中新网云南新闻2月27日电(袁鹏 胡倩 朱新阳)“小伙伴们，天然气市场的交易规则大变样了！”袁鹏手持一份天然气公司的新规文件，步履匆匆地走进办公室，语气中透露出紧迫感。

　　同事们迅速围拢过来，只见文件上明确规定：天然气企业用户需提前一日提交次日用量预测，若预测偏差超过5%，超出部分即便未使用，也需按单价的30%结算。

　　统计员王爱玲迅速计算后惊呼：“以往我们的人工预测偏差常超12%，若按照新规计算，每年工厂将额外支出大笔费用。”这一计算结果让在场众人无不倒吸一口凉气。对此，车间立即组织“锅炉QC小组”展开攻关，旨在将预测偏差控制在5%以内。

　　数字化破局

　　“传统人工预测已不适用，我们必须转向数字化，开发自动预测模型。”QC小组组长刘鸿剑果断提议。

　　团队随即展开头脑风暴，但很快遭遇难题。工厂布局复杂，三个厂区、十余个车间，涉及“工艺流程”“设备状态”“季节变化”等繁多变量。

　　关键时刻，苏国庆站了出来，“再多的变量，我们也要一一摸清。”团队随即深入工厂各车间和部门，细致调研每一个数据变量和生产环节的变化，最终成功建立了数据采集通道。

　　预测模型攻坚

　　有了数据基础，团队立即投入分析。他们深知，构建多变量预测模型需要大量数据支撑，并通过反复拟合和试验确保准确性。历经无数次尝试，最终确定了模型框架，但数据噪声和参数优化问题一度令团队陷入困境。

　　不达目的决不罢休，通过重新审视思路、查阅文献并请教专家，团队找到了解决方案，并上线了第一版模型。然而，初次预测偏差仍达8%。

　　再一次认真分析后，小组成员周怡提出为模型添加“自学习”功能，经过315次迭代优化，最终将预测偏差降至4.71%。

　　胜利的喜悦

　　回顾这段历程，每一组数据都镌刻着团队的坚韧，每一条代码都闪耀着创新的光芒。

　　后来，在全国烟草行业第三十五届优秀质量管理小组成果发布会上，小组的QC成果《天然气耗用量预测模型的研发》赢得专家评委一致认可，获得一等奖。

　　作为行业首创，云南中烟红塔集团玉溪卷烟厂自主开发的“天然气智能预测模型”，不仅实现了从人工经验到智能算法的跨越，更标志着工厂正以数字化转型赋能高质量发展。(完)