近期，上海烟草集团有限责任公司依托信息技术广泛应用，以上海卷烟厂等单位为重点，加快各类智能场景建设，全力推动卷烟工业数字化转型和智能化升级，加速推进智能制造成果转化应用，着力以数字赋能助力企业高质量发展和现代化建设。

探索“机器学习+模型迭代”，实现生产过程控制更高效。上海烟草集团公司围绕数字化转型这一目标，加速推进智能装备应用场景的开拓创新。他们在上海卷烟厂等工业企业运用机器学习、神经网络计算等技术，搭建算法模型并构建智能系统，实现了烟丝出口含水率全过程智能预测控制；探索产品自动取样检验与生产数据采集应用的研发，采取建模分析的方式对生产、检测设备的数据进行采集和分析，实现数据实时分析、预警，进一步增强了生产过程控制能力，推动质量与效率“双提升”。

采取“预测诊断+闭环管理”，实现产品质量管控更智能。坚持“产品质量持续优化”的目标导向，上海烟草集团公司利用“自反馈—自诊断—自预测”管理机制，建立控制图与分析模型，对各类生产数据进行预测分析与智能诊断，推动工艺参数持续优化，过程管理与产品质量稳步提升。同时，他们运用关联模型对异常数采点进行寻因性分析，从判异到定位、分析、诊断和跟踪，环环相扣，实现质量监测的智能化闭环。

关注“数据整合+自助分析”，实现能耗数据监测更精准。秉持“讲得清、控得住、降得下”的能源管控理念，上海烟草集团公司建立能源数据分析平台，实现设备采集层、数据传输层、数据运算层、数据建模层、系统应用层五大层级的有序串联，开展能耗数据的提取、转化、整合、推送等处理，并借助自助式分析工具的可视化呈现，实现对能耗趋势、预警、关联性信息的及时反馈，为精准落实能控措施提供决策依据。