華環(huán)國(guó)際煙草有限公司(下稱華環(huán)公司)積極響應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì),以人工智能技術(shù)為核心動(dòng)力,聚焦打葉復(fù)烤、煙葉分選及倉(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域,推動(dòng)數(shù)智化應(yīng)用實(shí)踐,不斷優(yōu)化工藝流程和提升管理效率,顯著提升生產(chǎn)加工智能化水平。

智能算法+均質(zhì)化工藝。華環(huán)公司突破傳統(tǒng)以“煙堿”為核心的單因素調(diào)控局限,引入“煙堿”“顏色”“光譜”等多因素組合,通過(guò)主成分分析和最大相關(guān)最小冗余算法篩選特征因素,結(jié)合梯度提升決策樹(shù)優(yōu)化特征權(quán)重,構(gòu)建片煙均質(zhì)化評(píng)價(jià)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同煙葉等級(jí)均質(zhì)化配方的最優(yōu)選擇和高效計(jì)算,多個(gè)產(chǎn)地模塊應(yīng)用結(jié)果表明,片煙煙堿和總糖CV值小于3%,達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。

智能算法+打葉復(fù)烤參數(shù)加工。打葉復(fù)烤生產(chǎn)工藝參數(shù)調(diào)節(jié)通常依賴操作人員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn),導(dǎo)致班次間、批次間及年度間產(chǎn)品質(zhì)量存在差異。為解決此問(wèn)題,華環(huán)公司以打葉復(fù)烤生產(chǎn)加工信息鏈數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),針對(duì)預(yù)處理、打葉風(fēng)分及片煙復(fù)烤工序,采用K折交叉驗(yàn)證評(píng)估了8種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能,最終選擇K近鄰算法建立打葉風(fēng)分模型,選擇隨機(jī)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(dá)到95%,各工序水分標(biāo)準(zhǔn)偏差值較模型應(yīng)用前降低50%。

智能算法+智能貨位推薦。公司通過(guò)對(duì)歷史原煙倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)的深入分析,發(fā)現(xiàn)約15%貨位安排存在隨機(jī)性,導(dǎo)致煙葉相關(guān)性差、出庫(kù)距離長(zhǎng)。為此,華環(huán)公司基于“同等級(jí)煙葉就近存放、出庫(kù)路徑最短”的原則,在入庫(kù)時(shí)采用遺傳算法計(jì)算最優(yōu)貨位,并推薦給倉(cāng)庫(kù)保管員。在煙葉平臺(tái)拓展項(xiàng)目中應(yīng)用該算法的初步統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,出庫(kù)距離縮短約4%,煙葉相關(guān)性提高約6%。