拓科香烟网在浙江中烟宁波卷烟厂制丝车间，中控大屏上数据流顺畅穿梭，精准抵达每一个工艺环节。挡车工李阳紧盯着大屏幕，一条代表“冷却水分SD值”的曲线平稳延伸，几乎与理想设定线重合。“过去我们要不时手动微调上下游参数，现在系统成了‘总调度’，我们的工作重心更多转向监控与保障。”李阳工作角色的转变，正是宁波卷烟厂以“多工序联合智能控制”为核心，推进产线智能化升级的直观体现。
图为操作工使用本地终端查看多工序智控系统运行状态。程佳乐 摄
从“单点智能”到“全线智控”
“过去的智能化是‘各管一段’。”项目技术负责人丁男哲说道，“每个系统就像一个‘孤立的哨所’，能管好自己的一段‘防线’，但彼此之间缺乏有效联络。”
多工序联合控制系统，则像成立了一个“中央指挥室”，让松散回潮、烘丝等环节数据互通、智能决策、协同作业。系统能实时捕捉上游工序的细微波动——例如出口水分的毫厘变化，并依据内置的“工艺关联图谱”，瞬间预测其对下游烘丝工序的连锁影响，从而提前调整加水量、热风温度等参数。因此生产线的运行模式从更多依赖人工串联的“单点响应”，转变为由数据智能驱动的“全域联动”。
为复杂工艺链装上“自适应导航”
将多条“工艺单行道”整合成一张“协同智能网”，核心难点是系统需在复杂的工序链条中，实现不依赖人工干预的精准、稳定控制。“就像为一段不断变化路况的连续弯道设计自动驾驶方案，必须在出发前就规划好最优路线，避免途中人为接管。”技术团队成员解释道。
为此，项目组采取了“先独立建模，再协同优化”的攻关策略：首先为关键工序分别构建高精度控制模型，进而利用先进算法让系统自主进行多目标、强关联的实时决策，攻克工序间动态耦合的建模难题。最终，整条产线具备了在运行中持续感知、动态调整的“自适应导航”能力，确保始终“行驶”在最优路径上。
控制系统在运行中“越用越聪明”
“系统的自我进化能力同样令人印象深刻，它具备‘从生产中学习’的能力。”一位现场维护工程师补充道。
在实际运行中，系统通过实时搜集每批物料的加工数据、设备反馈信号、环境参数等，能够主动辨识生产过程中的细微扰动与长期趋势。在此基础上，它能自主微调控制策略中的关键参数，使控制精度在生产实践中持续提升、不断逼近理论最优。这种“自学习、自优化”的特性，使得产线能够长期保持高水平的稳定状态，真正实现了在运行中“越用越可靠、越用越聪明”。
多工序联合智能控制系统的成功应用，打通了从感知到决策、从单机到整线的关键路径。未来，宁波卷烟厂将在此基础上，深度融合数字孪生、AI决策等前沿技术，推动整条产线从高度的自动化，向具备自感知、自决策、自执行、自优化能力的“自主化”智慧体加速演进。
