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操作、現(xiàn)場管理、生產(chǎn)工藝管理等多項技能為一身的崗位多面能手。2021年，馬秀娟加入到“制絲車間過程能力水平提升”和“烘絲出口水分偏差”專項工作中。一開始，她對“制絲車間過程
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;”房俊清在多次仔細觀看工藝管理員吳寧統(tǒng)計烘絲機出口水分偏差后，針對發(fā)現(xiàn)的問題提出了自己的建議?！ ‰S后，房俊清便開始著手準備解決問題的方案，通過現(xiàn)用的《生產(chǎn)
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。采用通俗語言、圖文手冊、語音講解等方式，向老年客戶宣傳煙草專賣法律法規(guī)、許可證管理要求及防騙提示等內(nèi)容，避免因信息理解偏差導(dǎo)致違規(guī)行為，讓服務(wù)既有力度更有溫度
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新。每個工作日，李茂新都會提前到達工作崗位，與上一班次的同事溝通設(shè)備問題，做好清潔和保養(yǎng)工作。他更換的水松紙，拼接偏差不超過1毫米，
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卷煙廠智聯(lián)QC小組的《降低葉絲干燥入口物料含水率偏差》課題和蚌埠卷煙廠點石成金QC小組的《制冷機數(shù)字化水溫控制系統(tǒng)的研制》課題分獲行業(yè)三等獎。作為省級單位代表，安徽中煙在總結(jié)大會上作了題為
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評估了8種機器學習算法的性能,最終選擇K近鄰算法建立打葉風分模型,選擇隨機森林算法建立了預(yù)處理與片煙復(fù)烤模型。班前預(yù)設(shè)參數(shù)適用率達到95%,各工序水分標準偏差值較模型應(yīng)用前降低50%。智能算法+
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比色法返回的平均相對誤差為 5.74%，相對標準偏差 （RSD） 范圍為 2.58 至 4.31%，檢出限為 1.53 μg/mL，
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了以往煙葉收購過程中因主觀判斷導(dǎo)致的偏差，提升了煙葉收購效能。中煙物流技術(shù)公司表示，將探索更快、更準、更經(jīng)濟的分選定級技術(shù)，持續(xù)推動設(shè)備優(yōu)化升級，為
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管理。強化過程監(jiān)督，增強節(jié)點意識，制定路線圖，對現(xiàn)階段完成情況進行精準畫像、精準定位，準確把控各類目標完成發(fā)展態(tài)勢，動態(tài)糾正運行偏差
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卷煙廠牢固樹立“安全是最大的效益”理念，以規(guī)章制度落實的零偏差、技術(shù)管理的零失誤、施工作業(yè)的零違章、設(shè)備狀況的零缺陷、施工現(xiàn)場的零隱患入手，推動實現(xiàn)企業(yè)長治久安與高質(zhì)量發(fā)展
