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公开(公告)号：CN113467403B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110837189.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 张家口卷烟厂有限责任公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种卷烟设备管理系统，其包括信息管理模块，信息管理模块包括备件信息档案、备件使用档案、设备维修档案及部/组件更换档案；卷烟设备管理系统还包括与所述信息管理模块通信连接的维修预测模块、设备状态采集模块及采购统计模块；维修预测模块通过人工神经网络模型进行搭建，该模块用于预测故障间隔时长；设备状态采集模块实时采集设备运行参数及设备运行时长，并与安全参数范围进行对比。本发明能够通过备件的时长参数及设备的运行参数预测设备的维修时机，并通过以往设备维修及备件更换记录确定备件的采购数量，结合备件采购时长确定备件的采购时机。
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公开(公告)号：CN116205622A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211671747.0
申请日：2022-12-26
Applicant: 张家口卷烟厂有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种烟机设备智能故障预警与维修决策方法，包括S1鉴定重要功能单元、S2构建系统，通过嵌套模型预测得到设备部件预警与维修决策。本发明能够利用维修、监测数据，对设备的健康状态进行预判，为维修提供决策；对于无监测数据的故障类型，通过关键部件分析模型和故障维修记录可以推测出设备故障点及预计故障时间点，对于有监测数据或直接影响产品质量的设备部组件，通过设备维修决策模型做数据分析进行实时监控，对设备的健康状态进行预判，为维修提供决策。本方法可为企业设备管理提供状态监测、分析以及维修的合理时机、部位和维修决策。
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公开(公告)号：CN115793581A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211471985.7
申请日：2021-07-23
Applicant: 张家口卷烟厂有限责任公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种卷烟设备管理方法，包括步骤一：建立档案、步骤二：输入值确定、步骤三：预测模型构建、步骤四：维修时机确定和步骤五：备件采购时机计算，以公司备件最大存量为上限值，确定备件采购数量，结合备件上机使用最短时长及备件采购时长，确定备件采购时机。本发明能够通过备件的时长参数及设备的运行参数预测设备的维修时机，并通过以往设备维修及备件更换记录确定备件的采购数量，结合备件采购时长确定备件的采购时机。
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公开(公告)号：CN115626319A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211334074.X
申请日：2022-10-28
Applicant: 张家口卷烟厂有限责任公司
Inventor： 李东峰 , 闫冬 , 姚婷 , 刘博 , 金姝彬 , 吉鹏 , 张学丽 , 孙立军 , 郝朝品 , 郑海军 , 马晓琨 , 杨伟豪 , 赵晖 , 杨建江 , 张永利 , 杨川 , 庞俊杰
Abstract: 本发明公开了一种条盒输送和堆叠系统及方法，包括输送机构、升降机构、包装袋剥离机构和堆叠缓存机构。输送机构包括输送皮带机Ⅰ和输送皮带机Ⅱ；升降机构包括拆箱平台和升降装置，所述升降装置上方设置有条盒推送装置，可将层状条盒从升降装置推送至输送皮带机Ⅰ上；包装袋剥离机构包括伸缩取料组件和包装袋剥离通道，伸缩取料组件将条盒从输送皮带机Ⅰ上穿过包装袋剥离通道以剥离条盒外包装袋，并将其转运至输送皮带机Ⅱ上；堆叠缓存机构，包括堆叠装置和缓存装置，将输送皮带机Ⅱ输出端的条盒堆叠并缓存，以供下一工序的使用。本系统及方法节省了劳动成本，提高了工作效率，维护了车间生产环境。
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公开(公告)号：CN115330294A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210770458.X
申请日：2022-06-30
Applicant: 张家口卷烟厂有限责任公司
Abstract: 本发明公开了卷烟企业备件自动采买系统，包括采购预测模块和自动采购模块；本系统可以根据部门/车间月计划排产量、备件日常消耗量、历史数据等信息化数据，科学合理的预测出单品备件月最低采购量，以避免备件储备过多或者过少的情况，降低月备件资金投入，并使其能够满足正常生产的需要，避免因长期储存导致备件劣化情况的出现。系统依据月最低用量及库存量可自动生成采购单，并将其实时上传发送至采购系统完成采购申报、采买工作，有效转变了现有烟草行业设备备件采购量主观判断的情况，进而实现备件采购的精细化管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115660649A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211382704.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 张家口卷烟厂有限责任公司
Inventor： 刘博 , 王国萍 , 庞俊杰 , 杨川 , 姚婷 , 安利东 , 张爱华 , 常立山 , 韩建军 , 乔小姝 , 孙嘉 , 苗旺昌 , 孙一鹤 , 闫冬 , 杨晓华 , 崇利明 , 王进
Abstract: 本发明公开了一种卷烟厂智能化现场点检运维管理系统，包括维保数据库，其将维保计划、维保标准、维保记录进行统一存储，并利用电子标签进行组织管理，维保数据库通过无线局域网联接有若干手持终端；以及内置于维保数据库中的设备柔性点检模块、设备点检提示模块、维修更换记录模块、设备点检打卡模块和设备状态预警模块。作为一种手持形式的现场点检、运维管理的智能化管理系统，本发明可用于辅助修理人员有针对性、有重点的，同时兼顾排产实际的完成现场点检工作，对现场的维修工作给予实时记录与智能化故障预警提示，帮助现场设备管理更加科学、有续、智能，切实解决现场管理缺失、主观性强等问题。
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公开(公告)号：CN115424148A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210401372.X
申请日：2022-04-18
Applicant: 张家口卷烟厂有限责任公司
IPC: G06V20/17 , B65G57/22 , G06Q10/06 , G06V10/44 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种烟垛的垛形修正方法、装置、设备和存储介质。该垛形修正方法包括如下步骤：对构成烟垛的各个烟箱进行编码，构建不同编码对应的码垛的预定位置集；机械手根据所述预定位置集对烟箱进行码垛，并在码垛过程中分别采集该垛每一层烟箱的俯视图像；根据所述俯视图像进行整体外轮廓识别和单烟箱外轮廓识别；将识别出的整体外轮廓与基准整体外轮廓进行比对，根据比对结果修正所述预定位置集；根据修正后的预定位置集重复上述步骤直至完成垛形修正。该方法通过图像采集，轮廓识别和轮廓比对来对烟箱位置进行逐级自我修偏，最终整理垛形至标准状态，避免了误差的累计。并且，人工参与度低，避免了人工修偏的技术经验依赖度大、耗时长等弊端。
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公开(公告)号：CN113570568A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110838774.1
申请日：2021-07-23
Applicant: 张家口卷烟厂有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种全自动烟包霉变预警系统，包括数据采集单元、数据管理单元、分析判定单元及预警控制单元；数据采集单元和分析判定单元与数据管理单元通信连接，分析判定单元与预警控制单元通信连接；数据采集单元包括图像数据采集模块和气味数据采集模块，图像数据采集模块包括光源、摄像头，由摄像头对原料烟包内的烟叶表面拍照并将图像数据传输至数据管理单元，气味数据采集模块包括气味检测传感器；分析判定单元内构建有图像分析系统，对图形数据进行分析判定烟叶是否霉变。本发明分析角度多样，不仅从表面的烟叶颜色进行分析，且从气体角度检测是否有霉菌孢子，对原料烟包内部的烟叶是否霉变做进一步的判定，以此保证检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113467403A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110837189.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 张家口卷烟厂有限责任公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种卷烟设备管理系统，其包括信息管理模块，信息管理模块包括备件信息档案、备件使用档案、设备维修档案及部/组件更换档案；卷烟设备管理系统还包括与所述信息管理模块通信连接的维修预测模块、设备状态采集模块及采购统计模块；维修预测模块通过人工神经网络模型进行搭建，该模块用于预测故障间隔时长；设备状态采集模块实时采集设备运行参数及设备运行时长，并与安全参数范围进行对比。本发明能够通过备件的时长参数及设备的运行参数预测设备的维修时机，并通过以往设备维修及备件更换记录确定备件的采购数量，结合备件采购时长确定备件的采购时机。
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公开(公告)号：CN119006369A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410957968.7
申请日：2024-07-17
Applicant: 张家口卷烟厂有限责任公司
IPC: G06T7/00 , G06T17/00 , G06V10/764 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/20 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06V10/75 , G06T7/194
Abstract: 本发明涉及卷烟设备技术领域，具体涉及一种基于双目视觉的烟箱垛型异常检测方法及其装置，包括：S1:烟箱第一次码垛时，通过双目摄像头采集每个烟箱码垛后垛堆图像并进行立体视觉重建，形成深度图并建立模板；S2:在正式码垛过程中，采集图像并进行立体视觉重建，识别出当前烟箱的类别和位置，确定当前烟箱的方向；S3:在当前烟箱稳定放置后，将当前垛堆的深度图与模板比对，并判断当前深度图与模板之间的差异是否超过预先设定的阈值；S4:如果当前深度图与模板之间的差异超过预先设定的阈值，则系统判断为出现异常情况，随即进入异常处理流程。本申请通过立体视觉重建获得垛堆的三维深度信息，能够更全面地实时检测垛堆异常情况。
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