卷烟厂智能照明控制系统设计

卷烟厂厂区是指具有生产车间、办公楼、景观绿化、道路、广场等的卷烟制品生产厂区,其照明设计应采用智能照明控制系统。从控制需求、系统特点、通信协议选择等方面对厂区的智能照明控制系统进行了设计,该系统具有较高的参考性、实用性、可移植性,可为其他工业厂区照明控制系统设计提供思路。

双碳目标下卷烟厂空调系统节能现状及展望

卷烟厂空调系统能耗占全厂能耗的30%~50%,故空调系统的节能降耗对于烟草行业助力双碳目标的实现具有重要意义。针对卷烟厂空调系统存在的问题,分析了现有的节能措施及研究现状,展望了未来的发展趋势,提出适于卷烟厂空调系统发展的特点及功能,为节能改造提供参考。

卷烟机设备管理与维护研究

烟草是一种特殊的商品,长期以来其在我国国民经济中一直占据着十分重要的地位。历经长期的发展、实践,我国烟草行业逐渐建立起一套较为系统完善的发展体系,为我国社会经济发展、国家建设做出了不小贡献。而在烟草行业中机械设备扮演着十分重要的角色,如果设备管理与维护不当,必然会影响机械设备的有序运行,进而会对烟草生产带来不利影响。因此,文章首先介绍了卷烟机设备的组成及其运行原理,其次分析了现阶段卷烟机设备管理与维护中存在的主要问题,然后探讨了卷烟机设备管理与维护原则,最后提出了卷烟机设备管理与维护策略,旨在为促进卷烟机设备管理与维护的顺利进行提供一些帮助。

YJ17卷烟机刀头进刀机构的改进

为解决YJ17卷烟机刀头进刀机构深沟球607轴承易损坏、防尘密封圈易漏气,且故障后维修时间长等问题,对刀头进刀机构进行了改进和重新设计:采用标准气缸代替原有的气动机构,取消深沟球轴承607及两种密封等相关部件,重新设计加工气缸座、端盖、法兰、钢球压盖等部件。结果表明:改进后有效解决了深沟球轴承607频繁损坏、密封圈漏气等问题,且缩短了对刀头进刀机构的维护时间,提高了设备运行的稳定性,有效保证了设备的有效作业率。

烟草卷烟机械设备管理措施浅析

近年来,随着我国烟草行业的快速发展,烟草生产规模的逐渐扩大,烟草卷烟机械设备数量和种类也随之增加。各大烟草企业想要获得稳步发展的重要因素之一就是对烟草卷烟机械设备的管理,科学有效的烟草卷烟机械设备管理措施在保障设备安全、延长设备使用时间的同时,能够有效降低烟草企业的生产经营成本,进而提升企业在烟草行业的市场占有率,获得较高的经济效益及社会效益。文章从烟草卷烟机械设备管理的重要性、现存不足等方面入手,分析了烟草卷烟机械设备的管理,希望为烟草行业的有序健康发展起到一定的积极作用。

卷烟生产数据差异分析系统在生产 管理中的应用与优化研究

卷烟生产管理中,生产数据差异分析系统可以对条件关联环节的信息数据进行智能分析以及整合处理,可以有效提高生产效率。通过系统可以对生产中的信息数据进行全面采集,实现对生产作业的综合控制。合理应用卷烟生产数据差异分析系统,对于企业的智慧化建设以及数字化发展具有重要的影响价值。基于此,通过分析卷烟生产数据差异分析系统以及其在生产管理中的具体应用,提出优化措施与手段,可以有效实现卷烟生产的智能化发展。

密集烤房倾斜旋转式装烟机设计与试验

针对密集烤房鲜烟叶装炕劳动强度大、用工难、安全隐患突出等问题,结合密集烤房结构和烟叶烘烤技术要求,设计一种倾斜旋转式装烟机。主要由动力平台、升降装置、水平移动装置、倾斜旋转装置及PLC控制系统构成。通过对烟叶装炕过程的分析,对链条提升机构和油缸举升机构进行设计,确定其结构参数。为保证装烟机具有良好的装烟效果,对旋转机构和倾斜机构运动过程进行分析,得到载烟杆长度为650 mm,载烟杆与锥齿轮连接轴两轴线距离为13 mm,烟夹倾斜角度为23°,并通过遗传算法对锥齿轮进行优化设计。以装烟成功率和烟叶损伤率为评价指标,在密集烤房内进行装烟试验,试验结果表明:倾斜旋转式装烟机工作性能可靠、稳定,平均装烟成功率为96.7%,烟叶平均损伤率为7.8%。研究结果可为密集烤房智能装烟设备研究提供参考。

人工智能在计算机网络技术中的应用探究--以基于人工智能的计算机网络芯片为例

人工智能技术在不同领域得到广泛应用,与其他技术的融合推动了网络技术的发展,也为各领域提供了丰富的应用功能。文章以基于人工智能的计算机网络芯片为例,探索人工智能在计算机网络技术中的应用方法,分别从技术支持、具体应用过程、应用结果等角度进行探究,以期较为明确地呈现人工智能在计算机网络技术中的应用过程,梳理其中原理。

水槽式烟梗回潮机双层回流槽装置的设计应用

烟草行业水槽式烟梗回潮机在实际使用过程中,存在烟梗清洗时间短,清洗后烟梗含水率偏低,影响烟梗处理工序的加工质量。为解决上述问题,研究人员设计了水槽式烟梗回潮机双层回流槽装置,通过延长烟梗清洗路径和清洗时间,提高烟梗含水率、工序工质量和产品质量。应用结果表明,双层回流槽装置可以把烟梗含水率从原来的26.2%提高到27.05%,同时,该双层回流槽装置成本费用低,制作简单,安装方便、故障率低,具有较大的实用和推广价值。

精益财务模式下烟草业采购管理工作的几点思考

随着精益财务模式在企业中的普遍运用,我们应思考在该种模式下如何进行采购方面的管理。在本文中我们将从管理财务精益求精的方面入手,重点讲这种模式的执行问题,如何建立采购专家库,采购的形式也应该有相应的规定,结算代理招标费的时候加强管理,系统的进行相关专业的培训,接下来我们展开详细讨论这个话题。

工业信息化发展思路与对策研究

在工业可持续发展中,工业信息化发挥着重要作用,也是助力我国社会经济进步的重要途径。基于此,促进工业信息化发展非常关键,要明确现阶段我国工业信息化的现状,采取创新思路与对策完善工业信息化水平,以实现国民经济稳步长远发展。文章对具体发展思路与对策进行了探索,以供借鉴。

新形势下烟草经济增长研究

本文以新形势下烟草经济增长为主要内容进行阐述,结合当下新常态下烟草经济发展特点为依据,从优化内部资源配置,实现经济快速增长;提升烟草软实力,构建高素质管理人才;严格把控渠道关,保证经济稳定增长;减少烟草经济成本,提高利用率;注入新型发展理念,加快方式转变速度这几方面深入探究,其目的在于提升烟草经济。

信息加密在网络安全中的应用研究

网络信息具有一定的开放性、包容性及广泛性的特点,因此更应关注网络信息的安全性。要想保证网络信息的安全性应认识到信息加密技术的重要性,将其作为保证网络信息安全的关键性技术。近些年来,云计算技术、大数据技术及人工智能技术等不断发展与应用也给人们生活带来改变,但是在这个过程中也伴随着安全问题,如私人信息泄露、财产安全等。因此要想改变此种情况应彻底解决网络安全问题,并对信息加密技术进行不断升级,避免出现信息泄露等问题,最大限度提升网络信息安全,为人们提供安全的网络服务。

QC小组活动在工程质量管理中的作用

文章对QC小组进行了概述,说明了QC小组活动的原则,分析了QC小组活动在质量管理中的作用,包括:提升工作人员的创造性和积极性;完善管理工作模式,提升管理水平;降低能耗,增加经济效益;提升消费者满意度及品牌影响力;应用新工艺、新技术,优化施工方法。

基于自然语言生成的制造企业自动化图表分析方法研究

随着数字化转型的浪潮席卷全球,制造企业每天都会产生大量的图表数据,传统的图表分析方法很难对图表数据进行高效、准确的分析,自动化图表分析方法成为图表分析的重要手段。为解决自动化图表分析方法在实际应用时很难满足具体需求的问题,提出了一种基于自然语言生成的制造企业自动化图表分析方法。该方法基于LSTM对图表数据进行分析,并针对分析过程中出现的多余数据误导LSTM等问题,在嵌入层之后增加判别器层使LSTM能够根据图表类型进行更有针对性的语义理解和文本预测;针对图表分析过程中生成描述语句质量差等问题,参考集束搜索和随机采样策略,提出随机集束采样策略以提高图表分析质量,并引入知识蒸馏方法对LSTM进行优化,进一步提高描述文本的质量。实验证明,相较于LSTM,该方法文本质量提升了8.9%。为了便于将该方法应用在实际中,设计并开发了制造企业自动化图表分析系统,并将该方法引入作为图表分析工具。实验结果表明,所提方法能够提高制造企业图表分析的质量和效率。

过渡季空调温湿度辨识模型与模糊控制研究

为了解决空调机组过渡季工况冷热相消的能耗问题,针对表冷器和加湿器建立了基于能量谷优化算法的辨识模型,为了提高能量谷算法的优化性能,采用二阶振荡法融入到能量谷算法中,提高了优化算法的系统辨识精度。采用模糊控制器对表冷器和加湿器阀门开度进行调节,为了提高模糊控制器的控制性能,采用量化系数自动产生更优的模糊规则。仿真实验说明该系统提高了控制精度,控制系统的跟踪性和抗干扰性也得到了提高,使得输出的温湿度快速、准确地逼近设定值,有利于满足生产工艺的需求。

一种快速更换水松纸切刀的工装设计

文章介绍了一种快速更换ZJ17水松纸切刀的工装的开发与设计。该工装的特征是针对刀架上的每一把切刀进行单刀更换,可调节刀片伸出刀辊的尺寸以获得更好的切割效果。运用该工装更换水松纸切刀,可大幅降低更换时间,提高设备维护效率,更好地适应设备,节约刀片。

双评审在卷烟产品开发中的应用研究

卷烟产品开发作为企业的核心业务之一,产品开发项目管理的效果将直接影响到企业的生存和发展。本文将探讨卷烟产品开发项目管理中决策评审和技术评审的设置和应用,以期促进产品开发项目的顺利推进,确保产品开发项目的预期效果。

基于深度学习的可视化仪表板生成技术研究

仪表板是支持制造企业开展数据可视化分析和经营决策的重要手段。为解决可视化仪表板设计与实现过程中用户对专业知识依赖性强及流程迭代繁杂的问题,提出了一种基于深度学习技术YOLOv5s算法的可视化仪表板自动识别与生成方法。首先,基于YOLOv5s算法对仪表板图像及手绘草图中包含的可视化图表组件进行检测,并针对在检测过程中出现的手绘草图中不规则线条对识别图表的干扰及误检等问题,引入CA注意力机制来增强模型对重要特征的关注及目标精确定位能力,从而提高模型的识别精度;其次,将图表检测模型部署在Web中,服务器根据模型检测结果调用封装好的可视化图表组件代码,生成多组件组合的初始仪表板;最后,基于此Web设计,开发了一款数据可视化仪表板构建平台,为用户提供可修改配置仪表板样式及数据的详细选项,以方便用户快速构建完整的仪表板。通过收集Tableau,Power BI等可视化工具产生的仪表板图像及企业应用过程中手绘仪表板草图形成数据集,基于该数据集进行实验验证,改进的模型识别精度比原YOLOv5s模型提升了2.1%,mAP为98.4%,并通过系统部署应用验证了图表识别方法及开发的平台可有效识别及生成相应图表组件,满足用户的基本需求。

基于自然语言生成的协同制造企业图表数据分析方法

为充分利用协同制造企业在生产过程中的非结构化图表数据,提出一种基于自然语言生成的图表数据分析方法。首先使用光学字符识别技术和关键点检测网络对图表中的文本信息和数据信息进行识别和提取;随后将用户需求作为输入,通过自然语言生成模型输出相应的图表文本描述,使其可以根据用户不同的意图,生成智能和准确的图表分析结果。该方法图表提取的精度为88.6%,文本描述的评估得分为86.4%。通过在企业的应用案例和相关调研也表明该方法能够根据用户需求对不同类型的图表进行准确的分析。