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，形成客戶服務話術庫，提供給AI算法學習吸收，智能在線客服能夠使用規(guī)范、專業(yè)的語言與客戶溝通，提供標準化的服務，提高了客戶服務的效率
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批次煙葉實時在線監(jiān)打和排產(chǎn)預約；依據(jù)打掃碼工作量、倉庫容量、煙包吞吐量，探索框欄聯(lián)運、成包機械；利用生成式人工智能算法模型倒排收購時間，制定進度
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激光雷達技術平均時長5.9秒，用時最短，長寬高誤差比值最低。于是，激光雷達技術成為首選。在此基礎上，他們通過優(yōu)化算法對激光雷達點云數(shù)據(jù)圖像快速糾偏
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“周轉箱合箱算法”研究，改變當前煙垛裝箱布局及標準煙、細支煙先后包裝方式，根據(jù)客戶訂單優(yōu)化組合，研制自動合箱算法，將數(shù)量較低的卷煙訂單進行合箱處理
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碼放，而銷售發(fā)貨因要考慮發(fā)貨地點和順序，對算法要求更高。湖南中煙率先打造“無人發(fā)貨一條線”，穩(wěn)步推進從產(chǎn)品存放垛位到月臺的“最前一公里”、裝卸位到皮帶的“中端
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;在數(shù)據(jù)系統(tǒng)上實現(xiàn)協(xié)同統(tǒng)一，在數(shù)據(jù)使用上各取所需；建立預測站，運用大數(shù)據(jù)技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)儲備、數(shù)據(jù)挖掘、算法分析的數(shù)據(jù)全鏈路，通過
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、數(shù)據(jù)挖掘、算法分析的數(shù)據(jù)全鏈路，通過算法計算，形成供應模型，并通過市場投放實踐不斷檢驗，實現(xiàn)需求的全面預測。 預報供需情況 實現(xiàn)市場需求定位
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局（公司）借助浙江煙草商業(yè)“互聯(lián)網(wǎng)+物流”系統(tǒng)試點先行優(yōu)勢，首先通過聚類算法實現(xiàn)了配送區(qū)塊的調整、通過禁忌搜索算法完成了配送線路的優(yōu)化，形成“三區(qū)
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，使用算法模型結合特定累目標卷煙要求，保證卷煙品類豐富，生成品類規(guī)劃。
規(guī)劃邏輯步驟：
品類規(guī)劃=XX
數(shù)據(jù)（
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;創(chuàng)建物料路徑信息表，準確反映生產(chǎn)牌號與生產(chǎn)路徑的對應關系，并且從內部進行訪問，在提高算法的執(zhí)行效率、減輕系統(tǒng)數(shù)據(jù)訪問的網(wǎng)絡負載開銷的同時，也方便
