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參數(shù)預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在線監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，消除人工巡檢盲區(qū)；優(yōu)化維修策略，變“經(jīng)驗(yàn)預(yù)防”為“智能預(yù)防”，實(shí)現(xiàn)精益維保。完善機(jī)制集
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，煙草專賣零售許可證管理研究課題組持續(xù)攻堅(jiān)，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，測(cè)算量化區(qū)間，探索實(shí)踐應(yīng)用。卷煙市場(chǎng)容量調(diào)查及市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)課題組深入推進(jìn)，
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數(shù)據(jù)，同步還可以對(duì)采集數(shù)據(jù)與權(quán)威數(shù)據(jù)進(jìn)行差異性對(duì)比。”同時(shí)，長(zhǎng)沙卷煙廠還著手建立了數(shù)據(jù)質(zhì)量異常的處理機(jī)制，編制了卷煙設(shè)備信息模型建模標(biāo)準(zhǔn)，為煙機(jī)
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煙草執(zhí)勤室等優(yōu)勢(shì)開展路堵路查，深入推進(jìn)涉煙情報(bào)電子化收集、智能化研判，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建案件分析模型；對(duì)案件進(jìn)行串并分析、碰撞對(duì)比
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;借助AI識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、遺傳算法等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)物流智能化建設(shè)。包括以智能攝像頭代替人工巡檢，實(shí)時(shí)監(jiān)控庫區(qū)狀態(tài)；用智能數(shù)字電流表監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)的同時(shí)建立數(shù)據(jù)模型
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。舉辦數(shù)字化轉(zhuǎn)型微競(jìng)賽，分析當(dāng)前工作的堵點(diǎn)、難點(diǎn)和痛點(diǎn)，以解決實(shí)際問題、滿足現(xiàn)實(shí)需求為導(dǎo)向，建立數(shù)學(xué)模型、BI商業(yè)智能工具、開發(fā)低代碼工具，持續(xù)優(yōu)化
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為全面構(gòu)建安全責(zé)任落實(shí)的“三角形”模型，不斷推進(jìn)安全管理領(lǐng)導(dǎo)責(zé)任、主體責(zé)任、監(jiān)管責(zé)任落實(shí)落地，今年來，江西中煙井岡山卷煙廠制絲車間黨支部充分發(fā)揮黨建引領(lǐng)作用
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管理及能源定額工作推進(jìn)方案》覆蓋5大能種、103個(gè)用能區(qū)域、410個(gè)用能單元、929個(gè)制造單元，形成常德卷煙廠生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)各能種單位產(chǎn)量三級(jí)能源定額月度評(píng)價(jià)模型，細(xì)化月度指標(biāo)
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，南昌卷煙廠物流分中心借助信息化技術(shù)保障貨源協(xié)同過程中各環(huán)節(jié)的時(shí)效性。通過完善需求預(yù)測(cè)模型，他們提前運(yùn)行紙滑托預(yù)打包計(jì)劃，強(qiáng)化貨源供給的預(yù)見性，大幅節(jié)約組
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，南昌卷煙廠物流分中心借助信息化技術(shù)保障貨源協(xié)同過程中各環(huán)節(jié)的時(shí)效性。通過完善需求預(yù)測(cè)模型，他們提前運(yùn)行紙滑托預(yù)打包計(jì)劃，強(qiáng)化貨源供給的預(yù)見性，大幅節(jié)約組
