# 灯塔案例 | 阿斯利康索德泰利耶

> 为提升产能、加速新药上市，阿斯利康索德泰利耶生产基地落地50余项4IR技术（机器学习+优化算法），为3000名员工完成数字技能升级，实现劳动生产率↑56%、新品研发交付周期↓67%——据WEF披露，这座占集团全球产量约40%的超级药厂，已借"工艺数字孪生+连续制造"把制造周期从数周压缩到数小时。
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> 第12批 · 2024年10月 · 单一灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 17412SE04 |
| 企业名称 | 阿斯利康索德泰利耶 |
| 所在地 | 瑞典 · 瑞典 · 斯德哥尔摩省索德泰利耶 |
| 行业 |  · 医药医疗（医药制剂制造） (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一 |

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## 5大核心案例

### ① ① ML需求预测引擎 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：药品需求受季节、流行病、政策等多重因素扰动，传统预测依赖人工经验，预测偏差导致库存积压与断供风险并存。

**解决思路：** 💡 方案：部署ML需求预测引擎，用机器学习模型融合销售、订单、供应等多源数据做前瞻性预测，驱动物料采购与生产计划协同。

**实施路径：** Step 1 — 数据汇聚：整合销售、订单、供应等多源需求数据，构建统一的需求数据池 Step 2 — 特征建模：训练机器学习预测模型，识别需求波动的关键驱动因子 Step 3 — 滚动预测：对多品种药品做前瞻滚动预测，输出分品类的需求曲线 Step 4 — 计划联动：预测结果下发到采购与生产计划，实现需求驱动的动态补货

**关键数据：** 📊 核心成效：库存↓23%，供需匹配能力显著提升。

**技术标签：** 04.02.03 | 05.01.02


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### ② ② 批次调度数学优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：制药批次生产与设备排程高度依赖人工经验，工序衔接存在等待浪费，设备利用率与产能难以最大化。

**解决思路：** 💡 方案：应用数学优化算法对批次调度与生产计划做全局求解，用运筹学模型替代人工排程，动态分配设备与资源。

**实施路径：** Step 1 — 约束建模：把设备产能、工序依赖、交期等约束抽象为数学规划模型 Step 2 — 优化求解：用运筹优化算法求解最优批次调度方案，最大化设备利用率 Step 3 — 排程下发：将优化结果下发到生产执行系统，驱动现场排程 Step 4 — 动态调整：根据现场实时状态滚动重排，应对插单与异常

**关键数据：** 📊 核心成效：效率↑26%（据WEF披露，批次调度与生产计划的数学优化直接拉动生产率提升）。

**技术标签：** 02.03.02 | 03.03.03


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### ③ ③ 先进流程控制 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：新品导入（NPI）阶段工艺参数调优依赖试错，批量周期长、过产浪费多，工艺稳定性难以保证。

**解决思路：** 💡 方案：部署先进流程控制（APC），对关键工艺参数做闭环自动调控，用过程分析技术实时监控并优化批次生产，缩短批量周期。

**实施路径：** Step 1 — 参数建模：识别影响质量与收率的关键工艺参数，建立过程模型 Step 2 — 闭环控制：部署APC控制器，对关键参数做实时闭环自动调控 Step 3 — 过程分析：引入过程分析技术（PAT），在线监测关键质量属性 Step 4 — 批量优化：基于过程数据持续优化，缩短批量周期、减少过产

**关键数据：** 📊 核心成效：批量周期↓17%、生产过剩↓39%。

**技术标签：** 02.04.03 | 01.01.02


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### ④ ④ 工艺数字孪生 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：药物活性成分与制剂的工艺条件优化依赖物理实验，周期长、原料消耗大，制造周期动辄数周。

**解决思路：** 💡 方案：构建AI驱动的工艺数字孪生，模拟药物物质属性、工艺条件与产品质量之间的关系，在虚拟层优化操作条件；结合连续制造，把制造周期从数周压缩到数小时。

**实施路径：** Step 1 — 机理建模：建立药物物质属性—工艺条件—产品质量的关联模型 Step 2 — 孪生仿真：在数字孪生层模拟不同工艺条件下的收率与质量表现 Step 3 — 连续制造：结合连续制造工艺，打通从原料到成品的连续流生产 Step 4 — 实时优化：用孪生模型持续优化操作条件，减少原料消耗与技术转移需求

**关键数据：** 📊 核心成效：制造周期↓98%（从数周压缩到数小时）。

**技术标签：** 03.01.01 | 05.04.02


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### ? ⑤ 临床阶段预测 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：新药研发交付周期长，原料药理化性质与制剂性能的预判依赖大量物理实验，拖慢上市节奏。

**解决思路：** 💡 方案：用生成式AI、机器学习与大语言模型做临床阶段预测，优化原料药理化性质预测与制剂性能预判，加速研发交付与注册申报。

**实施路径：** Step 1 — 数据建模：汇聚研发、临床、工艺等多源数据，构建预测模型底座 Step 2 — 性质预测：用机器学习预测原料药理化性质与制剂性能 Step 3 — 配方优化：用生成式AI辅助配方筛选，减少物理实验用料 Step 4 — 注册提效：用AI加速注册申报文件生成，缩短研发交付周期

**关键数据：** 📊 核心成效：新品研发交付周期↓67%（开发周期↓50%、API实验用量↓75%）。

**技术标签：** 05.01.01 | 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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| 库存 | ↓23% | — | 需求预测驱动补货，库存水位下降 |
| 效率 | ↑26% | — | 批次调度数学优化，设备与产能利用率提升 |
| 制造周期 | ↓98% | — | 数字孪生+连续制造，从数周压缩到数小时 |
| 批量周期 | ↓17% | — | 先进流程控制缩短批次生产周期 |
| 生产过剩 | ↓39% | — | 计划与流程优化，减少过量生产 |