现代化信息技术在智慧水利建设中的应用探讨

摘要：在烟厂智能化建设进程中，决策的科学性与高效性直接影响企业生产运营效率、产品质量及市场竞争力。传统决策模式多依赖经验判断，存在主观性强、响应滞后等问题，难以适应智能化生产对精准决策的需求。数据驱动决策模型通过整合烟厂生产、管理、销售等全链条数据，借助数据分析与算法优化实现决策智能化，为烟厂解决复杂决策问题提供有效路径。本文从烟厂智能化建设中数据驱动决策模型构建与应用的必要性出发，分析模型构建的核心环节，探讨模型应用的实施策略，旨在为烟厂提升决策水平、推动智能化转型提供理论参考与实践思路。

关键词：烟厂；智能化建设；数据驱动；决策模型；模型应用

引言

随着工业互联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，烟厂智能化建设已成为行业转型升级的重要方向。烟厂生产流程涵盖烟叶采购、制丝、卷包、物流、销售等多个环节，各环节产生海量数据，这些数据蕴含着设备运行规律、生产优化空间、市场需求变化等重要信息。数据驱动决策模型以数据为核心，通过构建标准化数据体系、优化分析算法、搭建决策支持平台，将分散的数据转化为决策依据，实现从“经验决策”向“数据决策”的转变。

一、烟厂智能化建设中数据驱动决策模型构建与应用的必要性

（一）提升生产流程优化效率的客观需求

烟厂生产流程复杂且各环节关联性强，如制丝环节的参数调整会直接影响卷包环节的产品质量，传统依赖人工巡检与经验调整的方式，难以快速识别生产瓶颈。数据驱动决策模型可整合各生产环节的设备运行数据、工艺参数数据、质量检测数据等，通过数据分析定位生产薄弱环节，如识别导致产品不合格率上升的关键工艺参数，自动生成优化方案，帮助烟厂快速响应生产问题，提升流程优化效率。

（二）增强市场响应与决策精准性的重要支撑

在烟草市场需求多元化、竞争加剧的背景下，烟厂需及时把握市场动态，调整产品结构与营销策略。传统决策模式下，市场信息收集滞后、分析维度单一，易导致决策与市场需求脱节。数据驱动决策模型可整合市场调研数据、销售数据、消费者反馈数据等，通过多维度分析挖掘市场趋势与消费偏好，如预判不同区域的产品需求变化，为产品研发、产能调整、营销布局提供精准决策支持，帮助烟厂提升市场响应速度与决策准确性。

（三）推动烟厂智能化建设全面落地的必然要求

烟厂智能化建设不仅涉及生产设备的自动化升级，更需要构建以数据为核心的智能化管理体系。数据驱动决策模型作为智能化管理体系的核心组成部分，能够串联起生产、管理、销售等各环节的数据资源，打破“数据孤岛”，实现数据价值最大化。若缺乏科学的决策模型，烟厂即便积累大量数据，也难以将数据转化为实际决策能力，智能化建设将流于表面。因此，构建并应用数据驱动决策模型，是推动烟厂智能化建设从“设备智能”向“管理智能”深度延伸的必然要求。

二、烟厂智能化建设中数据驱动决策模型构建的核心环节

（一）全链条数据采集与标准化处理

数据采集与标准化是模型构建的基础，需覆盖烟厂生产经营全链条。在数据采集方面，针对生产环节，通过传感器、物联网设备采集设备运行参数、工艺数据、质量检测数据；针对管理环节，整合人力资源、财务、物资管理等系统数据；针对市场环节，收集销售数据、市场调研数据、消费者反馈数据。在数据标准化处理方面，需制定统一的数据采集规范，明确数据格式、计量单位、采集频率等，消除不同系统数据的差异。

（二）多维度决策分析模型搭建

决策分析模型是数据驱动决策的核心，需结合烟厂不同决策场景搭建多维度模型。针对生产优化决策，构建工艺参数优化模型，通过分析历史生产数据与质量数据，确定各工艺参数的最优区间；针对设备管理决策，搭建设备故障预警与维护决策模型，基于设备运行数据预测故障风险，制定精准维护计划；针对市场决策，建立市场需求预测与产品结构优化模型，整合市场数据与销售数据，预判市场趋势并优化产品布局。

（三）决策支持平台与交互体系构建

决策支持平台是模型落地应用的载体，需实现数据、模型与用户的有效衔接。平台需具备数据集成功能，将标准化后的全链条数据汇聚至统一数据库，为模型分析提供数据支撑；具备模型调用功能，用户可根据不同决策需求（如生产优化、市场调整）调用对应分析模型，生成决策方案；具备可视化展示功能，通过图表、报表等形式直观呈现决策依据、模型分析过程与结果，帮助非专业技术背景的管理人员快速理解决策逻辑。

三、烟厂智能化建设中数据驱动决策模型应用的实施策略

（一）分场景试点应用与效果验证

考虑到烟厂生产经营环节复杂，模型应用需遵循“分场景试点、逐步推广”的原则。优先选择数据基础较好、决策需求迫切的场景（如制丝工艺优化、卷包设备维护）开展试点应用，在试点过程中，明确模型应用的目标（如降低产品不合格率、减少设备停机时间），制定效果评估指标（如工艺优化后合格率提升幅度、设备维护成本下降比例）。通过试点运行，验证模型决策的有效性与适用性，收集用户使用反馈，针对模型存在的不足（如决策响应速度慢、参数设置不合理）进行优化调整，为后续全场景推广奠定基础。

（二）跨部门协同机制与数据治理保障

数据驱动决策模型的应用涉及烟厂多个部门，需建立跨部门协同机制。成立由生产、管理、销售、信息技术等部门人员组成的专项小组，明确各部门在数据采集、模型应用、决策执行中的职责，如生产部门负责提供生产数据与执行生产优化决策，信息技术部门负责平台维护与模型迭代，销售部门负责反馈市场决策的实施效果。同时，加强数据治理保障，制定数据管理规范，明确数据权责归属，建立数据质量考核机制，确保各部门提供的数据及时、准确、完整，为模型持续稳定应用提供数据保障。

（三）人员能力提升与文化理念培育

人员是模型应用的关键主体，需从能力与理念两方面推动人员适应数据驱动决策模式。在能力提升方面，开展分层培训：针对技术人员，开展数据分析、模型算法、平台运维等专业技能培训，提升其模型优化与平台维护能力；针对管理人员，开展数据思维、模型应用方法等培训，使其掌握如何利用决策支持平台获取决策方案、解读决策逻辑，提升数据驱动决策能力。在文化理念培育方面，通过内部宣传、案例分享等方式，向员工传递“数据驱动、科学决策”的理念，改变传统经验决策的思维习惯，鼓励员工在工作中主动运用数据与模型解决问题，营造重视数据、依赖数据的企业氛围，确保模型应用深入企业运营各环节。

结束语

综上所述，在烟厂智能化建设中，数据驱动决策模型的构建与应用是提升企业决策水平、推动智能化转型的重要举措。该模型通过全链条数据整合、多维度分析建模与决策支持平台搭建，能够打破传统经验决策的局限，实现决策的精准化、高效化与协同化。在实施过程中，烟厂需充分认识模型构建与应用的必要性，围绕数据采集处理、模型搭建、平台构建三大核心环节推进模型建设，通过分场景试点、跨部门协同、人员能力提升等策略保障模型有效应用。

参考文献

[1]张玉美.现代化信息技术在智慧水利建设中的应用探讨[J].华东科技，2024，（06）：57-59.

[2]郑学东.空间信息技术在水利行业的应用回顾与展望[J].长江科学院院报，2021，38（10）：167-173.

[3]陈永涛.信息化技术在水利现代化建设中的应用[J].工程技术研究，2020，5（17）：100-101.