在传统卷烟制造领域，松散回潮工序长期依赖人工操作，控制精度不足、设备运维粗放、能源管理低效等问题制约着生产效能的提升。
济南卷烟厂制丝车间操作工回忆，过去需紧盯仪表盘反复调整参数，不仅耗时耗力，还难以保证稳定性。
这一痛点成为企业推动智能化改造的突破口。
针对生产中的实际问题，济南卷烟厂信息管理处通过系统调研，梳理出控制精度、运维颗粒度、能源管理三大核心短板，并广泛征集一线员工与设备供应商的改进需求。
在此基础上，企业明确了智能化改造方向：将数字技术与智能控制方法深度融合，通过多传感器信息采集、数据驱动算法和深度学习模型，实现生产过程的精准化与高效化升级。
改造后的松散回潮机智能控制系统展现出显著成效。
前端应用层面，操作工可通过智能终端实现“生产一键启动”“水分智能调控”等功能，设备健康状态实时可视，故障预测模块大幅缩短维修响应时间。
后端技术支撑上，企业综合运用LSTM神经网络、强化学习等智能算法，结合多传感器融合技术，将海量数据转化为实际生产力。
据车间维修人员反馈，借助3D数字孪生模型，故障定位效率提升60%以上。
这一成果的取得，得益于企业“小步快跑”的创新策略与协同攻关机制。
对外联合烟机制造商、科研院所开展技术攻关，对内培育跨领域技术团队，形成计算机、电气自动化、机械工艺等多专业融合的攻坚力量。
行业专家指出，该案例不仅解决了特定工序的智能化难题，其“问题—需求—技术—应用”的实施路径，更为制造业数字化转型提供了方法论参考。
制造业是实体经济的根基，智能化转型是提升产业竞争力的必由之路。
济南卷烟厂的实践表明，推进智能制造既需要前瞻性的战略眼光，更需要脚踏实地的务实作风。
从一个车间、一台设备、一个场景做起，在解决实际问题中积累经验、锻炼队伍、完善体系，方能行稳致远。
这种"小步快跑"的转型思路，对于广大传统制造企业而言，具有重要的借鉴意义。