卷烟生产管理者触手可及的工具。
2.2 全面测量
在卷烟生产过程中，我们需要高精度的监测烟机设备的各种属性、参数和运行状态，准确测量烟丝的宽度、湿度，烟支的圆周、克重等物理指标，从而实现精准控制和产品优化的目标，保障产品质量符合要求。传统的测量方法需要我们购置各种价格昂贵的物理检测工具（如水分仪、电子秤、烟支检测平台等）才能够达到满意的测量结果。而数字孪生技术另辟蹊径，通过采集有限的物理传感器指标数据，应用物联网和大数据技术，借助大样本统计分析、深度学习推测出更多原本无法直接测量的指标，为卷烟生产提供更全面的数据支持。
2.3 较高的分析和预测能力
卷烟工厂数字孪生可以结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析，实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，并给予分析的结果，模拟各种可能性，以及实现对未来趋势的预测，进而实现更全面的决策支持。以卷接包包装生产环节为例，在包装机生产运行的过程中，时常会产生烟包破损、透明质破、扎包的现象，如果这些烟包成品流入市场，会造成大量市场投诉。针对此问题，可以利用一元线性回归分析算法，研究一种基于烟包破损剔除斜率范围估计的方法，能够有效预测剔除趋势，判定设备的状态并及时开展设备维护工作。
2.4 经验成果的迭代和移植
传统的烟机维修往往强烈依赖车间的少数“大师傅”，“大师傅”的经验的传承需要依赖长时间的“名师带徒”和实操培训，而且很难保证经验成果在代际之间有效传递。相比之下，卷烟工厂数字孪生系统的优势是高还原性和高移植性。通过数字化手段将此前无法保存的专家经验进行数字化、标准化，并根据卷烟生产环境和设备设施变化情况进行高效复制、修改和转移。就卷接包设备维修业务而言，可以将卷接包设备运行过程中出现的各种故障特征和设备传感器的历史数据进行建模分析，通过深度学习，训练出针对不同烟机故障的特征模型，用于指导、辅助维修操作。针对不同的新形态的故障，故障模型还能够通过数据积累和模拟训练不断丰富迭代特征库，持续提高故障模型诊断的准确性。
卷烟工厂数字孪生体系的构建过程难以一蹴而就，需从单一节点出发，并逐渐扩展到生产经营业务全过程，最终形成完整的数字孪生体系。
