近日，湖南中煙常德卷煙廠信息中心技術人員自主完成了DeepSeek（深度求索）環境的本地部署，并開展了關于AI應用場景探索、多個AI工具使用對比及工廠在AI應用探索方面的集中“頭腦風暴”。

常德卷煙廠AI平臺于2024年底完成建設，遵循了煙草行業“新數基”的建設要求，滿足工廠中長期AI場景和邊緣應用建設需求。目前，該廠已經在多個領域成功應用AI技術，并取得顯著成效。

智能檢測，精準識別。該廠運用人工智能（AI）等新技術開展霉變煙葉在線檢測課題研究，針對霉煙樣本采集難、環境干擾大、識別難度高、霉煙樣本量不足等問題，深入解析霉變煙葉多模態特性表征、算法迭代升級，創建高效在線智能檢測模型，實現霉變煙葉的精確識別、精準定位和實時報警。經過4個月運行驗證，識別準確率達99.79%，有效降低了霉變煙葉帶來的質量風險。此外，光選除雜設備剔除能力提升研究項目，通過提取煙葉和雜物的顏色特征，結合智能算法優化，實現了非煙全尺寸雜物的精準識別與高效剔除。

圖為霉變煙葉在線檢測現場

健康自診，啟動優化。在國產卷包高速機樣版線建設中，該廠通過AI技術，建立數據模型，實現卷煙機傳感器健康自診斷、自預警。通過機器學習回歸預測模型，對啟動階段相關參數進行自優化，提高設備啟動階段供絲穩定性。通過網格搜索，建立重量分布分析模型，實時計算煙支重量分布狀態，自行調整重量分布，提高煙支重量控制的穩定性。據常德卷煙廠首席專家袁建華介紹，“通過提高設備啟動階段的供絲穩定性，可以降低剔除率以及重量標準偏差，單臺設備年均廢煙絲產生量顯著減少，進一步降低原料損耗。”

圖為卷煙機健康自診斷、自預警系統界面

節能降耗，精準控能。建立動能設備及系統的熱工學模型，通過機理仿真、數字孿生，精準預測負荷的需求，實現制冷及空調最佳啟停、間歇式節能運行以及最優能源品位供給參數仿真，并提供動能設備的負荷預測、最優運行臺數和最佳能源供給參數，實現動能系統的按需精準控能。

智慧辦公，提升效率。基于數字機器人，實現了數據處理和整合、多系統操作和流程自動化、報表生成和數據分析預警、生產服務監聽與巡檢、文本比對等五大類共計14個日常辦公智慧應用場景。

據介紹，未來，常德卷煙廠將繼續深化AI技術的應用，特別是在管理提升、降本增效、生產組織、精美質量、綠色生產、安全生產等關鍵領域中實現更多突破，力求在更多場景中實現智能化管理。