一、引言

在全球經(jīng)濟(jì)一體化和數(shù)字化浪潮的雙重推動下，煙草行業(yè)正處于深刻變革的十字路口。一方面，隨著消費(fèi)者健康意識的逐步提升以及各國控?zé)熣叩娜找孚厙?yán)，傳統(tǒng)煙草市場面臨著需求增長乏力甚至下滑的困境，如在一些歐美發(fā)達(dá)國家，吸煙率持續(xù)下降，煙草制品的市場份額不斷被壓縮 。另一方面，新型煙草產(chǎn)品如電子煙、加熱不燃燒煙草制品等的興起，進(jìn)一步加劇了行業(yè)競爭格局的變化，這些新產(chǎn)品以其相對低害、使用便捷等特點(diǎn)，吸引了大量年輕消費(fèi)者和傳統(tǒng)煙民的關(guān)注，對傳統(tǒng)卷煙市場造成了分流。

在這樣的背景下，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展為煙草行業(yè)帶來了新的機(jī)遇和發(fā)展思路。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠整合煙草行業(yè)內(nèi)外部海量、多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)，包括煙葉種植的土壤、氣候數(shù)據(jù)，卷煙生產(chǎn)過程中的設(shè)備運(yùn)行、質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)，以及市場銷售環(huán)節(jié)的消費(fèi)者偏好、渠道銷售數(shù)據(jù)等，通過深度挖掘和分析，為企業(yè)決策提供精準(zhǔn)依據(jù)，實(shí)現(xiàn)從生產(chǎn)到銷售全流程的精細(xì)化管理。人工智能技術(shù)則可應(yīng)用于生產(chǎn)自動化、智能化升級，提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性；在市場營銷領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和客戶關(guān)系管理，增強(qiáng)消費(fèi)者粘性和品牌忠誠度。

二、煙草行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀剖析

2.1 行業(yè)整體發(fā)展態(tài)勢

在全球范圍內(nèi)，煙草行業(yè)歷經(jīng)多年的發(fā)展與變革，市場規(guī)模龐大但增長態(tài)勢呈現(xiàn)分化。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2023 年全球各類煙草制品銷售額達(dá)到 9274 億美元 ，卷煙在其中仍占據(jù)主導(dǎo)地位，占比 82.3%。不過，隨著全球控?zé)熯\(yùn)動的深入推進(jìn)以及消費(fèi)者健康意識的不斷提升，傳統(tǒng)卷煙市場的增長面臨著重重阻礙。從 2003 - 2023 年這 20 年間，全球卷煙銷量下降了 5.48%，全球成人吸煙率從 2007 年的 22.8% 下降到 2021 年的 17.0%，14 年間下降了 25.4%，高收入國家和中低收入國家在此期間吸煙率分別下降了 24% 和 28%。以美國為例，2023 年美國煙草銷量大概為 355.7 萬箱（換算為支數(shù)約 1780 億支），同比下降 8.7%；日本 2023 年香煙銷售量為 881 億支，降低了 5.2%，創(chuàng)下過去十年來最大降幅。

與之形成對比的是，新型煙草制品市場近年來呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢。2023 年全球無煙氣煙草制品市場規(guī)模同比增長 11.9%，其中霧化電子煙、加熱不燃燒煙草制品（HNB）增長尤為顯著。2023 年全球新型煙草產(chǎn)品市場規(guī)模達(dá) 769.9 億美元，同比增長 11.9%，其中無煙煙草、霧化電子煙、加熱煙草、無煙口服尼古丁產(chǎn)品全球市場規(guī)模分別為 138.3 億美元、211.6 億美元、344.6 億美元、74.5 億美元 ，分別同比增長 2.2%、6.8%、12.2%、60.0%。預(yù)計(jì)到 2030 年，美國新型煙草市場規(guī)?；?qū)⒊?288 億美元。新型煙草制品憑借其相對低害、使用便捷以及口味多樣等特點(diǎn)，吸引了眾多年輕消費(fèi)者和傳統(tǒng)煙民的關(guān)注，成為煙草行業(yè)新的增長點(diǎn)，正逐步改變著傳統(tǒng)煙草市場的格局。

中國作為全球最大的煙草生產(chǎn)和消費(fèi)國，煙草行業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)著重要地位，對國家財政收入貢獻(xiàn)巨大。2023 年，我國煙草行業(yè)的工商稅利總額高達(dá) 15217 億元，折合美元大約是 2140.22 億。從市場規(guī)模來看，2023 年我國卷煙銷量高達(dá) 24427 億支，較 2003 年增加了 38.80%，占據(jù)全球煙草市場份額的 47.18%，2024 年 1 - 8 月，我國煙草制品業(yè)企業(yè)營業(yè)收入為 10247.2 億元，營業(yè)收入累計(jì)增長 2.8%；利潤總額為 1420.8 億元，利潤總額累計(jì)增長 1.4%。從 2018 - 2023 年，我國卷煙產(chǎn)量從 23356.2 億支穩(wěn)定地增長到 24427.5 億支，年復(fù)合增長率達(dá)到了 0.9%，2024 年 1 - 9 月我國卷煙產(chǎn)量累計(jì)約為 20347.6 億支，同比增長 1.2%。盡管全球控?zé)熜蝿萑找鎳?yán)峻，但由于我國龐大的人口基數(shù)以及深厚的煙草文化底蘊(yùn)，國內(nèi)煙草市場需求仍保持相對穩(wěn)定且有一定增長。不過，我國也在積極推進(jìn)控?zé)煿ぷ?#xff0c;成人吸煙率從 2010 年的 28.1% 下降到 2022 年的 24.1%，12 年間下降了 4.2%，未來煙草行業(yè)在國內(nèi)也面臨著如何在滿足市場需求的同時，適應(yīng)控?zé)熣咭?、?shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的挑戰(zhàn)。

2.2 現(xiàn)有數(shù)據(jù)與技術(shù)應(yīng)用狀況

在數(shù)據(jù)收集方面，煙草行業(yè)已經(jīng)具備了一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在煙葉種植環(huán)節(jié)，部分企業(yè)開始收集土壤成分、氣候條件、種植面積、煙葉產(chǎn)量與質(zhì)量等數(shù)據(jù)，用于指導(dǎo)煙葉的種植與采購，以保障原料的穩(wěn)定供應(yīng)和質(zhì)量提升。例如，一些煙草企業(yè)通過與農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)合作，利用傳感器技術(shù)實(shí)時監(jiān)測土壤濕度、肥力等指標(biāo)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)精準(zhǔn)調(diào)整灌溉和施肥方案，提高煙葉的產(chǎn)量和品質(zhì)。在卷煙生產(chǎn)過程中，企業(yè)能夠收集設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、生產(chǎn)進(jìn)度、產(chǎn)品質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)等，以確保生產(chǎn)的高效穩(wěn)定運(yùn)行和產(chǎn)品質(zhì)量的可靠性。像廣東中煙廣州卷煙廠通過 RFID、PLC、傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與工業(yè)自動化技術(shù)相融合，實(shí)時采集制絲、卷接包、成型、動力設(shè)備及集控數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備數(shù)據(jù)的全面覆蓋，為生產(chǎn)管理、設(shè)備管理、質(zhì)量管理等提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

在銷售環(huán)節(jié)，煙草企業(yè)收集了包括銷售渠道信息、客戶購買行為、市場需求等數(shù)據(jù)。通過對銷售數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以了解不同地區(qū)、不同消費(fèi)群體對各類煙草產(chǎn)品的需求偏好，從而優(yōu)化產(chǎn)品布局和營銷策略。比如，通過分析消費(fèi)者購買卷煙的品牌、價位、頻率等數(shù)據(jù)，企業(yè)可以針對性地開發(fā)新產(chǎn)品或調(diào)整現(xiàn)有產(chǎn)品的口味、包裝等，以更好地滿足市場需求。此外，部分企業(yè)還開始關(guān)注消費(fèi)者在社交媒體上對煙草產(chǎn)品的評價和討論，以此獲取消費(fèi)者的潛在需求和反饋信息。

然而，當(dāng)前煙草行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用還存在一些不足之處。數(shù)據(jù)分散在各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)和部門，缺乏有效的整合與共享，形成了 “數(shù)據(jù)孤島”，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的價值無法得到充分挖掘和利用。例如，種植環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)可能僅用于指導(dǎo)種植決策，而無法與生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，無法為企業(yè)提供全面的決策支持。數(shù)據(jù)的分析和挖掘能力相對薄弱，大多僅停留在簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和報表生成層面，對于數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律和趨勢挖掘不夠深入，難以滿足企業(yè)精細(xì)化管理和市場競爭的需求。

在人工智能技術(shù)應(yīng)用方面，煙草行業(yè)尚處于探索和初步應(yīng)用階段。在生產(chǎn)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已開始應(yīng)用于設(shè)備故障預(yù)測與診斷，通過對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)測和分析，提前預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，及時進(jìn)行維護(hù)，降低設(shè)備故障率，提高生產(chǎn)效率。一些卷煙廠利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對設(shè)備的振動、溫度、壓力等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立設(shè)備故障預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)。在質(zhì)量控制方面，人工智能圖像識別技術(shù)可用于檢測卷煙產(chǎn)品的外觀質(zhì)量，如包裝是否完好、煙支是否有瑕疵等，提高質(zhì)量檢測的準(zhǔn)確性和效率。

在市場營銷領(lǐng)域，部分企業(yè)嘗試?yán)萌斯ぶ悄芩惴ㄟM(jìn)行客戶細(xì)分和精準(zhǔn)營銷。通過對消費(fèi)者的年齡、性別、地域、消費(fèi)習(xí)慣等多維度數(shù)據(jù)的分析，將消費(fèi)者劃分為不同的細(xì)分群體，針對每個群體的特點(diǎn)制定個性化的營銷策略，提高營銷效果。但總體而言，人工智能技術(shù)在煙草行業(yè)的應(yīng)用范圍還不夠廣泛，應(yīng)用深度也有待進(jìn)一步提升，許多企業(yè)尚未充分認(rèn)識到人工智能技術(shù)對企業(yè)發(fā)展的巨大潛力，應(yīng)用過程中也面臨著技術(shù)人才短缺、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、系統(tǒng)集成難度大等問題。

三、煙草行業(yè)建立專有大數(shù)據(jù)的必要性

3.1 助力精準(zhǔn)營銷與客戶服務(wù)

3.1.1 洞察消費(fèi)者需求

在煙草市場競爭日益激烈的當(dāng)下，消費(fèi)者的需求愈發(fā)呈現(xiàn)出多樣化和個性化的特征。傳統(tǒng)的市場調(diào)研方式，如問卷調(diào)查、訪談等，雖然能夠獲取一定的消費(fèi)者信息，但存在樣本量有限、調(diào)研周期長、數(shù)據(jù)真實(shí)性難以保證等問題，難以全面、精準(zhǔn)地把握消費(fèi)者需求。而通過建立煙草行業(yè)專有大數(shù)據(jù)，能夠整合多渠道的數(shù)據(jù)資源，包括線上電商平臺的銷售數(shù)據(jù)、社交媒體上消費(fèi)者的討論和評價、線下零售終端的交易記錄等，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，深入洞察消費(fèi)者對煙草產(chǎn)品的偏好，如對不同品牌、口味（烤煙型、混合型、薄荷型等）、包裝（硬盒、軟盒、細(xì)支、中支等）、價格區(qū)間的喜好程度。

例如，通過對社交媒體上消費(fèi)者關(guān)于煙草產(chǎn)品的討論進(jìn)行情感分析，企業(yè)可以了解消費(fèi)者對某一款新推出卷煙產(chǎn)品的口感、香氣等方面的滿意度，以及他們期望改進(jìn)的方向；對電商平臺銷售數(shù)據(jù)的分析能夠發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)、不同年齡段消費(fèi)者的購買傾向，如年輕消費(fèi)者可能更傾向于嘗試新品牌、新口味的卷煙，而中老年消費(fèi)者對傳統(tǒng)經(jīng)典品牌的忠誠度較高。這些深入的消費(fèi)者洞察為企業(yè)精準(zhǔn)定位目標(biāo)市場，開發(fā)符合消費(fèi)者需求的新產(chǎn)品，制定針對性的市場營銷策略提供了有力依據(jù)，能夠有效提高企業(yè)的市場競爭力，促進(jìn)產(chǎn)品銷售。

3.1.2 優(yōu)化客戶服務(wù)體驗(yàn)

客戶服務(wù)是煙草企業(yè)與消費(fèi)者建立長期穩(wěn)定關(guān)系的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。借助煙草行業(yè)專有大數(shù)據(jù)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)的個性化和智能化。一方面，通過對客戶購買歷史、偏好、消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)能夠?yàn)榭蛻籼峁﹤€性化的服務(wù)推薦，如向經(jīng)常購買某一品牌卷煙的客戶推薦該品牌的新品或相關(guān)促銷活動；根據(jù)客戶的購買頻率和消費(fèi)金額，為其提供差異化的會員服務(wù)，如積分兌換、優(yōu)先購買權(quán)、專屬禮品等，提高客戶的滿意度和忠誠度。

另一方面，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)的智能化響應(yīng)。通過建立智能客服系統(tǒng)，運(yùn)用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)時解答客戶的咨詢和問題，提高服務(wù)效率和質(zhì)量。例如，當(dāng)客戶在企業(yè)官方網(wǎng)站或手機(jī)應(yīng)用上咨詢某款卷煙的特點(diǎn)時，智能客服系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地給出答案，并根據(jù)客戶的提問進(jìn)一步推薦相關(guān)產(chǎn)品；對于客戶的投訴和建議，大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)快速定位問題根源，及時采取措施進(jìn)行改進(jìn)，提升客戶體驗(yàn)。在煙草行業(yè)面臨市場競爭和消費(fèi)者需求變化的雙重壓力下，通過優(yōu)化客戶服務(wù)體驗(yàn)，利用大數(shù)據(jù)建立良好的客戶關(guān)系，有助于企業(yè)留住老客戶，吸引新客戶，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

3.2 優(yōu)化生產(chǎn)管理流程

3.2.1 提升生產(chǎn)效率

煙草生產(chǎn)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及煙葉采購、制絲、卷接包、包裝等多個環(huán)節(jié)，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題都可能影響整個生產(chǎn)流程的效率和產(chǎn)品質(zhì)量。通過建立行業(yè)專有大數(shù)據(jù)，企業(yè)可以實(shí)時收集和分析生產(chǎn)過程中的各類數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)進(jìn)度、原材料消耗等，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和建模技術(shù)，對生產(chǎn)流程進(jìn)行優(yōu)化。

以制絲環(huán)節(jié)為例，通過對不同批次煙葉的物理特性（如水分含量、葉片結(jié)構(gòu)等）、加工參數(shù)（如溫度、濕度、加料比例等）與成品煙絲質(zhì)量的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，企業(yè)可以找到最佳的加工參數(shù)組合，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制，提高煙絲的質(zhì)量穩(wěn)定性，減少因質(zhì)量問題導(dǎo)致的生產(chǎn)返工和浪費(fèi)。在卷接包環(huán)節(jié)，利用大數(shù)據(jù)分析設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如卷接機(jī)的轉(zhuǎn)速、接裝機(jī)的接裝質(zhì)量、包裝機(jī)的包裝速度等，可以預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，提前進(jìn)行維護(hù)保養(yǎng)，避免設(shè)備突發(fā)故障造成的生產(chǎn)中斷，提高設(shè)備的利用率和生產(chǎn)效率。同時，通過對生產(chǎn)進(jìn)度數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)控和分析，企業(yè)可以合理安排生產(chǎn)計(jì)劃，避免生產(chǎn)環(huán)節(jié)之間的脫節(jié)和等待，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的高效協(xié)同。

3.2.2 保障產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定

產(chǎn)品質(zhì)量是煙草企業(yè)的生命線，在市場競爭中起著決定性作用。建立煙草行業(yè)專有大數(shù)據(jù)，能夠?qū)ιa(chǎn)過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、實(shí)時的監(jiān)測和分析，從原材料采購到成品出廠的每一個環(huán)節(jié)，都可以通過數(shù)據(jù)追溯和分析，確保產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性。

在原材料采購階段，通過對煙葉供應(yīng)商的歷史供貨數(shù)據(jù)、煙葉質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，企業(yè)可以評估供應(yīng)商的可靠性和煙葉質(zhì)量的穩(wěn)定性，選擇優(yōu)質(zhì)的供應(yīng)商，從源頭上保障產(chǎn)品質(zhì)量。在生產(chǎn)過程中，利用傳感器和自動化檢測設(shè)備，實(shí)時采集產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，如煙支的重量、圓周、吸阻、硬度等物理指標(biāo)，以及煙氣中的焦油、尼古丁、一氧化碳等化學(xué)成分指標(biāo)。一旦發(fā)現(xiàn)質(zhì)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動，大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)能夠及時發(fā)出預(yù)警，并通過數(shù)據(jù)分析找出導(dǎo)致質(zhì)量問題的原因，如設(shè)備故障、工藝參數(shù)偏差、原材料質(zhì)量波動等，幫助企業(yè)迅速采取措施進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，確保產(chǎn)品質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)。

例如，通過對大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，企業(yè)可以建立質(zhì)量控制模型，設(shè)定質(zhì)量指標(biāo)的合理波動范圍，當(dāng)實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)超出這個范圍時，系統(tǒng)自動報警，提示生產(chǎn)人員進(jìn)行檢查和調(diào)整。同時，利用大數(shù)據(jù)的可追溯性，企業(yè)可以對每一批次產(chǎn)品的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和管理，一旦出現(xiàn)質(zhì)量問題，能夠快速準(zhǔn)確地追溯到問題的源頭，采取有效的召回和改進(jìn)措施，維護(hù)企業(yè)的品牌形象和消費(fèi)者權(quán)益。

3.3 強(qiáng)化供應(yīng)鏈協(xié)同管理

3.3.1 精準(zhǔn)預(yù)測需求

煙草行業(yè)的供應(yīng)鏈涉及煙葉種植、加工、卷煙生產(chǎn)、銷售等多個環(huán)節(jié)，市場需求的波動和不確定性給供應(yīng)鏈管理帶來了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的需求預(yù)測方法往往基于歷史銷售數(shù)據(jù)和主觀經(jīng)驗(yàn)，預(yù)測精度較低，容易導(dǎo)致生產(chǎn)計(jì)劃與市場需求脫節(jié)，造成庫存積壓或缺貨現(xiàn)象。通過建立行業(yè)專有大數(shù)據(jù)，整合市場銷售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)政策數(shù)據(jù)等多源信息，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型，如時間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等，企業(yè)可以更加精準(zhǔn)地預(yù)測市場需求。

例如，結(jié)合社交媒體上消費(fèi)者對煙草產(chǎn)品的討論熱度、電商平臺的搜索指數(shù)、線下零售終端的銷售趨勢等數(shù)據(jù)，以及宏觀經(jīng)濟(jì)形勢、人口結(jié)構(gòu)變化、控?zé)熣哒{(diào)整等因素，對不同地區(qū)、不同品牌、不同規(guī)格的煙草產(chǎn)品需求進(jìn)行預(yù)測。精準(zhǔn)的需求預(yù)測能夠幫助企業(yè)合理安排生產(chǎn)計(jì)劃，優(yōu)化庫存管理，避免因生產(chǎn)過多導(dǎo)致庫存積壓占用資金，或因生產(chǎn)不足導(dǎo)致市場缺貨而錯失銷售機(jī)會，提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和靈活性，更好地滿足市場需求。

3.3.2 降低供應(yīng)鏈成本

煙草行業(yè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)眾多，物流配送路線復(fù)雜，涉及大量的運(yùn)輸、倉儲、庫存管理等成本。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和優(yōu)化，可以有效降低供應(yīng)鏈成本。通過對物流配送數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以優(yōu)化物流配送路線，選擇最佳的運(yùn)輸方式和運(yùn)輸工具，提高運(yùn)輸效率，降低運(yùn)輸成本。例如，根據(jù)不同地區(qū)的訂單分布、交通路況、物流配送成本等因素，運(yùn)用優(yōu)化算法規(guī)劃最優(yōu)的配送路線，減少運(yùn)輸里程和運(yùn)輸時間，降低油耗和物流費(fèi)用。

在庫存管理方面，借助大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)庫存的精細(xì)化管理。通過實(shí)時監(jiān)測庫存水平、銷售速度、補(bǔ)貨周期等數(shù)據(jù)，結(jié)合需求預(yù)測結(jié)果，企業(yè)可以合理確定庫存的安全水平和補(bǔ)貨點(diǎn)，避免庫存過多或過少帶來的成本增加。例如，采用 ABC 分類法對庫存產(chǎn)品進(jìn)行分類管理，對于 A 類暢銷產(chǎn)品保持較低的庫存水平但確保快速補(bǔ)貨，對于 C 類滯銷產(chǎn)品則減少庫存積壓，降低庫存持有成本。同時，通過大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)之間的信息共享和協(xié)同運(yùn)作，減少信息不對稱導(dǎo)致的溝通成本和協(xié)調(diào)成本，提高供應(yīng)鏈的整體效率和效益，增強(qiáng)企業(yè)在市場中的競爭力。

四、煙草行業(yè)建立專有大數(shù)據(jù)的可行性

4.1 數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ)

4.1.1 內(nèi)部數(shù)據(jù)積累

煙草企業(yè)在長期的生產(chǎn)經(jīng)營過程中，積累了海量的內(nèi)部數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了從原材料采購到產(chǎn)品銷售的各個環(huán)節(jié)，為建立行業(yè)專有大數(shù)據(jù)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在煙葉種植環(huán)節(jié)，企業(yè)收集了有關(guān)煙葉品種、種植區(qū)域、土壤條件、氣候因素、種植技術(shù)、病蟲害防治等方面的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)詳細(xì)記錄了不同地區(qū)、不同年份煙葉的生長環(huán)境和種植管理情況，對于分析煙葉質(zhì)量與種植條件之間的關(guān)系，優(yōu)化煙葉種植布局，提高煙葉品質(zhì)具有重要價值。例如，通過對多年種植數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以確定最適合某種煙葉品種生長的土壤類型和氣候條件，從而指導(dǎo)煙農(nóng)科學(xué)種植，提高煙葉的產(chǎn)量和質(zhì)量穩(wěn)定性。

在卷煙生產(chǎn)環(huán)節(jié)，企業(yè)積累了豐富的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)等。設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)包括設(shè)備的開機(jī)時間、停機(jī)時間、運(yùn)行速度、能耗等信息，通過對這些數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)，及時發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備潛在問題，提高設(shè)備的利用率和生產(chǎn)效率。生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)記錄了制絲、卷接包等各個生產(chǎn)工序的參數(shù)設(shè)置和調(diào)整情況，與產(chǎn)品質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)相結(jié)合，能夠幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)工藝，確保產(chǎn)品質(zhì)量的一致性和穩(wěn)定性。例如，通過對質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)控和分析，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某一批次產(chǎn)品的質(zhì)量指標(biāo)出現(xiàn)異常時，企業(yè)可以迅速追溯到生產(chǎn)工藝環(huán)節(jié)，查找問題根源并進(jìn)行調(diào)整，避免質(zhì)量問題的擴(kuò)大化。

在銷售環(huán)節(jié)，企業(yè)收集了大量的銷售數(shù)據(jù)，包括銷售渠道信息、客戶購買行為數(shù)據(jù)、市場需求數(shù)據(jù)等。銷售渠道數(shù)據(jù)涵蓋了不同類型銷售渠道（如煙草專賣店、超市、便利店等）的銷售情況，以及各渠道的銷售占比、銷售額、銷售量等指標(biāo)，有助于企業(yè)評估不同銷售渠道的績效，優(yōu)化渠道布局。客戶購買行為數(shù)據(jù)包括客戶的購買頻率、購買品牌、購買規(guī)格、購買時間等信息，通過對這些數(shù)據(jù)的深入分析，企業(yè)可以了解消費(fèi)者的購買偏好和消費(fèi)習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。例如，通過分析客戶購買頻率和購買品牌數(shù)據(jù)，企業(yè)可以識別出忠實(shí)客戶和潛在客戶，針對不同客戶群體制定個性化的營銷策略，提高客戶滿意度和忠誠度。

4.1.2 外部數(shù)據(jù)獲取渠道

除了內(nèi)部數(shù)據(jù)積累，煙草企業(yè)還可以通過多種渠道獲取豐富的外部數(shù)據(jù)，進(jìn)一步充實(shí)行業(yè)專有大數(shù)據(jù)的內(nèi)容。市場研究機(jī)構(gòu)是獲取市場數(shù)據(jù)的重要來源之一。這些機(jī)構(gòu)通過專業(yè)的市場調(diào)研方法，收集和分析煙草市場的各類信息，包括市場規(guī)模、市場份額、競爭態(tài)勢、消費(fèi)者需求變化趨勢等。例如，知名市場研究機(jī)構(gòu)歐睿國際（Euromonitor International）定期發(fā)布全球煙草市場的研究報告，涵蓋了傳統(tǒng)煙草和新型煙草制品的市場數(shù)據(jù)和分析，為煙草企業(yè)了解全球市場動態(tài)提供了有價值的參考。企業(yè)可以訂閱這些市場研究機(jī)構(gòu)的報告，獲取最新的市場信息，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供支持。

行業(yè)協(xié)會也是煙草企業(yè)獲取外部數(shù)據(jù)的重要渠道。行業(yè)協(xié)會通常會收集和整理行業(yè)內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)，組織行業(yè)交流活動，發(fā)布行業(yè)統(tǒng)計(jì)信息和研究報告。例如，中國煙草學(xué)會作為我國煙草行業(yè)的專業(yè)學(xué)術(shù)團(tuán)體，會開展各類學(xué)術(shù)研究和交流活動，發(fā)布有關(guān)煙草行業(yè)發(fā)展的研究成果和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。企業(yè)可以積極參與行業(yè)協(xié)會組織的活動，與同行企業(yè)進(jìn)行交流合作，獲取行業(yè)內(nèi)的最新信息和數(shù)據(jù)資源。

互聯(lián)網(wǎng)也是獲取外部數(shù)據(jù)的重要途徑。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大量的市場信息和消費(fèi)者數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上得以傳播。煙草企業(yè)可以通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、社交媒體監(jiān)測工具等手段，收集互聯(lián)網(wǎng)上與煙草行業(yè)相關(guān)的信息，包括消費(fèi)者在社交媒體上對煙草產(chǎn)品的討論和評價、電商平臺上的銷售數(shù)據(jù)和用戶反饋等。例如，通過對社交媒體平臺上消費(fèi)者關(guān)于煙草產(chǎn)品的討論進(jìn)行情感分析，企業(yè)可以了解消費(fèi)者對某一款產(chǎn)品的滿意度和意見建議，及時調(diào)整產(chǎn)品策略和市場營銷方案。此外，企業(yè)還可以關(guān)注行業(yè)新聞網(wǎng)站、專業(yè)論壇等網(wǎng)絡(luò)平臺，獲取行業(yè)政策法規(guī)變化、新技術(shù)應(yīng)用等方面的信息，為企業(yè)的發(fā)展提供及時的信息支持。

4.2 技術(shù)支撐保障

4.2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)取得了長足的發(fā)展，在數(shù)據(jù)采集、存儲、分析等方面形成了一系列成熟的技術(shù)體系，為煙草行業(yè)建立專有大數(shù)據(jù)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。在數(shù)據(jù)采集方面，有多種技術(shù)手段可供選擇。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，可以采用 ETL（Extract，Transform，Load）工具進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和加載，將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)中提取出來，經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換等處理后加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫中。例如，常用的 ETL 工具 Informatica、Talend 等，能夠高效地處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集任務(wù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖片、音頻、視頻等，網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)是一種常用的數(shù)據(jù)采集方法。通過編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序，可以按照一定的規(guī)則自動訪問網(wǎng)頁，提取網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)信息。例如，利用 Python 語言中的 Scrapy 框架，可以快速搭建一個網(wǎng)絡(luò)爬蟲，用于采集互聯(lián)網(wǎng)上與煙草行業(yè)相關(guān)的新聞報道、論壇帖子、社交媒體評論等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。此外，對于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量實(shí)時數(shù)據(jù)，如煙草生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù)，可以采用消息隊(duì)列技術(shù)（如 Kafka）進(jìn)行實(shí)時采集和傳輸，確保數(shù)據(jù)的及時性和可靠性。

在數(shù)據(jù)存儲方面，大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)也呈現(xiàn)出多樣化的發(fā)展態(tài)勢。分布式文件系統(tǒng) Hadoop Distributed File System（HDFS）是大數(shù)據(jù)存儲的基礎(chǔ)技術(shù)之一，它具有高容錯性、高擴(kuò)展性和低成本的特點(diǎn)，能夠?qū)⒋笠?guī)模的數(shù)據(jù)存儲在多個普通服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和管理。例如，許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和大型數(shù)據(jù)中心都采用 HDFS 來存儲海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，列式存儲數(shù)據(jù)庫如 ClickHouse、Vertica 等逐漸得到廣泛應(yīng)用。這些列式存儲數(shù)據(jù)庫針對數(shù)據(jù)分析場景進(jìn)行了優(yōu)化，通過將數(shù)據(jù)按列存儲，能夠大大提高數(shù)據(jù)的查詢和分析效率，適用于處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析任務(wù)。此外，云存儲技術(shù)也為大數(shù)據(jù)存儲提供了便捷的解決方案，如亞馬遜的 S3、微軟的 Azure Blob Storage 等云存儲服務(wù)，具有彈性擴(kuò)展、高可用性和低成本等優(yōu)勢，企業(yè)可以根據(jù)自身的數(shù)據(jù)存儲需求，靈活選擇云存儲服務(wù)來存儲大數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)分析方面，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不斷創(chuàng)新和發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和規(guī)律的重要手段，包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等算法。例如，利用聚類算法可以將消費(fèi)者按照購買行為、消費(fèi)偏好等特征進(jìn)行細(xì)分，為精準(zhǔn)營銷提供依據(jù)；通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可以發(fā)現(xiàn)不同煙草產(chǎn)品之間的銷售關(guān)聯(lián)關(guān)系，優(yōu)化產(chǎn)品組合和陳列策略。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法在大數(shù)據(jù)分析中也發(fā)揮著重要作用，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等算法，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動分類、預(yù)測和模式識別。例如，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以構(gòu)建卷煙銷售預(yù)測模型，根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)因素等多維度數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的銷售情況，為企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃和庫存管理提供決策支持。此外，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果，也為煙草行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析提供了新的技術(shù)手段，如利用 CNN 進(jìn)行卷煙產(chǎn)品的外觀質(zhì)量檢測，利用 RNN 進(jìn)行消費(fèi)者情感分析等。

4.2.2 行業(yè)內(nèi)應(yīng)用案例借鑒

在煙草行業(yè)內(nèi)，已經(jīng)有不少企業(yè)在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用方面取得了成功經(jīng)驗(yàn)，這些案例為其他企業(yè)建立專有大數(shù)據(jù)提供了有益的借鑒。湖南中煙常德卷煙廠構(gòu)建的 “132” 智慧能源管理模式，通過筑牢數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，完善數(shù)據(jù)采集機(jī)制，融合運(yùn)用多崗位、多部門數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的可見可控、互聯(lián)互通、融合共享。在這個模式下，工廠收集動能設(shè)備和生產(chǎn)現(xiàn)場有關(guān)供能用能的參數(shù)信息，以各設(shè)備啟停時間為判斷標(biāo)準(zhǔn)，搭建數(shù)字模型，對現(xiàn)場用能需求進(jìn)行智能判斷和決策，實(shí)現(xiàn)能源的精準(zhǔn)供應(yīng)；發(fā)揮能耗數(shù)據(jù)在供需監(jiān)測、評價分析、能效預(yù)判中的作用，推動能源管理數(shù)字化治理方式升級；針對卷包區(qū)域空調(diào)機(jī)組，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等大數(shù)據(jù)算法，進(jìn)行仿真建模，精準(zhǔn)預(yù)測負(fù)荷需求，打造了行業(yè)首個 AI 空調(diào)系統(tǒng)應(yīng)用示范點(diǎn)。該模式有效降低了能耗指標(biāo)，相關(guān)成果還在兄弟單位推廣應(yīng)用，入選全國第六屆智慧企業(yè)建設(shè)創(chuàng)新案例。

佛山煙草專賣局基于隱私計(jì)算搭建的煙草消費(fèi)大數(shù)據(jù)分析平臺也是一個成功范例。該平臺采用多方安全計(jì)算、同態(tài)加密、區(qū)塊鏈等數(shù)據(jù)技術(shù)，在保障煙草數(shù)據(jù)隱私安全的前提下，實(shí)現(xiàn)煙草數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)互通，深度挖掘煙草數(shù)據(jù)價值。面對數(shù)據(jù)源單一，急需整合外部數(shù)據(jù)融合分析的問題，以及數(shù)據(jù)共享存在的方式不完善、有潛在風(fēng)險等挑戰(zhàn)，該平臺通過技術(shù)手段有效解決了這些問題。在門店選址應(yīng)用場景中，通過融合煙草內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部的人口、商圈、住宅等數(shù)據(jù)，為門店選址提供了多維度的數(shù)據(jù)支撐，提高了門店選址的準(zhǔn)確性 ，切實(shí)服務(wù)于煙草行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展需要，達(dá)到降本增效的目的。這些行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用案例表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)在煙草行業(yè)具有廣闊的應(yīng)用前景和實(shí)際價值，其他企業(yè)可以結(jié)合自身實(shí)際情況，借鑒這些成功經(jīng)驗(yàn)，探索適合自己的大數(shù)據(jù)應(yīng)用路徑，推動企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展。

4.3 政策環(huán)境支持

國家和地方對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)給予了大力支持，出臺了一系列相關(guān)政策，為煙草行業(yè)建立專有大數(shù)據(jù)營造了良好的政策環(huán)境。在國家層面，2021 年 12 月，國務(wù)院印發(fā)的《“十四五” 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確指出，數(shù)據(jù)要素是數(shù)字經(jīng)濟(jì)深化發(fā)展的核心引擎，要充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。這一規(guī)劃為包括煙草行業(yè)在內(nèi)的各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了政策導(dǎo)向，強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要地位，鼓勵企業(yè)積極利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升生產(chǎn)經(jīng)營效率和創(chuàng)新能力。

2020 年 4 月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》首次將數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素寫入文件，為數(shù)據(jù)的市場化流通和應(yīng)用奠定了政策基礎(chǔ)。這使得煙草企業(yè)在整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，建立專有大數(shù)據(jù)時，有了更明確的政策依據(jù)和支持，有利于打破數(shù)據(jù)流通的壁壘，促進(jìn)數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)的共享和利用。

在地方層面，各省市也紛紛出臺了促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策措施。例如，廣東省發(fā)布的《廣東省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指引 1.0》，明確提出要推動大數(shù)據(jù)在制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域的深度應(yīng)用，培育壯大數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)、新模式。煙草企業(yè)作為廣東省經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，可依據(jù)該政策，積極探索大數(shù)據(jù)在煙草生產(chǎn)、銷售、管理等環(huán)節(jié)的應(yīng)用，借助地方政策的支持，獲取相關(guān)的資金扶持、技術(shù)指導(dǎo)和人才培養(yǎng)等資源，加快建立行業(yè)專有大數(shù)據(jù)的步伐。

這些政策的出臺，不僅為煙草行業(yè)建立專有大數(shù)據(jù)提供了良好的政策環(huán)境，還在技術(shù)研發(fā)、人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同等方面給予了支持和引導(dǎo)，有助于煙草企業(yè)降低大數(shù)據(jù)應(yīng)用的成本和風(fēng)險，推動大數(shù)據(jù)技術(shù)在煙草行業(yè)的廣泛應(yīng)用和創(chuàng)新發(fā)展。

五、煙草行業(yè)建立專有人工智能模型的必要性

5.1 提升生產(chǎn)智能化水平

5.1.1 自動化生產(chǎn)流程實(shí)現(xiàn)

煙草生產(chǎn)流程涵蓋多個復(fù)雜環(huán)節(jié)，從煙葉的初步處理到最終卷煙產(chǎn)品的成型，傳統(tǒng)生產(chǎn)方式依賴大量人工操作，不僅效率低下，而且容易受到人為因素影響，導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量波動。利用人工智能技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的自動化變革。在煙葉分選環(huán)節(jié)，基于計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的人工智能系統(tǒng)能夠?qū)熑~的顏色、紋理、形狀等特征進(jìn)行快速準(zhǔn)確識別，自動篩選出符合不同質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的煙葉。相比人工分選，人工智能系統(tǒng)不僅速度更快，每小時可處理數(shù)千片煙葉，而且精度更高，能夠有效減少誤選率，將煙葉分選的準(zhǔn)確率從人工的 80% 左右提升至 95% 以上，確保進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)的煙葉質(zhì)量穩(wěn)定且符合標(biāo)準(zhǔn)。

在卷煙制造環(huán)節(jié)，人工智能可實(shí)現(xiàn)卷接包設(shè)備的智能化控制。通過對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)測和分析，人工智能模型能夠根據(jù)生產(chǎn)需求自動調(diào)整設(shè)備參數(shù)，如卷紙的張力、煙絲的填充量、濾嘴的接裝精度等，確保卷煙的物理指標(biāo)（如重量、圓周、吸阻等）保持穩(wěn)定。同時，利用機(jī)器人技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)卷煙生產(chǎn)線上物料的自動搬運(yùn)、設(shè)備的自動清潔和維護(hù)等工作，減少人工干預(yù)，提高生產(chǎn)效率。例如，某知名卷煙企業(yè)引入人工智能自動化生產(chǎn)線后，卷煙生產(chǎn)效率提高了 30%，單位生產(chǎn)成本降低了 15%，產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性也得到了顯著提升 。

5.1.2 設(shè)備智能運(yùn)維管理

煙草生產(chǎn)設(shè)備長期處于高強(qiáng)度運(yùn)行狀態(tài)，設(shè)備故障不僅會導(dǎo)致生產(chǎn)中斷，造成經(jīng)濟(jì)損失，還可能影響產(chǎn)品質(zhì)量。通過建立基于人工智能的設(shè)備智能運(yùn)維管理模型，能夠?qū)崟r采集設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、振動、電流等參數(shù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和評估。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常時，人工智能模型能夠迅速識別故障類型和故障位置，并預(yù)測故障的發(fā)展趨勢，提前發(fā)出預(yù)警，以便維修人員及時采取措施進(jìn)行維修，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)。

例如，利用深度學(xué)習(xí)算法對設(shè)備振動數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠準(zhǔn)確識別出設(shè)備零部件的磨損、松動等潛在故障，在故障發(fā)生前數(shù)天甚至數(shù)周發(fā)出預(yù)警，使企業(yè)能夠提前安排維修計(jì)劃，準(zhǔn)備維修備件，避免設(shè)備突發(fā)故障造成的生產(chǎn)停滯。據(jù)統(tǒng)計(jì)，采用人工智能設(shè)備智能運(yùn)維管理的煙草企業(yè)，設(shè)備故障率平均降低了 40%，設(shè)備維修成本降低了 30%，設(shè)備的平均使用壽命延長了 20%，有效保障了生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性，提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

5.2 增強(qiáng)決策科學(xué)性與精準(zhǔn)性

5.2.1 基于數(shù)據(jù)分析的決策支持

煙草企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中面臨著眾多決策，如原材料采購決策、生產(chǎn)計(jì)劃制定、市場營銷策略選擇等，這些決策的科學(xué)性和精準(zhǔn)性直接影響企業(yè)的運(yùn)營績效和市場競爭力。借助人工智能對大數(shù)據(jù)的分析能力，企業(yè)能夠整合內(nèi)外部多源數(shù)據(jù)，包括市場需求數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、原材料價格數(shù)據(jù)、生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)等，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，深入分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和潛在規(guī)律，為企業(yè)決策提供科學(xué)依據(jù)。

在原材料采購決策方面，人工智能模型可以根據(jù)歷史采購數(shù)據(jù)、市場價格波動趨勢、供應(yīng)商信譽(yù)等信息，預(yù)測原材料價格走勢，優(yōu)化采購時機(jī)和采購量，降低采購成本。通過對供應(yīng)商的交貨準(zhǔn)時率、產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性等數(shù)據(jù)的分析，評估供應(yīng)商的可靠性，選擇優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商，確保原材料的穩(wěn)定供應(yīng)和質(zhì)量。在生產(chǎn)計(jì)劃制定方面，人工智能模型可以結(jié)合市場需求預(yù)測、設(shè)備產(chǎn)能、原材料庫存等數(shù)據(jù)，制定合理的生產(chǎn)計(jì)劃，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。例如，通過分析市場需求的季節(jié)性變化、新產(chǎn)品上市對市場份額的影響等因素，合理安排生產(chǎn)任務(wù)，避免生產(chǎn)過剩或生產(chǎn)不足的情況發(fā)生。

5.2.2 市場趨勢精準(zhǔn)預(yù)測

煙草市場受到多種因素的影響，如消費(fèi)者需求變化、政策法規(guī)調(diào)整、經(jīng)濟(jì)形勢波動、競爭對手策略等，市場趨勢復(fù)雜多變。利用人工智能技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以對煙草市場的需求、價格、競爭態(tài)勢等趨勢進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，幫助企業(yè)提前布局，制定合理的發(fā)展戰(zhàn)略。

通過對消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、市場調(diào)研數(shù)據(jù)等的分析，人工智能模型可以洞察消費(fèi)者的需求變化趨勢，預(yù)測不同類型煙草產(chǎn)品（如傳統(tǒng)卷煙、電子煙、加熱不燃燒煙草制品等）的市場需求，為企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)和市場推廣提供方向。例如，隨著消費(fèi)者健康意識的提升，對低焦油、低危害煙草產(chǎn)品的需求逐漸增加，企業(yè)通過人工智能預(yù)測到這一趨勢后，及時加大在相關(guān)產(chǎn)品研發(fā)和生產(chǎn)上的投入，推出符合市場需求的新產(chǎn)品，搶占市場先機(jī)。人工智能模型還可以根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)政策法規(guī)變化等信息，預(yù)測煙草產(chǎn)品價格走勢，為企業(yè)定價策略提供參考。通過對競爭對手的產(chǎn)品信息、市場份額、營銷策略等數(shù)據(jù)的分析，了解競爭對手的動態(tài)，制定差異化的競爭策略，提高企業(yè)在市場中的競爭力。

5.3 推動行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展

5.3.1 產(chǎn)品創(chuàng)新研發(fā)

在競爭激烈的煙草市場中，產(chǎn)品創(chuàng)新是企業(yè)保持競爭力的關(guān)鍵。利用人工智能分析消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)，包括線上評論、線下調(diào)研、客戶投訴等信息，企業(yè)可以深入了解消費(fèi)者對現(xiàn)有煙草產(chǎn)品的滿意度、意見和建議，挖掘消費(fèi)者的潛在需求，為新產(chǎn)品的研發(fā)提供依據(jù)。

通過對消費(fèi)者在社交媒體上關(guān)于煙草產(chǎn)品口感、香氣、包裝等方面的討論進(jìn)行情感分析，人工智能模型可以發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對不同口味（如薄荷味、水果味、堅(jiān)果味等）、不同包裝形式（如異形包裝、環(huán)保包裝等）的偏好，企業(yè)據(jù)此開發(fā)新的煙草產(chǎn)品，滿足消費(fèi)者多樣化的需求。人工智能還可以應(yīng)用于煙草產(chǎn)品的配方研發(fā)。通過對大量煙草原料數(shù)據(jù)和產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的分析，建立煙草配方與產(chǎn)品質(zhì)量之間的數(shù)學(xué)模型，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化配方，在保證產(chǎn)品質(zhì)量的前提下，降低生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)品的獨(dú)特性和競爭力。例如，某煙草企業(yè)利用人工智能技術(shù)開發(fā)出一款新型卷煙產(chǎn)品，該產(chǎn)品在口感和香氣上進(jìn)行了創(chuàng)新，滿足了年輕消費(fèi)者對個性化口味的需求，上市后迅速獲得市場認(rèn)可，市場份額不斷擴(kuò)大。

5.3.2 商業(yè)模式創(chuàng)新探索

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和市場環(huán)境的變化，煙草行業(yè)需要不斷探索新的商業(yè)模式，以適應(yīng)市場需求，提升企業(yè)競爭力。人工智能技術(shù)為煙草行業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新提供了新的機(jī)遇。煙草企業(yè)可以利用人工智能實(shí)現(xiàn)營銷模式的創(chuàng)新。通過對消費(fèi)者數(shù)據(jù)的分析，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，將合適的產(chǎn)品推送給合適的消費(fèi)者，提高營銷效果和客戶滿意度。利用人工智能技術(shù)開發(fā)智能營銷平臺，根據(jù)消費(fèi)者的興趣愛好、購買歷史等信息，為消費(fèi)者提供個性化的產(chǎn)品推薦和營銷活動，增強(qiáng)消費(fèi)者與企業(yè)之間的互動和粘性。

煙草企業(yè)還可以探索基于人工智能的供應(yīng)鏈金融模式。通過對供應(yīng)鏈上各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)控和分析，評估供應(yīng)商和經(jīng)銷商的信用狀況，為其提供金融服務(wù)，如應(yīng)收賬款融資、庫存融資等，優(yōu)化供應(yīng)鏈資金流，降低供應(yīng)鏈成本，提高供應(yīng)鏈的整體效率和穩(wěn)定性。例如，某煙草企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)合作，利用人工智能技術(shù)建立供應(yīng)鏈金融平臺，為供應(yīng)商提供快速便捷的融資服務(wù)，縮短了供應(yīng)商的資金周轉(zhuǎn)周期，增強(qiáng)了供應(yīng)鏈的協(xié)同效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)與供應(yīng)商的互利共贏。

六、煙草行業(yè)建立專有人工智能模型的可行性

6.1 算法與技術(shù)成熟度

6.1.1 適用的人工智能算法

在煙草行業(yè)建立專有人工智能模型過程中，多種先進(jìn)算法展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢與廣泛的適用性。機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如決策樹算法，通過對大量已標(biāo)注的煙草生產(chǎn)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建決策規(guī)則，可用于煙草產(chǎn)品質(zhì)量分類。例如，依據(jù)煙葉的產(chǎn)地、等級、化學(xué)成分以及卷煙的物理指標(biāo)（煙支重量、圓周等）等特征數(shù)據(jù)，決策樹算法能夠準(zhǔn)確判斷卷煙產(chǎn)品質(zhì)量是否合格，并對不合格產(chǎn)品的原因進(jìn)行初步分析，幫助企業(yè)快速定位生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量檢測效率。

隨機(jī)森林算法作為決策樹的集成算法，在處理高維、復(fù)雜的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。它通過構(gòu)建多個決策樹，并綜合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在煙草市場需求預(yù)測方面，隨機(jī)森林算法可以整合市場動態(tài)、消費(fèi)者行為、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等多維度數(shù)據(jù)，對不同地區(qū)、不同品牌煙草產(chǎn)品的市場需求進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，為企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃制定提供可靠依據(jù)。

深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別領(lǐng)域具有卓越的性能，特別適用于煙草行業(yè)中的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)。在卷煙包裝質(zhì)量檢測中，CNN 模型可以對卷煙包裝的圖像進(jìn)行分析，快速準(zhǔn)確地識別出包裝上的印刷缺陷、圖案偏移、封口不良等問題，實(shí)現(xiàn)包裝質(zhì)量的自動化檢測，大大提高檢測效率和準(zhǔn)確性，減少人工檢測的主觀性和誤差。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理時間序列數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢，可用于煙草生產(chǎn)過程中的設(shè)備故障預(yù)測。通過對設(shè)備運(yùn)行過程中的溫度、壓力、振動等時間序列數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，LSTM 模型能夠捕捉到設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的變化趨勢，提前預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，為設(shè)備維護(hù)人員提供充足的時間進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，降低設(shè)備故障率，保障生產(chǎn)的連續(xù)性。

6.1.2 技術(shù)應(yīng)用的成熟案例

在其他行業(yè)，人工智能技術(shù)的成功應(yīng)用為煙草行業(yè)提供了豐富的借鑒經(jīng)驗(yàn)。在制造業(yè)領(lǐng)域，特斯拉通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了汽車生產(chǎn)的高度自動化和智能化。其生產(chǎn)線上的機(jī)器人在人工智能算法的控制下，能夠精確地完成零部件的組裝、焊接等復(fù)雜任務(wù)，生產(chǎn)效率大幅提高，同時產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性也得到了極大保障。例如，特斯拉利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析，不斷優(yōu)化生產(chǎn)流程，使得汽車生產(chǎn)的次品率顯著降低，生產(chǎn)成本也大幅下降。這種成功的應(yīng)用模式表明，在煙草生產(chǎn)中引入人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的自動化和智能化是可行且具有巨大潛力的。

在醫(yī)療行業(yè)，IBM Watson for Oncology 是人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的典型應(yīng)用案例。該系統(tǒng)通過對海量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床病例數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠?yàn)獒t(yī)生提供個性化的癌癥治療方案建議。它可以快速分析患者的基因數(shù)據(jù)、病史、癥狀等信息，從眾多的治療方案中篩選出最適合患者的方案，提高治療的精準(zhǔn)性和有效性。煙草行業(yè)在客戶服務(wù)、精準(zhǔn)營銷等方面可以借鑒這種基于大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法的精準(zhǔn)服務(wù)模式。例如，通過對消費(fèi)者的購買歷史、偏好等數(shù)據(jù)的分析，為消費(fèi)者提供個性化的產(chǎn)品推薦和服務(wù)，提升客戶滿意度和忠誠度。

在煙草企業(yè)中，也有部分企業(yè)在人工智能技術(shù)應(yīng)用方面取得了顯著成果。云南中煙玉溪卷煙廠的 “‘參數(shù)預(yù)設(shè)置、過程?糾偏’的卷煙精品制絲線智能控制研究” 項(xiàng)目，通過構(gòu)建集數(shù)據(jù)采集分析、設(shè)備預(yù)測維護(hù)、參數(shù)尋優(yōu)下達(dá)和先進(jìn)預(yù)測控制為一體的智能卷煙制造系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了單工序智能控制和整線聯(lián)動協(xié)同優(yōu)化，大幅提高了制絲生產(chǎn)過程控制能力，有效實(shí)現(xiàn)了批次間質(zhì)量均質(zhì)穩(wěn)定，構(gòu)建起了 “參數(shù)預(yù)設(shè)置、過程自糾偏” 的智能制造模式 。該項(xiàng)目的成功實(shí)施，為煙草行業(yè)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)用人工智能技術(shù)提供了可復(fù)制的經(jīng)驗(yàn)，證明了人工智能技術(shù)在提升煙草生產(chǎn)智能化水平方面的可行性和有效性。

6.2 人才與技術(shù)團(tuán)隊(duì)保障

從煙草行業(yè)內(nèi)部來看，經(jīng)過多年的發(fā)展與積累，已經(jīng)匯聚了一批專業(yè)技術(shù)人才。這些人才在煙草種植、生產(chǎn)工藝、市場營銷等傳統(tǒng)領(lǐng)域擁有深厚的專業(yè)知識和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。隨著行業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重視和投入不斷增加，內(nèi)部員工也積極參與各類人工智能技術(shù)培訓(xùn)和學(xué)習(xí)活動，逐步掌握了一定的人工智能基礎(chǔ)知識和應(yīng)用技能。例如，一些煙草企業(yè)定期組織內(nèi)部員工參加人工智能技術(shù)講座、在線課程學(xué)習(xí)以及與高校或科研機(jī)構(gòu)合作開展的培訓(xùn)項(xiàng)目，培養(yǎng)了一批既懂煙草業(yè)務(wù)又具備一定人工智能技術(shù)能力的復(fù)合型人才。這些人才能夠?qū)煵菪袠I(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)需求與人工智能技術(shù)相結(jié)合，為企業(yè)建立專有人工智能模型提供了有力的內(nèi)部支持。

從外部獲取人才資源方面，當(dāng)前人工智能領(lǐng)域人才市場逐漸成熟，高校和科研機(jī)構(gòu)為社會輸送了大量專業(yè)人才。眾多高校開設(shè)了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)，培養(yǎng)了大批掌握先進(jìn)算法和技術(shù)的專業(yè)畢業(yè)生。煙草企業(yè)可以通過校園招聘、社會招聘等方式吸引這些專業(yè)人才加入，充實(shí)企業(yè)的人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)。企業(yè)還可以與高校、科研機(jī)構(gòu)建立產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系，借助外部專業(yè)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)力量，共同開展人工智能技術(shù)在煙草行業(yè)的應(yīng)用研究和項(xiàng)目開發(fā)。例如，某煙草企業(yè)與當(dāng)?shù)刂咝：献?#xff0c;成立了人工智能聯(lián)合研究中心，高校的專家團(tuán)隊(duì)為企業(yè)提供技術(shù)指導(dǎo)和研發(fā)支持，企業(yè)則為高校提供實(shí)際業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)資源，雙方實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，共同推動人工智能技術(shù)在煙草行業(yè)的應(yīng)用和創(chuàng)新。

6.3 應(yīng)用場景的適配性

6.3.1 生產(chǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)用

在煙草生產(chǎn)環(huán)節(jié)，人工智能技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用場景和顯著的應(yīng)用效果。在煙葉分選過程中，傳統(tǒng)的人工分選方式效率低下且準(zhǔn)確性受人為因素影響較大。利用基于計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)，能夠快速、準(zhǔn)確地對煙葉的顏色、紋理、形狀等特征進(jìn)行識別和分析，自動篩選出符合不同質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的煙葉。例如，通過對大量煙葉圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，人工智能模型可以準(zhǔn)確區(qū)分優(yōu)質(zhì)煙葉和劣質(zhì)煙葉，以及不同等級的煙葉，將分選效率提高數(shù)倍，同時大大提升了分選的準(zhǔn)確性，確保進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)的煙葉質(zhì)量穩(wěn)定且符合要求，為后續(xù)卷煙產(chǎn)品的質(zhì)量奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

在卷煙制造過程中，人工智能可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備的智能化控制和優(yōu)化。通過實(shí)時采集卷接包設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如卷紙的張力、煙絲的填充量、濾嘴的接裝精度等參數(shù)，利用人工智能算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，自動調(diào)整設(shè)備參數(shù)，確保卷煙的物理指標(biāo)（如重量、圓周、吸阻等）保持穩(wěn)定，提高產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。人工智能還可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障診斷，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行中的異常情況，并預(yù)測設(shè)備故障，提前進(jìn)行維護(hù)，減少設(shè)備停機(jī)時間，提高生產(chǎn)效率。例如，某卷煙廠引入人工智能智能控制系統(tǒng)后，卷煙生產(chǎn)的廢品率降低了 20%，生產(chǎn)效率提高了 15%，設(shè)備維護(hù)成本降低了 30%。

6.3.2 銷售與管理環(huán)節(jié)應(yīng)用

在銷售環(huán)節(jié)，人工智能技術(shù)能夠?yàn)闊煵萜髽I(yè)提供精準(zhǔn)的市場分析和營銷策略支持。通過對消費(fèi)者購買行為數(shù)據(jù)、市場銷售數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行客戶細(xì)分和精準(zhǔn)營銷。例如，根據(jù)消費(fèi)者的年齡、性別、地域、消費(fèi)習(xí)慣等特征，將消費(fèi)者劃分為不同的細(xì)分群體，針對每個群體的特點(diǎn)制定個性化的營銷策略，推薦適合他們的煙草產(chǎn)品，提高營銷效果和客戶滿意度。人工智能還可以用于市場需求預(yù)測，結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)動態(tài)、消費(fèi)者偏好變化等因素，對不同地區(qū)、不同品牌煙草產(chǎn)品的市場需求進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，幫助企業(yè)合理安排生產(chǎn)計(jì)劃，優(yōu)化庫存管理，避免庫存積壓或缺貨現(xiàn)象的發(fā)生，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

在企業(yè)管理方面，人工智能技術(shù)可應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理和財務(wù)管理等領(lǐng)域。在供應(yīng)鏈管理中，利用人工智能算法優(yōu)化物流配送路線，根據(jù)訂單分布、交通路況、物流成本等因素，規(guī)劃最優(yōu)的配送路線，提高物流配送效率，降低物流成本。同時，通過對供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)控和分析，實(shí)現(xiàn)庫存的智能化管理，合理控制庫存水平，確保原材料和產(chǎn)品的及時供應(yīng)。在財務(wù)管理中，人工智能可以實(shí)現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)的自動化處理和分析，如費(fèi)用報銷審核、財務(wù)報表生成等，提高財務(wù)工作效率和準(zhǔn)確性，為企業(yè)決策提供及時、準(zhǔn)確的財務(wù)數(shù)據(jù)支持。例如，某煙草企業(yè)引入人工智能財務(wù)審核系統(tǒng)后，費(fèi)用報銷審核時間縮短了 50%，財務(wù)報表生成時間縮短了 30%，有效提升了企業(yè)財務(wù)管理水平。

七、面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

7.1 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問題

在建立行業(yè)專有大數(shù)據(jù)和人工智能模型的過程中，煙草企業(yè)面臨著嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)挑戰(zhàn)。從數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)開始，就存在數(shù)據(jù)來源合法性和合規(guī)性的問題。例如，在收集消費(fèi)者數(shù)據(jù)時，若未明確告知消費(fèi)者數(shù)據(jù)的使用目的、范圍和方式，可能會違反相關(guān)隱私法規(guī)，如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR），該條例要求企業(yè)在收集個人數(shù)據(jù)時必須獲得明確的同意，并確保數(shù)據(jù)處理的透明度。?

在數(shù)據(jù)存儲階段，一旦存儲系統(tǒng)遭受黑客攻擊，如 2017 年美國 Equifax 公司數(shù)據(jù)泄露事件，約 1.47 億消費(fèi)者的個人信息被泄露，煙草企業(yè)若出現(xiàn)類似情況，其客戶信息、銷售數(shù)據(jù)等敏感數(shù)據(jù)被竊取，將對企業(yè)聲譽(yù)和消費(fèi)者權(quán)益造成巨大損害。數(shù)據(jù)傳輸過程中也存在風(fēng)險，若傳輸鏈路未進(jìn)行加密，數(shù)據(jù)可能被截取和篡改，影響數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性。

為應(yīng)對這些問題，煙草企業(yè)應(yīng)建立完善的數(shù)據(jù)安全管理體系。在數(shù)據(jù)收集階段，嚴(yán)格遵循 “合法、正當(dāng)、必要” 原則，明確告知消費(fèi)者數(shù)據(jù)收集和使用的相關(guān)信息，并獲得其明確同意。在數(shù)據(jù)存儲方面，采用加密技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲，如使用 AES（高級加密標(biāo)準(zhǔn)）算法，同時加強(qiáng)存儲系統(tǒng)的訪問控制和權(quán)限管理，只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問特定數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，采用 SSL/TLS（安全套接層 / 傳輸層安全）等加密協(xié)議，確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性。定期進(jìn)行數(shù)據(jù)安全審計(jì)和風(fēng)險評估，及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)潛在的安全漏洞，加強(qiáng)對員工的數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)，提高員工的數(shù)據(jù)安全意識，從人員層面降低數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。

7.2 技術(shù)融合與系統(tǒng)集成難題

將人工智能技術(shù)與煙草行業(yè)現(xiàn)有的生產(chǎn)、管理系統(tǒng)進(jìn)行融合，面臨著諸多技術(shù)難題。煙草行業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備和管理系統(tǒng)種類繁多，且部分系統(tǒng)建設(shè)時間較早，技術(shù)架構(gòu)陳舊，如一些傳統(tǒng)卷煙廠的生產(chǎn)控制系統(tǒng)可能基于老舊的工業(yè)總線技術(shù)，與新興的人工智能技術(shù)在接口、數(shù)據(jù)格式等方面存在兼容性問題。不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范不一致，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以在系統(tǒng)之間順暢流通和共享，增加了技術(shù)融合的難度。

在系統(tǒng)集成過程中，還可能面臨數(shù)據(jù)孤島問題，即各部門或業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)相互獨(dú)立，無法形成有效的數(shù)據(jù)協(xié)同，影響人工智能模型的訓(xùn)練和應(yīng)用效果。例如，生產(chǎn)部門的數(shù)據(jù)無法及時傳遞給銷售部門，導(dǎo)致銷售部門在制定營銷策略時缺乏生產(chǎn)數(shù)據(jù)的支持，無法準(zhǔn)確把握產(chǎn)品供應(yīng)情況和生產(chǎn)周期。

為解決技術(shù)融合與系統(tǒng)集成難題，煙草企業(yè)應(yīng)制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范，對現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行梳理和評估，對于無法直接與人工智能技術(shù)兼容的老舊系統(tǒng)，進(jìn)行升級改造或逐步替換。采用中間件技術(shù)，如企業(yè)服務(wù)總線（ESB），實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換和通信，打破數(shù)據(jù)孤島，促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和協(xié)同。在人工智能模型開發(fā)過程中，充分考慮現(xiàn)有系統(tǒng)的技術(shù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求，確保模型能夠與現(xiàn)有系統(tǒng)無縫對接，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和智能化升級。加強(qiáng)與技術(shù)供應(yīng)商的合作，共同探索適合煙草行業(yè)的技術(shù)融合和系統(tǒng)集成解決方案，借助外部專業(yè)技術(shù)力量，降低技術(shù)實(shí)施難度和風(fēng)險。

7.3 人才短缺問題

目前，煙草行業(yè)在人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)人才相對匱乏。一方面，煙草行業(yè)傳統(tǒng)上以生產(chǎn)、銷售等業(yè)務(wù)為主，對大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的重視程度相對較晚，內(nèi)部員工在這方面的知識儲備和技能水平有限。許多員工對機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法的理解和應(yīng)用能力不足，難以將這些技術(shù)有效地應(yīng)用到實(shí)際工作中。另一方面，由于煙草行業(yè)的專業(yè)性和特殊性，外部招聘的大數(shù)據(jù)和人工智能人才往往需要一定時間來熟悉煙草行業(yè)的業(yè)務(wù)流程和特點(diǎn)，才能充分發(fā)揮其專業(yè)優(yōu)勢。

人才短缺嚴(yán)重制約了煙草行業(yè)在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程。在建立行業(yè)專有大數(shù)據(jù)和人工智能模型時，缺乏專業(yè)人才會導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘和分析深度不夠，無法充分挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在價值，影響模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。在模型應(yīng)用階段，由于缺乏專業(yè)人才進(jìn)行維護(hù)和優(yōu)化，模型可能無法適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化和市場環(huán)境的動態(tài)調(diào)整，降低了模型的應(yīng)用效果和價值。

為解決人才短缺問題，煙草企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)內(nèi)部人才培養(yǎng)。制定系統(tǒng)的培訓(xùn)計(jì)劃，定期組織員工參加大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)培訓(xùn)課程，邀請行業(yè)專家進(jìn)行授課和指導(dǎo)，提高員工在這方面的理論知識和實(shí)踐技能。建立內(nèi)部學(xué)習(xí)交流平臺，鼓勵員工分享學(xué)習(xí)心得和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，形成良好的學(xué)習(xí)氛圍。開展內(nèi)部項(xiàng)目實(shí)踐，讓員工在實(shí)際項(xiàng)目中鍛煉和提升自己的能力。積極引進(jìn)外部專業(yè)人才，通過提供具有競爭力的薪酬待遇、良好的職業(yè)發(fā)展空間和豐富的項(xiàng)目實(shí)踐機(jī)會，吸引大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的優(yōu)秀人才加入。加強(qiáng)與高校、科研機(jī)構(gòu)的合作，建立產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制，共同培養(yǎng)既懂煙草行業(yè)業(yè)務(wù)又掌握大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才，為煙草行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)的人才保障。