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時(shí)，上述兩個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)偏差僅為0.25和0.051?！? 同樣流量波動(dòng)不僅僅對(duì)打葉質(zhì)量穩(wěn)定有影響，對(duì)最終成品片煙水分的影響也比較大，具體見下表
第一個(gè)混打等級(jí)的成品
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方案徹底解決了該設(shè)備設(shè)計(jì)缺陷，為工廠挽回?cái)?shù)百萬的經(jīng)濟(jì)損失。2019年2月，殷宏面對(duì)葉片加料機(jī)有水分突發(fā)沖高的現(xiàn)象，在設(shè)備出口前連續(xù)跟蹤近20天，緊盯
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的實(shí)踐揭示了AI對(duì)傳統(tǒng)制造的顛覆性改造。前者僅1秒，數(shù)字化質(zhì)量管控機(jī)臺(tái)便能感知設(shè)備狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)快速確認(rèn)；后者借助構(gòu)建水分鏈質(zhì)量追溯機(jī)理分析模型、煙支質(zhì)量
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，交出了連續(xù)7年卷煙產(chǎn)品市場有效投訴率為0、分類對(duì)標(biāo)指標(biāo)“烘絲機(jī)出口水分偏差”（A類）連續(xù)兩年成為行業(yè)標(biāo)桿的成績單。奔著問題去，向著難處攻。憑著超強(qiáng)
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達(dá)到20至30厘米，這種深度可以有效打破犁底層硬結(jié)問題，增強(qiáng)土壤的透氣性和水分保持能力?！靶?#xff0c;土壤松軟得像‘海綿’，這種深耕的方式
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，深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，破解了視野存在盲區(qū)、水分難以控制等行業(yè)難題?！艾F(xiàn)在智能單機(jī)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)分析煙絲指標(biāo)偏差原因，每批次煙絲指標(biāo)在線檢測趨勢實(shí)時(shí)顯示在大屏上
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還會(huì)自動(dòng)預(yù)警庫存超期或水分異常的情況，避免物料錯(cuò)用。而在卷包環(huán)節(jié)，每一包產(chǎn)品二維碼記錄了詳細(xì)的生產(chǎn)信息，消費(fèi)者可以通過掃碼追溯產(chǎn)品源頭，質(zhì)檢員也能
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數(shù)據(jù)不再只是紙上談兵。從SPC的彩虹圖上查找水分波動(dòng)規(guī)律，再結(jié)合開機(jī)時(shí)的烘絲機(jī)熱風(fēng)風(fēng)門開度和熱風(fēng)溫度兩項(xiàng)數(shù)據(jù)，通過相關(guān)性篩選，很快便從數(shù)字中“鎖定”出口水分
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心臟”——基于大數(shù)據(jù)AI平臺(tái)的SH83型烘梗絲機(jī)全過程水分自動(dòng)控制系統(tǒng)，猶如點(diǎn)石成金，為這臺(tái)歷經(jīng)滄桑的機(jī)器注入了不竭活力。邊緣計(jì)算與大數(shù)據(jù)AI平臺(tái)的協(xié)同作戰(zhàn)，
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等方面取得了較為顯著的應(yīng)用效果——智能制絲方面，通過工藝穩(wěn)態(tài)模型控制，烘絲前水分均值偏差降幅7%，烘后水分標(biāo)準(zhǔn)偏差降幅8%，平均每道工序減少人工
