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了大數(shù)據(jù)技術(shù)在質(zhì)量優(yōu)化、工藝優(yōu)化、預(yù)測性維護(hù)等方面的案例，對(duì)比了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)與大數(shù)據(jù)算法模型在質(zhì)量控制方面的區(qū)別，為車間進(jìn)一步發(fā)揮智能制造技術(shù)作用提供了技術(shù)指導(dǎo)；
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，照片包含客戶、卷煙、時(shí)間、地點(diǎn)、配送員以及店鋪關(guān)聯(lián)信息等重要元素，可作為事后追蹤、內(nèi)管督查、源頭追溯的重要依據(jù)。同時(shí)，采用AI智能算法判斷簽收照片的有效性
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，廣州市局（公司）將結(jié)合運(yùn)用實(shí)踐，持續(xù)優(yōu)化件煙碼條碼比對(duì)軟件的算法，并以參加行業(yè)質(zhì)量管理小組成果發(fā)布會(huì)為契機(jī)，爭取向全行
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終端穩(wěn)步推進(jìn)。
第三步，推廣宣傳。將現(xiàn)代終端客戶評(píng)級(jí)及獎(jiǎng)勵(lì)規(guī)則制作成小視頻在微商盟對(duì)零售戶進(jìn)行推廣，強(qiáng)調(diào)開通和使用步驟，對(duì)星級(jí)算法和三星特殊條件進(jìn)行重點(diǎn)
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的動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)。通過使用行業(yè)統(tǒng)一地圖，依靠聚類算法，構(gòu)造大線路拆分、固定線路重構(gòu)，在兼容固定線路模式的基礎(chǔ)上，根據(jù)裝載量、送貨量、零售客戶位置
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、道路迂回、送貨區(qū)域交叉、全區(qū)域路徑規(guī)劃、優(yōu)化結(jié)果人工干預(yù)、優(yōu)化算法合理性、送貨順序合理性、車輛定位和實(shí)時(shí)監(jiān)控準(zhǔn)確性、違規(guī)預(yù)警的及時(shí)性、監(jiān)督考核智能性等關(guān)鍵問題進(jìn)行深度交流，交換了意見
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實(shí)現(xiàn)，且針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)工藝進(jìn)行測定，能夠更為真實(shí)的反應(yīng)生產(chǎn)中煙支的實(shí)際的搭口膠用量。據(jù)悉，相較于現(xiàn)有的常用的消耗產(chǎn)出計(jì)算法、膠桶下膠量法及膠槍出膠量法等測量方法
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體，通過數(shù)學(xué)算法計(jì)算零售客戶近一年對(duì)新煙的接受程度，獲取活躍客戶群體名單；二是通過分析零售戶歷史銷售訂單中判斷其卷煙訂購的品牌偏好、消費(fèi)者消費(fèi)特點(diǎn)，判斷零售
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，舉一反三，深入剖析違規(guī)經(jīng)營的危害，引導(dǎo)大家算經(jīng)濟(jì)賬、算法律賬，明確責(zé)任、義務(wù)，增強(qiáng)零售戶誠信經(jīng)營意識(shí)。同時(shí)，結(jié)合
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;新批次組合完成后，采用遞歸、迭代算法對(duì)新批次的重量、各等級(jí)在新批次中所占比例、化學(xué)值進(jìn)行微調(diào)，保證新批次的重量、各等級(jí)比例、煙堿值符合要求；然后，
