# 灯塔案例 | 阿斯利康制药无锡

> 面对国内集采降价与需求波动，阿斯利康无锡供应基地部署34项4IR用例，实现质量投诉↓56%、缺货↓84%、库存↓41%、MTBF↑45%、批次放行↓62%——据WEF披露，其产量提升55%、制造周期缩短44%，质量与速度双线突围。
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> 第12批 · 2024年10月 · 单一灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
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| 灯塔编码 | 17512CN05 |
| 企业名称 | 阿斯利康制药无锡 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 江苏无锡 |
| 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 AI视觉缺陷检测 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：高速包装线上产品外观缺陷依赖人工抽检，漏检率高、效率低，难以满足药品包装全检的质量要求。

**解决思路：** 💡 方案：在高速包装线部署基于机器学习（ML）的计算机视觉模型，对产品包装外观进行100%实时在线检测，把质量缺陷拦截在出厂前。

**实施路径：** Step 1 — 视觉布点：在高速包装线关键工位安装工业相机与光源，采集包装外观图像 Step 2 — 模型训练：用历史缺陷样本训练ML计算机视觉模型，识别标签、批号、封口等缺陷 Step 3 — 实时全检：模型接入产线，对每个包装单元做100%实时判定，异常自动剔除 Step 4 — 闭环优化：检测结果回传质量系统，持续扩充样本库、迭代模型

**关键数据：** 📊 核心成效：包装外观检测覆盖率100%，直接支撑质量投诉↓56%。

**技术标签：** 01.03.02 | 05.01.02


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### ② ② ML需求预测与库存优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：国内集采降价叠加需求波动，市场需求难以预判，缺货与库存积压并存，供需错配严重。

**解决思路：** 💡 方案：部署ML需求预测引擎与库存控制塔，提前3-36个月预测需求变化，驱动物料补货与库存动态优化。

**实施路径：** Step 1 — 数据汇聚：整合销售、订单、渠道等多源需求数据，构建统一需求数据池 Step 2 — 需求预测：训练ML预测模型，对多品种需求做3-36个月滚动预测 Step 3 — 库存优化：通过库存控制塔联动补货，动态调整安全库存与补货策略 Step 4 — 端到端协同：预测结果下发到生产与采购环节，实现产销协同

**关键数据：** 📊 核心成效：缺货↓84%、库存↓41%，供需匹配能力大幅提升。

**技术标签：** 04.02.03 | 04.01.01


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### ③ ③ 数字孪生生产调度 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：制药生产与质检排程高度依赖人工经验，工序衔接存在等待浪费，制造周期长。

**解决思路：** 💡 方案：构建端到端互联的工厂流程信息系统，应用运筹优化算法对生产与质量检验排程做数字孪生仿真优化，实现数据驱动的动态资源调度。

**实施路径：** Step 1 — 系统互联：打通MES、质量、仓储等系统，建立端到端互联的流程信息底座 Step 2 — 数字建模：对生产与质检流程建立数字孪生模型，模拟不同排程方案 Step 3 — 运筹优化：应用运筹优化算法求解最优排程，动态分配设备与人员 Step 4 — 实时调度：根据现场状态实时调整，实现药品制造各环节无缝衔接

**关键数据：** 📊 核心成效：制造周期↓44%（据WEF披露），实现生产流程同步化。

**技术标签：** 03.01.01 | 02.03.01


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### ④ ④ 预测性维护 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：关键设备采用定期维护+故障抢修模式，非计划停机影响交付，设备可靠性难以持续提升。

**解决思路：** 💡 方案：部署预测性维护模型，基于设备运行数据预测故障风险，把"坏了再修"变成"提前干预"。

**实施路径：** Step 1 — 设备感知：关键设备加装IoT传感器，采集振动、温度、运行状态等数据 Step 2 — 特征建模：训练预测性维护模型，识别设备劣化特征与故障前兆 Step 3 — 风险预警：对高风险设备提前报警，自动生成维护工单 Step 4 — 优化维护：按设备健康状态动态安排维护，减少非计划停机

**关键数据：** 📊 核心成效：MTBF（平均故障间隔）↑45%。

**技术标签：** 05.01.04 | 08.02.01


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### ? ⑤ AI质量预测分析 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：药品批次质量依赖事后检验放行，问题发现滞后，批次放行周期长、非完美批次率高。

**解决思路：** 💡 方案：部署AI质量预测分析，基于工艺与过程数据对批次质量做前瞻预测，辅助质量放行决策。

**实施路径：** Step 1 — 质量数据汇聚：整合过程分析、检验、工艺等多源质量数据，建立质量数据底座 Step 2 — 模型训练：训练AI质量预测模型，识别影响批次质量的关键变量 Step 3 — 在线预测：在批次生产过程中实时预测质量风险，提前干预 Step 4 — 辅助放行：预测结果辅助质量放行决策，缩短放行周期

**关键数据：** 📊 核心成效：批次放行↓62%，非完美批次↓80%（据WEF披露）。

**技术标签：** 05.01.01 | 02.03.01


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
|------|------|------|------|
| 质量投诉 | ↓56% | — | 产品质量显著改善，客户满意度提升 |
| 缺货 | ↓84% | — | 需求预测与补货协同，供应保障增强 |
| 库存 | ↓41% | — | 库存水位下降，资金占用减少 |
| MTBF（平均故障间隔） | ↑45% | — | 设备可靠性提升，非计划停机减少 |
| 批次放行 | ↓62% | — | 质量放行周期缩短，交付提速 |