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;分揀調(diào)度采用模擬人工操作的遞歸算法，實(shí)現(xiàn)了從訂單接收到啟動(dòng)分揀全過(guò)程全自動(dòng)運(yùn)行，使分揀線每日初始啟動(dòng)時(shí)間平均縮短了一個(gè)小時(shí)；配送調(diào)度采用常規(guī)彈性線路優(yōu)化和均衡
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創(chuàng)新工作室信息化云端模塊，輔以工業(yè)大數(shù)據(jù)算法，開(kāi)發(fā)三維可視化的搜索、查詢和管理動(dòng)力設(shè)備全生命周期的數(shù)據(jù)和信息，實(shí)現(xiàn)“一鍵瀏覽”快速定位能源系統(tǒng)故障和異常運(yùn)維
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形態(tài)，繼承傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)烤房系統(tǒng)溫濕度實(shí)時(shí)監(jiān)控、烘烤參數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)控、手機(jī)終端實(shí)時(shí)聯(lián)控的功能，基于智能學(xué)習(xí)算法和大量真實(shí)數(shù)據(jù)創(chuàng)建烘烤數(shù)據(jù)庫(kù)，能在烘烤過(guò)程中通過(guò)圖像采集器
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;借助創(chuàng)新工作室信息化云端模塊，輔以工業(yè)大數(shù)據(jù)算法，開(kāi)發(fā)三維可視化的搜索、查詢和管理動(dòng)力設(shè)備全生命周期的數(shù)據(jù)和信息，實(shí)現(xiàn)“一鍵瀏覽”快速定位能源系統(tǒng)故障和異常運(yùn)維
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驅(qū)動(dòng)、智能管理、智慧決策”為目標(biāo)，以“業(yè)務(wù)-流程-數(shù)據(jù)-信息-模型-智能”為主線，通過(guò)管理流程梳理優(yōu)化、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用、算法模型設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，推動(dòng)物流領(lǐng)域業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化
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啟動(dòng)建設(shè)，目前已完成智能設(shè)備安裝、服務(wù)器部署、平臺(tái)搭建、AI算法優(yōu)化等內(nèi)容，并對(duì)相關(guān)部門(mén)人員開(kāi)展了培訓(xùn)，現(xiàn)已具備試運(yùn)行條件，正式進(jìn)入試運(yùn)行階段
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在制絲設(shè)備智能化控制方面的研究成果。青島卷煙廠制絲車(chē)間介紹了設(shè)備智能控制方面的研究；常德卷煙廠介紹了通過(guò)對(duì)制絲生產(chǎn)線關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，進(jìn)一步提高智能算法準(zhǔn)確性等工作情況
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;以智能工廠發(fā)展規(guī)劃為切入點(diǎn)，全面介紹新一代智能傳感器、機(jī)理模型、仿真系統(tǒng)和人工智能算法等內(nèi)容，分享有關(guān)智能制造實(shí)例，使車(chē)間技術(shù)人員對(duì)相關(guān)系統(tǒng)架構(gòu)有了深入
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供應(yīng)鏈理念的物流資源整合研究，梳理形成涵蓋12個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的物流資源清單，構(gòu)建以9個(gè)單點(diǎn)算法為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)模型集，有效解決效率提升和作業(yè)排產(chǎn)問(wèn)題；
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理論+實(shí)操相結(jié)合的形式，將卷煙信息采集的數(shù)據(jù)融入數(shù)據(jù)分析原理進(jìn)行講解，從數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、處理后展現(xiàn)等三方面入手，逐一闡述數(shù)據(jù)處理方式、數(shù)據(jù)挖掘算法
