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例子。為解決這一難題，項目團隊在建立單機控制模型和工序間聯動控制模型的基礎上，采用“機器學習+策略優化”控制方式，動態調整控制參數，實現

模型與能量模型，在空調能量模型與空調控制模型的共同作用下即可實現空調機組的自動節能運行。空調智能控制系統上線運行后，很大程度減少了空調內耗，初步實現了能源

，為生產經營決策提供有力數據支撐，為管理和技術改善提供數據助力。應用智能模型，減少質量波動。通過建立工序智能控制模型、工序間聯動控制模型，提升設備

了單機控制模型和工序間聯動控制模型，并采用“機器學習+策略優化”控制方式，動態調整控制參數，實現了工藝指標的穩態控制。技術突破推動管理變革。在平臺建設

，為管理和技術改善提供數據助力。智能模型控制，減小質量波動。通過建立工序智能控制模型、工序間聯動控制模型，提升設備加工精度，大幅削減人工干預和環境變化造成

中，工藝穩態控制模型可以自動介入，取代了依靠人工經驗頻繁干預的操作方式，保障產品質量的穩定可控。”中控操作人員正在使用生產集控系統落子“一階段”優化“產質耗效

控制參數轉變、由人工控制經驗決策向自動化控制科學決策轉變提供了保障。2022年7月，信息中心工程師牽頭，通過對松散回潮智能控制模型的研究，基于松散段煙絲水分

，并按照“烘絲機自動控制試驗”“筒壁溫度干預點提前試驗”“烘絲機空載試驗”“制絲智能控制模型線上模擬試驗”的路線，依次對系統進行全方位驗證。烘絲機智控項目上線后，切絲

頻次》《松散回潮水分精益控制模型的研發》均獲中南六省（區）質量管理交流活動一等獎和湖南省QC小組成果發布一等獎；在2024年第二十二屆TnPM設備運維大會暨全球

，激發員工的學習熱情和創新精神。針對當前質量問題的難點與痛點，工廠內部立項了18個質量相關的創新改進項目，《松散回潮水分精益控制模型的研發》等4個項目在第45屆湖南省

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