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，剔除進(jìn)貨的客戶，再進(jìn)行第二輪的宣傳，再剔除進(jìn)貨的客戶，再宣傳，直到讓品牌引起所有零售終端的注意為止。
（2）
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將會被剔除到原有等級，煙農(nóng)收益將會明顯受到影響。
二是不利于調(diào)撥過程中的質(zhì)量檢驗和進(jìn)一步的加工挑選。散葉成包后，與把煙不同，可以按把抽出，甩
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的崗位上書寫著屬于自己的精彩篇章。2023年的一個晚上，襄陽復(fù)烤廠生產(chǎn)車間燈火通明，光電除雜設(shè)備已經(jīng)連續(xù)運轉(zhuǎn)七年，剔除雜物的效果大不如前。面對迫在眉睫的生產(chǎn)任務(wù)
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;切實提升換牌作業(yè)規(guī)范性和流程銜接效率，有效降低操作失誤導(dǎo)致的廢煙增量。同步完善設(shè)備異常剔除響應(yīng)機制，實施三級應(yīng)急響應(yīng)分級處置模式，明確響應(yīng)指標(biāo)、類別和人員
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，實現(xiàn)即時檢測與自動剔除；在制絲環(huán)節(jié)，利用先進(jìn)的圖像識別與機器學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)對物料流動的實時監(jiān)控，一旦檢測到異常情況，
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，就難以剔除。因此，客戶經(jīng)理在這個階段一定要通過典型的案例，通過正反事例對比等方式讓零售店主轉(zhuǎn)變思想與觀念。變被動為主動，這樣結(jié)局必然會大不相同
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，倉儲效率提升20%。而依托智能調(diào)度策略模型，系統(tǒng)能自動剔除無效作業(yè)，使卷煙盤點效率提升70%。配送環(huán)節(jié)的變革同樣亮眼。過去，送貨員需攜帶厚厚一
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絲車間積極開展人工智能技術(shù)在質(zhì)量管控領(lǐng)域的探索，設(shè)計開發(fā)片煙箱扎包帶雜物治理系統(tǒng)、煙葉雜物檢測剔除系統(tǒng)等一系列人工智能質(zhì)檢模型，實現(xiàn)了以機為主、以人為輔的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)異常
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畫框，將實時拍攝的煙支狀態(tài)圖片與預(yù)置的標(biāo)準(zhǔn)成像圖片進(jìn)行比對，如果圖像參數(shù)差異超過預(yù)設(shè)閾值，就會進(jìn)行剔除操作。”由于視覺檢測模式采用的是“非好即壞、非0即1
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階段50%以上的煙支剔除量，達(dá)到降低煙支消耗和提升卷煙質(zhì)量的雙重目標(biāo)。重量是最直觀、最簡單判斷煙支質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。為保障整個生產(chǎn)過程中的煙支質(zhì)量，他們建立重量控制模型
