# 灯塔案例 | 爱茉莉太平洋乌山

> 新品交付周期砍半、缺陷率压低 54%，还能做出 80 万种定制产品——爱茉莉太平洋用 AI 与 3D 打印，重新定义了化妆品制造。
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> 第11批 · 2023年12月 · 单一灯塔灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 14811KR03 |
| 企业名称 | 爱茉莉太平洋乌山 |
| 所在地 | 韩国 · 韩国 · 京畿道乌山 |
| 行业 |  · 化妆品制造 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一灯塔 |

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## 5大核心案例

### ① ① AI定制化妆品服务 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：传统化妆品靠大规模量产，配方千篇一律，难以满足消费者日趋个性化的肤质与妆效需求。

**解决思路：** 💡 方案：AI 驱动的店内定制化妆品服务，把「测肤—配方—生产」搬到门店，实现即测即产即交付。

**实施路径：** Step 1 — 肤质与偏好采集：门店设备采集消费者肤质数据、色号偏好与使用场景 Step 2 — AI 配方匹配：算法在配方库中匹配或生成个性化配方 Step 3 — 店内即时生产：现场设备按配方调配、灌装，即时交付定制产品 Step 4 — 模式规模化复制：把定制模式推广到更多门店，累计覆盖 80 万+ 定制 SKU

**关键数据：** 📊 核心成效：定制 SKU 80 万+

**技术标签：** 05.01.01 | 06.01.02


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### ② ② AI工艺设计优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：化妆品新品从配方到量产，工艺参数验证依赖大量物理试制，周期长、试错成本高。

**解决思路：** 💡 方案：用 AI 辅助工艺设计优化，在数字空间验证配方与工艺参数，大幅压缩新品导入周期。

**实施路径：** Step 1 — 历史工艺数据沉淀：汇总配方、工艺参数与质检结果数据 Step 2 — AI 工艺建模：建立「工艺参数—产品质量」关联模型 Step 3 — 虚拟试制：在数字空间验证参数组合，减少物理打样次数 Step 4 — 快速导入量产：新品交付周期缩短 50%

**关键数据：** 📊 核心成效：新品交付周期 ↓50%

**技术标签：** 05.01.01 | 05.01.02


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### ③ ③ 自进化化妆品制造 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：多品种、小批量的化妆品生产，批次间质量波动大，缺陷率居高不下。

**解决思路：** 💡 方案：打造自进化制造系统，用机器学习持续学习产线数据、自动调优参数，让产线越造越稳。

**实施路径：** Step 1 — 全流程数据采集：传感器与质检数据实时回流 Step 2 — ML 质量建模：建立缺陷根因模型，定位质量波动源头 Step 3 — 参数自调优：产线参数随数据反馈自动进化、持续收敛 Step 4 — 闭环改进：制造缺陷率下降 54%

**关键数据：** 📊 核心成效：制造缺陷率 ↓54%

**技术标签：** 05.01.02 | 03.03.01


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### ④ ④ AI包装线故障检测 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：高速包装线上的隐性故障难以及时发现，一旦爆发就导致停机与批量次品。

**解决思路：** 💡 方案：以 AI 视觉 + 预测性维护实时监测包装线，在故障发生前预警干预，稳定提产。

**实施路径：** Step 1 — 视觉传感部署：在包装线关键工位加装视觉检测 Step 2 — AI 故障识别：实时识别异常与早期故障信号 Step 3 — 预测性维护：故障发生前预警，安排预防性干预 Step 4 — 稳定提产：包装线生产率提升 344%

**关键数据：** 📊 核心成效：包装线生产率 ↑344%

**技术标签：** 01.03.02 | 05.01.04


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### ? ⑤ 3D打印包装生产 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：定制包装所需的工装模具，采购周期长、成本高，拖慢新包装上线节奏。

**解决思路：** 💡 方案：用 3D 打印（增材制造）快速生产包装工装，替代传统开模，实现柔性换装。

**实施路径：** Step 1 — 数字化建模：对包装工装进行数字化设计 Step 2 — 3D 打印成型：增材制造快速制造工装样件 Step 3 — 柔性换装：支撑多品种小批量包装快速切换 Step 4 — 采购周期压缩：工装采购时间缩短 71%

**关键数据：** 📊 核心成效：工装采购时间 ↓71%

**技术标签：** 01.04.03 | 03.03.01


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 定制 SKU | 80 万+ | 80 万+ | AI 定制服务开启店内生产新模式 |
| 新品交付周期 | ↓50% | — | AI 工艺设计优化加速新品上市 |
| 制造缺陷率 | ↓54% | — | 自进化制造持续压低缺陷 |
| 包装线生产率 | ↑344% | — | AI 故障检测大幅提产 |
| 工装采购时间 | ↓71% | — | 3D 打印替代传统开模 |