返回案例列表

不新增重大设备投资,靠 AI 把单位成本压下来 34%、产量推高 30%——京东方福州第 8.5 代线,跑出了中国大陆显示行业的第一座灯塔。

京东方福州 · 第 8 批单一灯塔 · 中国大陆显示行业首家

📋 企业名片

🔖 灯塔编码:09708CN04
企业名称
京东方科技集团(BOE)福州第 8.5 代半导体显示生产线
工厂所在地
中国 · 福建福州
所属行业
显示器件制造(国标 3974)· WEF「电子显示」
灯塔类型
单一灯塔
入选批次 / 发布日期
8 · 2022年03月
核心产品
高分辨率(UHD)、大尺寸低功耗等高端液晶显示产品
应用领域
智慧家居 · 智慧零售 · 智慧出行 · 数字艺术

🔧 核心案例

① 人工智能赋能闭环质量网 核心用例
⚠️ 痛点:面板阵列环节有 190 多道工序,半成品从投料到产出平均要 5 天,缺陷靠人工抽检难以在流转中及时拦截,缺陷率与新品良率提升周期双双承压。
💡 方案:采集设备端参数构建缺陷模型并打通生产调度系统,形成「检测—判定—反馈—修正」的 AI 闭环质量网。
实施路径
Step 1 — 采参数:采集设备端工艺参数与在线检测数据,沉淀缺陷样本
Step 2 — 建模型:用机器学习训练缺陷预测与根因关联模型
Step 3 — 通调度:把模型判定结果打通到生产调度系统,自动拦截与反馈
Step 4 — 持续迭代:用新增数据持续迭代模型,闭环收敛质量
关键技术
05.01.02 机器学习 · 让模型从历史参数里学会预判缺陷
基于设备端工艺参数与检测数据训练缺陷预测模型,提前识别异常批次并关联到根因工序。
01.03.02 视觉检测 · 用机器视觉替代人眼判片
通过视觉检测技术对面板缺陷进行自动识别与分类,打通调度系统实现自动拦截。
📊 核心成效:缺陷率 ↓75%
② 维修过程自动化 核心用例
⚠️ 痛点:设备维修依赖人工报修与经验判断,故障响应慢,非计划停机直接吃掉设备综合效率。
💡 方案:用故障预测与健康管理(PHM)把「坏了再修」变成「快坏先修」,维修工单与过程自动化流转。
实施路径
Step 1 — 采状态:实时采集关键设备运行状态与劣化数据
Step 2 — 建健康度:建立设备健康度与剩余寿命预测模型
Step 3 — 自动派单:异常达到阈值自动触发维修工单,无需人工报修
Step 4 — 闭环管理:维修过程、备件与验收全流程线上闭环
关键技术
02.03.04 PHM · 给设备做「体检报告」
故障预测与健康管理系统持续评估设备劣化趋势,在性能衰退前给出维护建议。
05.01.04 预测性维护 · 在故障发生之前就先修
基于运行数据的预测性维护策略,替代定期检修与事后抢修,压缩非计划停机。
📊 核心成效:检测直接人工 ↓20%
③ 数字仪表盘监控OEE性能 核心用例
⚠️ 痛点:800 多台设备运行状态分散在各系统,OEE 靠人工统计严重滞后,瓶颈工序难以实时定位。
💡 方案:搭建数字仪表盘实时监控 OEE 性能,把设备效率、瓶颈工序与改善优先级透明化。
实施路径
Step 1 — 通数据:打通设备数据采集链路,统一 OEE 口径
Step 2 — 建看板:搭建数字仪表盘,按产线/工序/设备多维展示
Step 3 — 下钻分析:对异常指标逐层下钻,定位瓶颈工序
Step 4 — 定向改善:围绕瓶颈工序组织专项改善并跟踪效果
关键技术
02.03.01 MES · 车间执行的指挥中枢
制造执行系统承接计划并采集设备执行数据,为 OEE 统计提供实时、统一的底层数据。
03.03.04 工艺优化 · 用数据找出该改哪一道工序
基于 OEE 拆解结果定位瓶颈工序,结合工艺参数分析制定定向改善方案。
📊 核心成效:OEE ↑66%
④ 自动化动态调度 核心用例
⚠️ 痛点:过去排产靠老员工对着表格算,5 个人要忙活 8 小时;800 多台设备谁闲谁忙靠人工协调,设备闲置率居高不下。
💡 方案:研发「动态排程—自动派工系统」,盯住 800 多台设备每 15 分钟迭代一次派工,把闲置率压到极限。
实施路径
Step 1 — 建产能模型:建立设备产能、在制状态与约束条件的实时模型
Step 2 — 开发派工算法:开发动态排程与自动派工算法,自动匹配任务与设备
Step 3 — 高频迭代:系统每 15 分钟迭代一次派工,谁闲派给谁
Step 4 — 人工审核:1 名工程师 1 小时内完成排产审核与下发
关键技术
02.03.02 APS · 高级计划排程,替人算排产表
高级计划排程系统综合产能、在制与交期约束,自动生成可执行的生产计划。
03.03.03 智能排产 · 排产不再是几个人算一天
智能排产结合实时设备状态动态派工,把排产周期从 5 人 8 小时压缩到 1 人 1 小时。
📊 核心成效:周期时间 ↓11%(排产效率提升 87.5%)
⑤ 人工智能赋能能源管理 核心用例
⚠️ 痛点:传统模式排查一次能耗异常要一两天,水电汽成本是工厂里最大的隐形杀手。
💡 方案:建厂初期就铺大量传感器实时采集能耗数据,AI 平台秒级报警并直接定位到具体设备。
实施路径
Step 1 — 铺传感器:建厂初期部署覆盖水电汽的能耗传感器网络
Step 2 — 实时采集:实时采集并汇聚全产线能耗数据
Step 3 — 秒级报警:AI 平台对异常能耗秒级报警,直接定位到设备
Step 4 — 定向节能:按报警定位组织定向节能改造与参数优化
关键技术
09.03.01 能源监控 · 给每台设备装一块电表
能源监控系统实时采集水电汽数据,让能耗从月度账单变成分钟级曲线。
09.03.02 节能优化 · AI 帮你找出是哪台设备在偷电
基于 AI 的节能优化对异常能耗秒级定位到设备,替代过去一两天的人工排查。
05.01.02 机器学习 · 让模型学会什么叫「正常用能」
用机器学习建立各设备的用能基线,偏离基线即触发报警与优化建议。
📊 核心成效:电力消耗 ↓38%

📊 绩效改善总览

指标改善前改善后提升幅度业务解读
缺陷率未披露↓75%-75%AI 闭环质量网把缺陷拦在流转中
检测直接人工未披露↓20%-20%维修与检测自动化替代人工
OEE未披露↑66%+66%数字仪表盘驱动设备综合效率提升
周期时间未披露↓11%-11%动态排程压缩在制流转周期
电力消耗未披露↓38%-38%AI 能源管理秒级定位降耗

🗺️ 技术全景图

01
智能装备
✔️
02
工业软件
✔️
03
智能工厂
✔️
04
智慧供应链
·
05
智能赋能技术
✔️
06
智能制造新模式
·
07
工业网络
·
08
系统安全
·
09
绿色可持续
✔️
已覆盖(5/9) 未涉及 WEF重点技术覆盖率:40

🔍 可复制性分析

🏢 企业规模
第 8.5 代半导体显示生产线,总投资约 300 亿元;京东方全球拥有 16 条半导体显示生产线
💰 投入规模
产线总投资约 300 亿元;本轮智能化提升未做重大新增设备投资
⏱️ 实施周期
2015 年建线起即定位智能化产线并持续投入,2022 年 3 月首次申报即入选
🎯 关键技术门槛
需具备设备参数全量采集、AI 建模与工业互联网平台能力
👉 适合什么企业参考
半导体显示、面板及工序数多、设备密集的离散制造企业
💡 想下载完整案例资料或自评工厂?
点击文末左下角 「阅读原文」,在网站获取全部工具

🏭 行业对标视角

国标分类路径:国标分类:C 制造业 → 39 计算机、通信和其他电子设备制造业 → 3974 显示器件制造

📌 中国大陆第一家也是唯一一家入选的显示企业,首次申报即入选

💡 不买设备也能灯塔显示面板的灯塔路径与「砸钱买设备」相反——京东方福州在不做重大资本投资的前提下,靠 AI 与高级分析把存量产能的效率榨出来(成本↓34%、产量↑30%)。这对重资产、高折旧的面板行业尤其关键:产线折旧达峰后,同样的营收将留下更厚的利润。同行业的友达、群创多以单一工厂入选,谁能先用 AI 跑通存量提效,谁就先跨过折旧拐点。

💬 互动

重资产产线做提效,你觉得优先该投 AI 建模,还是先换设备?

👇 欢迎在评论区分享你的经验与困惑

📊
灯塔名录
回复【名录】获取完整名单
🔍
灯塔案例
回复【分析+企业名】
🦞
灯塔虾评
回复【自测】评估差距
📋
CMMM 自评
回复【CMMM】国标诊断
📥 下载此案例(多种格式)
🌐 网页 📽️ 幻灯片 📊 PPTX 📄 DOCX 🗂️ JSON 📝 MD 📋 CSV
🔍 自评你的工厂
🦞 灯塔虾评 对标灯塔 · 快速定位差距 📋 CMMM 自评 国标诊断 · 5 级量化评分
返回案例列表