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決問題，開展警示教育、深刻檢視剖析，從違紀(jì)違法案件中吸取教訓(xùn)，及時校準(zhǔn)行為偏差；堅持以改為本，鞏固深化整改整治成果，堅持
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，調(diào)令執(zhí)行實現(xiàn)零偏差；執(zhí)行層上，推行“五步確認(rèn)法”——參數(shù)核對、指令復(fù)述、手勢確認(rèn)、雙人復(fù)核、過程留痕，保持連續(xù)零失誤操作記錄；
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過程控制分析預(yù)警模型，實現(xiàn)質(zhì)量實時監(jiān)控、分析預(yù)測、控制過程糾偏，將水分偏差小于1的批次占比提升至100%。這些案例表明，AI正在重構(gòu)制造業(yè)的“質(zhì)量-成本-效率”鐵三角
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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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，指揮中樞是手機(jī)里那個名為“云滴農(nóng)機(jī)”的藍(lán)色APP?！澳憧催@個移栽數(shù)據(jù)看板，作業(yè)進(jìn)度、株距
偏差、土壤墑情全在掌握，過幾天開始移栽，就能派上用場?！焙贤?/div>
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的松散回潮工序為例，銅仁卷煙廠《基于大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)下的松散回潮智能控制模式研究》精造課題，通過智能算法預(yù)測最佳增濕水量，促使各品牌出口含水率標(biāo)準(zhǔn)偏差顯著降低
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%以上，并通過減少主觀偏差、提升分揀效率，助力煙葉收購公平性與質(zhì)量穩(wěn)定性，間接促進(jìn)煙農(nóng)收益優(yōu)化。?這一系列變化表明，數(shù)字煙田正在成為煙草種植的新趨勢
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;然而煙草公司提供的卷煙品牌與規(guī)格，常常與市場實際需求存在偏差，這已然成為當(dāng)下的一個普遍問題。盡管煙草公司一直在努力開展市場調(diào)查，并且積極調(diào)整供貨策略
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更準(zhǔn)確、面積偏差更小，切實強(qiáng)化煙葉生產(chǎn)管理能力，推動產(chǎn)區(qū)煙葉數(shù)字化轉(zhuǎn)型，完善“天空地”一體化煙葉智能感知系統(tǒng)，低空“千里眼”讓煙田的精準(zhǔn)掌握
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變形、適得其反。這個「過度」和「誤讀」，既有對「跳起摸高」認(rèn)識與把握的偏差，將「跳起摸高」簡單地理解為進(jìn)度要更快、銷量要更多、結(jié)構(gòu)要更高，最后搞成簡單粗暴
