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據(jù)、人工智能算法讓設(shè)備學(xué)會(huì)“思考”。30多個(gè)AI仿真模型廣泛應(yīng)用于關(guān)鍵工序的過(guò)程控制，實(shí)時(shí)給出優(yōu)化建議，自感知、自適應(yīng)、自優(yōu)化的新型卷煙加工控制模式初步成形。數(shù)字孿生技術(shù)讓員工“把
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據(jù)、人工智能算法讓設(shè)備學(xué)會(huì)“思考”。30多個(gè)AI仿真模型廣泛應(yīng)用于關(guān)鍵工序的過(guò)程控制，實(shí)時(shí)給出優(yōu)化建議，自感知、自適應(yīng)、自優(yōu)化的新型卷煙加工控制模式正初步成形。數(shù)字孿生技術(shù)讓員工
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和人工智能算法的強(qiáng)大支撐下，工業(yè)智腦仿佛被賦予了“思考”的能力，其中搭載的超過(guò)30種AI仿真模型已廣泛滲透至各個(gè)關(guān)鍵生產(chǎn)工序之中，不僅能實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程，
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;利用VR技術(shù)，建立生產(chǎn)仿真模型，在生產(chǎn)排產(chǎn)環(huán)節(jié)充分考慮“人、機(jī)、料、法、環(huán)、測(cè)”等各項(xiàng)生產(chǎn)制約因素，通過(guò)卷煙生產(chǎn)調(diào)度的自動(dòng)決策、量化評(píng)估及事前控制
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大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提高倉(cāng)儲(chǔ)能力；生產(chǎn)排程方面，通過(guò)對(duì)作業(yè)數(shù)據(jù)的全面采集、深入分析，建立科學(xué)分揀仿真模型，實(shí)現(xiàn)根據(jù)生產(chǎn)狀況、環(huán)境變化、人員排班情況等進(jìn)行
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大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提高倉(cāng)儲(chǔ)能力；生產(chǎn)排程方面，通過(guò)對(duì)作業(yè)數(shù)據(jù)的全面采集、深入分析，建立科學(xué)分揀仿真模型，實(shí)現(xiàn)根據(jù)生產(chǎn)狀況、環(huán)境變化、人員排班情況等進(jìn)行
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采集100%全覆蓋，采集自動(dòng)化占比達(dá)到98%以上。精益管理有了信息化這一“好幫手”，在降本增效方面成績(jī)顯著，借助“生產(chǎn)組織仿真模型”實(shí)現(xiàn)了高架庫(kù)單位時(shí)間成品發(fā)貨
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”，在降本增效方面成績(jī)顯著，借助“生產(chǎn)組織仿真模型”實(shí)現(xiàn)了高架庫(kù)單位時(shí)間成品發(fā)貨量較以前提升了30%。從“制”造到“智”造，玉煙向著精益智慧工廠不斷邁進(jìn)。
縱觀
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?！帮@示屏上的高架庫(kù)仿真模型實(shí)時(shí)映照實(shí)物，與旁邊高架庫(kù)實(shí)際存放的卷煙是一一對(duì)應(yīng)的?！蔽锪髦行膫}(cāng)儲(chǔ)部負(fù)責(zé)人鄭黎告訴記者，依托數(shù)字孿生技術(shù)，他們可以用“貨位盤點(diǎn)品規(guī)
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和返工費(fèi)大大節(jié)省！”連續(xù)一個(gè)月的實(shí)踐，技術(shù)人員扎進(jìn)了仿真建模的研究當(dāng)中，前后迭代了十幾個(gè)版本的仿真模型，最終發(fā)現(xiàn)了設(shè)備設(shè)計(jì)的3個(gè)隱藏問(wèn)題并找到
