端部落丝量超标是卷烟生产中隐蔽的成本黑洞，每支烟 8mg 的落丝量看似微小，累积起来却可能导致年报废烟支超 2100 万支。如今，“烟丝水分 — 弹性回潮” 智能模型的落地应用，正通过精准调控烟丝状态，破解这一行业痛点。
落丝量居高不下的核心症结在于烟丝水分与弹性失衡。数据显示，烟丝含水率低于 12.5% 时，脆而无韧性的特性会使造碎率显著上升，碎丝率每提高 1%，端部落丝量便会增加 1.83mg / 支。传统回潮控制依赖 PID 系统，受来料差异、环境温湿度等变量影响，出口含水率标准偏差大，且存在明显调节滞后，难以保障烟丝加工稳定性。
“烟丝水分 — 弹性回潮” 模型通过多维感知与智能算法实现精准调控。山东中烟济南卷烟厂的实践颇具代表性，其系统整合 10 项关键工艺参数，通过主元神经网络筛选出物料流量、入口含水率、热风温度等 8 个核心影响因子，构建动态预测模型。借助遗传算法寻优加水量，结合实时反馈偏差修正机制，将出口含水率预测误差控制在 0.14% 以内，较传统方法标准偏差降低 37%。
模型对烟丝弹性的优化直接遏制落丝浪费。蚌埠卷烟厂在系统中融入加热水温度调控模块，使烟叶松散率提升至 99.9% 以上，烟丝回透率达标率从 98.9% 跃升至 100%。通过将加香后烟丝含水率精准控制在 13.2%，抵消风送过程中 0.68% 的水分散失，确保卷制前烟丝含水率稳定在 12.5% 的最优区间，烟丝韧性显著增强。
数据印证技术价值：某厂应用模型后，端部落丝量从 8.20mg / 支降至 8mg / 支以下，按年产 105 万箱规模计算，每年减少报废烟支达 2100 万支。同时，松散回潮工序过程能力指数 CPK 提升 65%，超出行业标准线，烟丝整丝率提高 5 个百分点，进一步降低生产损耗。
从济南卷烟厂的参数优化到蚌埠卷烟厂的设备改造，“烟丝水分 — 弹性回潮” 模型正重构制丝工艺逻辑。它将模糊的 “手感判断” 转化为精准的数据决策，既解决了传统生产的滞后性问题，更实现了降本与提质的双重收益，为卷烟行业智能化降废提供了可复制的技术范式。
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