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，定時采集煙葉烘烤圖像、煙葉失水率變化狀態，利用大數據深度學習技術，建立精準烘烤控制模型，篩選出不同品種、部位的最優烘烤曲線，實現

個商業前置庫，“N”指浙江省外8個就地直發點）；構建多級庫存協同控制體系，建立拉推結合的卷煙庫存控制模型，實現降本增效目標

卷煙廠利用智能化手段挖掘節能改進潛能，研究建立空調智能控制模型，實現基于需求側的精準管理；青州卷煙廠深度挖掘能耗數據價值，對現有能源系統底層邏輯

參數穩態控制”模型。通過實時監控質量過程關鍵參數，準確了解設備運行狀態，將設備對產品生產帶來的不利影響消除在萌芽階段，減少了設備故障停機維修時間。當設備運行出現

問題的突破口，啟動項目組，希望通過機器學習建立預測和控制模型，幫助卷煙廠實現烘絲干頭階段的智能化控制。威士頓如何做到精準預測+智能控制？

獲得廠二等獎，參與的《一種煙梗預處理工藝的研究與應用》在全國設備管理新趨勢“金點子”論文征集活動中被評為技術類特等獎，并且提報《光電管定標測量儀》《煙葉制絲用分配車控制模型

化單元”技術，即按照“模塊化”管理的思路，將原有相對分散的控制軟件程序進行分塊設計，建立控制模型，使其能夠適應不同工藝的要求，具有

“智控”文章。烘絲出料含水率控制精準度，一直是衡量制絲車間工藝水平的重要標準。通過構建智能控制模型，在新的控制模式下，烘絲出料含水率標準從0.1%降低

，建立精準烘烤控制模型，為后續的烘烤工藝優化提供科學依據。比如，通過不同品種煙葉烘烤數據對比，能夠總結和提煉某些品種在特定溫度和濕度條件下的最佳烘烤

，青島卷煙廠制絲生產實現了回潮、加料、烘絲、梗線等12個工序基于智能控制模型的水分、溫度自動控制，標準化、同質化高質量加工水平明顯提升?！鞍褟碗s留給系統，把簡單

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