# 灯塔案例 | 联合利华索内帕特(端到端)

> 联合利华索内帕特工厂以「锅炉+喷雾干燥工艺数字孪生+无接触规划+库存优化」30余个4IR用例，实现服务水平↑18%、需求预测准确率↑53%、转换成本↓40%、Scope 1碳排放↓88%，成为印度食品快消领域稀缺的「端到端灯塔」
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> 第11批 · 2023年12月 · 端到端灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 16611IN21 |
| 企业名称 | 联合利华索内帕特(端到端) |
| 所在地 | 印度 · 索内帕特 |
| 行业 |  · 消费品/日化（日化产品制造） (GBT ) |
| 灯塔类型 | 端到端 |

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## 5大核心案例

### ① ① 锅炉绿色燃料柔性孪生 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：锅炉长期依赖单一化石燃料，Scope 1 碳排放高、燃料成本波动大，且缺乏对绿色燃料切换的精准控制手段

**解决思路：** 💡 方案：构建锅炉数字孪生，结合可持续来源的生物燃料，实现绿色燃料柔性切换与燃烧参数的实时优化

**实施路径：** Step 1 — 锅炉数字化建模：采集锅炉运行数据，建立锅炉燃烧过程的数字孪生模型 Step 2 — 绿色燃料引入：引入可持续来源生物燃料，为当地农户的农业废弃物提供增值利用渠道 Step 3 — 燃烧参数实时优化：数字孪生实时监测并推荐最优燃烧参数，无中断地回写至真实锅炉 Step 4 — 碳排持续压降：基于运行数据滚动优化，持续降低 Scope 1 温室气体排放

**关键数据：** 📊 核心成效：锅炉 GHG 排放↓88%

**技术标签：** 03.01.01 | 09.03.03 | 09.02.01


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### ② ② IIoT喷雾干燥数字孪生 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：喷雾干燥是营养粉生产的关键高能耗工序，工艺参数依赖人工经验，质量波动大、能耗高、劳动生产率受限

**解决思路：** 💡 方案：通过 IIoT 传感器实时采集数据，构建喷雾干燥数字孪生，自动推荐最优运行参数并无中断地回写至实际产线

**实施路径：** Step 1 — IIoT 感知部署：在喷雾干燥关键节点部署 IIoT 传感器，实时采集工艺过程数据 Step 2 — 数字孪生建模：构建喷雾干燥过程的虚拟副本，实时监测并分析运行状态 Step 3 — 参数智能推荐：数字孪生分析后推荐优化后的操作参数，无中断地交付至实时系统 Step 4 — 过程效能闭环：基于实时数据滚动迭代，持续提升工艺效能与劳动生产率

**关键数据：** 📊 核心成效：工艺劳动生产率↑93%

**技术标签：** 01.01.05 | 03.01.01 | 05.02.03


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### ③ ③ 供应韧性认知自动化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：服务多个地理区域，市场波动大，生产、分销与采购信号靠人工协调，响应慢、缺货与积压风险并存

**解决思路：** 💡 方案：引入认知决策技术，自动优化生产、分销与采购信号，实现无接触规划与端到端供应韧性

**实施路径：** Step 1 — 端到端信号打通：贯通生产、分销、采购全价值链数据，实现供应信号可视化 Step 2 — 认知决策建模：用认知自动化技术对规划信号建模，自动匹配市场需求 Step 3 — 无接触规划执行：系统自动生成并下发生产、分销、采购指令，减少人工干预 Step 4 — 多区域弹性扩展：将规划能力复制到印度多个地理区域，提升整体供应韧性

**关键数据：** 📊 核心成效：服务水平↑18%，需求预测准确率↑53%

**技术标签：** 05.01.01 | 04.01.03 | 06.02.03


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### ④ ④ AI实时库存优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：成品库存高企、库存周转天数长，资金占用与过期损耗风险并存，传统补货依赖人工判断

**解决思路：** 💡 方案：部署 AI 实时库存优化，动态匹配需求与供给，精准控制成品库存水平

**实施路径：** Step 1 — 库存数据汇聚：整合需求、生产、分销数据，建立实时库存数据视图 Step 2 — AI 模型训练：用 AI 算法对需求与供给建模，预测最优库存水平 Step 3 — 实时补货优化：系统实时调整补货与生产节奏，精准控制成品库存 Step 4 — 库存持续压降：基于实际运行数据迭代优化，持续降低成品库存

**关键数据：** 📊 核心成效：成品库存↓23%

**技术标签：** 05.01.01 | 04.02.02 | 05.02.03


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### ? ⑤ 预测性资产维护 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：设备维护依赖定期检修，非计划停机易造成生产中断，维护成本高、设备利用率不足

**解决思路：** 💡 方案：基于 AI 的预测性维护，提前识别设备故障风险，按需精准安排维护，减少非计划停机

**实施路径：** Step 1 — 设备数据采集：汇聚关键设备的运行与状态数据，建立设备健康数据底座 Step 2 — 故障预测建模：用 AI 预测性维护模型识别设备潜在故障风险 Step 3 — 按需精准维护：依据预测结果提前安排维护，替代定期检修 Step 4 — 成本持续优化：基于维护数据滚动迭代，持续降低维护成本与停机损失

**关键数据：** 📊 核心成效：维护成本↓56%

**技术标签：** 05.01.04 | 08.02.01 | 05.02.01


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 锅炉温室气体排放（GHG） | ↓88% | 降低88% | 锅炉数字孪生+绿色燃料柔性切换减排 |
| 工艺劳动生产率 | ↑93% | 提升93% | 喷雾干燥数字孪生+实时监控提效 |
| 服务水平 | ↑18% | 提升18% | 认知自动化无接触规划提升供应韧性 |
| 成品库存 | ↓23% | 降低23% | AI实时库存优化精准控库存 |
| 维护成本 | ↓56% | 降低56% | 预测性资产维护按需精准检修 |