AI+烟草安全生产：多模态大模型技术助力制丝车间智能化升级

烟草行业作为传统制造业的重要组成部分，正面临着数字化转型的浪潮。制丝生产作为烟草加工的核心环节，其智能化水平直接影响着产品质量和生产效率。然而，传统的制丝生产模式高度依赖人工经验，存在着物料异常检测效率低、精度差、人工成本高等问题，难以满足现代化生产的需求。

痛点一：开包工序异物难检测，影响产品安全性

烟叶原料中可能混入麻绳、羽毛、纸皮、包装袋等异物，同时在烟叶淳化过程中也可能出现霉变和虫害等情况，如未及时发现，将导致原料质量不达标，最终影响产品质量。

痛点二：堵料断料检测难，影响生产连续性

制丝生产线流程长、设备多，物料输送过程中容易出现堵料、断料等异常情况。传统的人工巡检方式存在滞后性，难以及时发现和处理异常，导致生产中断，影响效率和产品质量。

痛点三：烟丝杂物难剔除，影响产品纯净度

切丝之后的烟丝中任然存在少许的杂物，传统的人工剔除方式效率低、精度差，难以保障产品的纯净度。

痛点四：掺配加香工序监管难，影响产品一致性

掺配加香是制丝生产中的关键工序，其工艺参数的精准控制直接影响着卷烟的口感和品质。掺配加香的质量影响因素众多，传统的监测调配方式难以实现全过程、全方位的监控，容易造成工艺参数偏差，影响产品的一致性。

痛点五：贮柜物料余量难掌控，影响生产计划

贮柜是制丝生产中的重要缓冲环节，其物料余量的精准掌控对于保障生产连续性至关重要。贮柜中烟丝铺放不平，余量难以精准测算，传统的人工盘点方式效率低、误差大，难以实现实时监控，容易造成物料短缺或积压，影响生产计划的执行。

痛点六：喂料流量波动大，影响产品质量稳定性

喂料流量是影响卷烟质量的关键参数之一。传统的输送方式底带运行速度无法根据料层厚度进行精准调控，出口流量存在波动，极易引发堵料和断料情况发生，机械式喂料设备难以实现精准控制，容易造成流量波动，影响产品质量的稳定性。

AI赋能，打造智能化制丝生产线

针对以上痛点，考拉悠然基于自主研发的多模态大模型技术，推出 AI+烟草制丝生产车间物料异常检测解决方案，聚焦烟草制丝生产中的重点工艺段、重点工序的物料异常情况，为烟草企业打造智能化制丝生产线，实现降本增效、提质升级。

方案亮点：

多模态感知，精准识别异常：融合图像、视频、声音、温度等多模态数据，构建制丝生产全流程感知网络，实现对开包异物、虫烟霉烟、堵料断料、烟丝杂物、掺配加香，贮柜余量、喂料流量、掺配加香、开包异物、烟丝杂物等异常情况的实时感知与精准识别和实时预警。

智能分析决策，闭环控制：针对感知到的各种异常事件，大模型实时给出最优解决方案，通过与现有产线联动、增加执行机构、指导工作人员处置等方式实现事件的闭环处置。基于深度学习算法，对海量生产数据进行智能分析，构建制丝生产知识图谱，实现异常原因的智能诊断和辅助决策，提高问题处理效率。

闭环控制，优化生产流程： 将AI算法与生产控制系统深度融合，实现生产过程的闭环控制，自动调整工艺参数，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。

方案价值：

提升生产效率：实现物料异常的实时监测和预警，减少生产中断，提高生产效率。

保障产品质量：实现对关键工艺参数的精准控制，提高产品质量的稳定性和一致性。

降低生产成本：减少人工成本，降低物料损耗，提高资源利用率。

提升管理水平：实现生产数据的可视化管理和分析，为管理者提供决策支持。

作为业界领先的多模态大模型行业解决方案提供商，考拉悠然致力于将AI技术与烟草行业深度融合，为烟草企业提供智能化解决方案，助力烟草行业数字化转型，开启烟草智造新时代！