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工藝參數自主尋優算法，通過預測模型的機器學習和深度學習，讓質控指標的智能動態優化變為現實。智能化方面，智能單機及產線推廣、預測性維護體系建設和信息資源聯通
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、人工智能、工業大數據等多技術融為一體，在‘智慧復烤體系’中起到決策中樞的作用。”大理卷煙廠信息科科長皋元峻介紹，工廠利用大數據分析、機器學習模型、神經網絡算法等新技術
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、流程優化、管理提升、人才培育等方面的應用展開深入交流，分享各自的見解。在研討過程中，大家聚焦關鍵業務環節的管理難點和痛點，積極探索智能算法、智能模型與業務
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車間，AI技術同樣大顯身手。目前，車間在正通過AI算法進行生產參數優化的探索，有望實現生產參數的精準控制。“AI就像一位經驗豐富的老師傅，時刻
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數字孿生后臺可實時監測并智能調整烘烤狀態。現實中，“智能烘烤科學家”系統則依托AI算法，實時感知煙葉狀態，同時開發煙葉烘烤數字孿生技術，實現自動調
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物理設備實時同步的虛擬模型，系統整合傳感器參數、設備歷史數據、故障記錄等多元信息，建立分析數據庫。借助機器學習算法對設備運行規律建模，該系統可提前72小時預測
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所有”，更“為我所用”，成為優化客戶服務的有力支撐。運用先進模型與算法，系統自動給出服務策略和建議，有效提升服務資源的利用效率，確保
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再上新臺階。研發工藝參數自主尋優算法，通過預測模型的機器學習和深度學習，讓質控指標的智能動態優化變為現實。智能化方面，智能單機及產線推廣、預測性維護體系建設
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、人員調度、安全預警等情況，實現工程進度可視化管控。更值得關注的是，移位后的5-7#設備迅速接入卷包集控平臺，正著手使用AI算法實現故障預測、能耗優化等智能管理
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。圖為運行班開展“質量防差錯演練”(夏致遠 攝)動力車間集控室大屏依然閃爍,這里全年“不打烊”,工作質量“不打折”。從智能診斷算法的迭代優化,到管網數字孿生系統的精度提升,這群新時代產業工人用技術創新詮釋
