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面对亚太24个市场每周数百个浓缩液订单的复杂需求,可口可乐新加坡大士湾工厂部署ML需求预测、动态排产算法、视觉协作机器人与AGV仿真,吞吐量提升28%、劳动生产率提升70%、库存短缺下降80%、准时交付率提升31%、Scope2排放下降34%

可口可乐新加坡大士湾工厂 · 第12批 · 全球食品饮料行业稀缺灯塔 · 单一工厂灯塔

📋 企业名片

🔖 灯塔编码:17712SG07
企业名称
Coca-Cola Tuas Singapore
工厂所在地
新加坡 · 大士湾
所属行业
饮料制造(食品饮料)
灯塔类型
单一
入选批次 / 发布日期
第12批 · 2024年10月
核心产品
饮料浓缩液、饮料基料(可口可乐全球装瓶体系的浓缩液与配方基料)
应用领域
碳酸饮料、果汁饮料、茶饮料等可口可乐全产品线的浓缩液供应

🔧 核心案例

ML需求预测和一体化数字工具 核心用例
⚠️ 痛点:工厂面向亚太24个市场供应浓缩液,每周接收数百个区域订单,SKU配方组合繁多,传统人工需求预测难以跟上增长节奏,导致库存短缺与交付延迟
💡 方案:部署机器学习(ML)需求预测模型与一体化数字工具,将需求预测与生产调度联动,实现「预测—排产—生产」端到端协同
实施路径
Step 1 — 数据汇聚:打通各区域订单系统、历史销售与发货数据,构建统一的需求数据底座
Step 2 — ML建模:训练机器学习需求预测模型,融合季节性、促销、区域增长等特征,输出滚动预测
Step 3 — 一体化数字工具:将预测结果接入排产与库存系统,形成一体化数字工具链,自动生成补货与生产建议
Step 4 — 闭环校准:持续比对预测与实际偏差,回传修正模型,滚动提升预测准确性
关键技术
04.02.03 需求预测 · ML驱动的供应链需求预测,WEF重点技术
基于机器学习的需求预测模型,融合订单、历史销售与市场特征,替代人工经验判断,显著提升中长期预测准确性
05.01.02 机器学习 · 需求模式自动学习
机器学习算法自动捕捉需求的时间序列规律与多维关联,支持多区域、多SKU的并行预测
05.02.01 大数据分析 · 订单与销售历史数据分析
汇聚数百个区域订单的历史数据,进行大规模数据分析,为预测模型提供高质量训练样本
📊 核心成效:3个月预测准确性提升47%,库存短缺下降80%、准时交付率(OTIF)提升31%
用于生产调度的先进算法 核心用例
⚠️ 痛点:浓缩液生产配方复杂、换产频繁,人工排产需耗费数天时间,难以应对订单碎片化与快速切换的挑战
💡 方案:与新加坡科技研究局(A*STAR)及本地集成商PD Solutions联合开发动态调度器,用定制化先进算法自动完成生产排程
实施路径
Step 1 — 约束建模:梳理配方、设备、换产时间、物料等排产约束,建立调度问题模型
Step 2 — 算法开发:联合A*STAR与PD Solutions开发定制化调度算法,自动求解多约束下的最优排产方案
Step 3 — 动态调度落地:将动态调度器接入生产执行系统,实时响应订单变化与生产异常
Step 4 — 全球复制:该动态调度工具已在可口可乐全球网络推广部署,成为可复制的标准化方案
关键技术
02.03.01 MES · 制造执行系统打通计划与执行
制造执行系统(MES)承接调度结果并下发至产线,实现排产计划与现场执行的实时联动
02.03.02 APS · 高级计划与排程
高级计划与排程(APS)系统内置定制算法,在产能、物料、换产等多约束下自动生成最优排产序列
03.03.03 智能排产 · 从数天到不足1小时
先进调度算法将排产时间从数天压缩至不足1小时,大幅提升对订单变化的响应速度与产线利用率
📊 核心成效:排产时间从数天缩短至不足1小时,劳动生产率提升76%
ML视觉系统抓取放置 核心用例
⚠️ 痛点:粉末原料袋尺寸规格不一,传统机器难以区分,工人需重复搬运重物,劳动强度大且存在安全隐患
💡 方案:与A*STAR及本地公司Kowa Skymech联合开发视觉检测协作机器人,用先进算法实时调整抓取位姿,安全准确抓取不同尺寸原料袋
实施路径
Step 1 — 视觉识别:部署机器视觉系统,快速识别并定位不同尺寸的粉末原料袋
Step 2 — 算法调姿:先进算法实时计算机器人抓取位置与姿态,确保精准抓取
Step 3 — 人机协同:协作机器人与人协同作业,接管重复性搬运任务,降低劳动强度
Step 4 — 安全防护:内置安全机制,保障人机混合作业场景下的安全
关键技术
01.02.02 工业机器人 · 协作机器人执行抓取放置
协作机器人(cobot)具备力控与安全特性,与人协同完成抓取放置作业,接管重复性搬运
01.03.02 视觉检测 · 机器视觉识别原料袋
视觉检测系统识别不同尺寸粉末原料袋的位姿与位置,为机器人提供精准抓取目标
05.01.02 机器学习 · 抓取位姿算法
机器学习算法根据视觉信息实时调整机器人抓取位置与角度,实现不同规格物料的自适应抓取
📊 核心成效:机器人臂精准抓取不同规格原料袋,大幅降低工人重复搬运劳动,保障产线连续作业
AGV仿真优化物料搬运 核心用例
⚠️ 痛点:厂内物料搬运依赖人工叉车,效率瓶颈明显,且长距离搬运存在安全隐患,制约整体吞吐量提升
💡 方案:部署自动导引车(AGV/自动叉车),通过仿真优化AGV行驶路径与物料搬运流程,实现厂内物流自动化
实施路径
Step 1 — 场景仿真:建立厂内物流仿真模型,模拟AGV运行路径与调度策略
Step 2 — 路径优化:通过仿真迭代优化AGV行驶路径,减少拥堵与空驶
Step 3 — AGV部署:部署自动叉车/AGV,根据实际工况动态调整行驶路线
Step 4 — 人车协同:AGV与人工叉车协同作业,逐步替代高频重复搬运环节
关键技术
01.04.01 AGV/AMR · 自动导引车
自动导引车(AGV)根据实时调度自主规划路线,取代人工叉车完成厂内物料搬运
03.01.01 数字孪生 · 仿真优化搬运流程
通过数字孪生/仿真技术对物料搬运流程建模,在虚拟环境反复验证与优化AGV调度方案后再落地
03.04.03 物流优化 · 物料搬运路径优化
物流优化算法统筹AGV任务分配与路径规划,减少空驶与等待,提升整体物流效率
📊 核心成效:AGV吞吐量提升92%,人工叉车使用量下降33%
认知维护AI顾问 核心用例
⚠️ 痛点:设备维护高度依赖资深技师经验,缺乏预测性维护能力,非计划停机影响产线稳定性与维护效率
💡 方案:部署认知维护AI顾问,基于设备运行数据与维护知识库,提供智能诊断与预测性维护建议,赋能一线维护团队
实施路径
Step 1 — 知识沉淀:将设备手册、维护记录、故障案例等知识结构化,构建维护知识库
Step 2 — 数据接入:接入设备传感器与运行数据,实时监测设备健康状态
Step 3 — AI顾问赋能:认知AI顾问结合知识与数据,为技师提供故障诊断与维护建议
Step 4 — 预测性维护:基于退化模型提前预警潜在故障,自动生成维护工单,减少非计划停机
关键技术
05.01.01 大模型/AI · 认知AI顾问
认知AI顾问融合知识库与实时数据,以对话式交互辅助技师快速定位并解决设备问题
05.01.04 预测性维护 · 从被动维修到主动预防
基于设备退化趋势提前预警故障,实现「未坏先修」,减少非计划停机与维护成本
08.02.01 预测性维护 · 设备可靠性与健康管理
设备健康监测与预测性维护(可靠性维度)相结合,提升设备综合效率与使用寿命
📊 核心成效:维护生产率提升21%

📊 绩效改善总览

指标改善前改善后提升幅度业务解读
3个月预测准确性 改造前基线 显著提升 +47% ML需求预测模型替代人工经验判断,需求预测准确性大幅提升,减少库存错配
吞吐量 改造前基线 提升28% +28% 动态排产+AGV+视觉机器人多措并举,产线综合吞吐能力显著增强
劳动生产率 改造前基线 提升76% +76% 自动化接管重复性搬运与排产任务,人效大幅提升
AGV吞吐量 改造前基线 提升92% +92% 仿真优化路径+自动导引车替代人工叉车,厂内物流效率近乎翻倍
维护生产率 改造前基线 提升21% +21% 认知维护AI顾问赋能一线技师,故障诊断与维护效率提升

🗺️ 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(7/9) 未涉及 WEF重点技术覆盖率:89%

🔍 可复制性分析

🏢 企业规模
可口可乐全球商业产品供应部(CPS)新加坡浓缩液工厂,供应24个亚太市场,每周处理数百个区域订单
💰 投入规模
2021年启动数字化转型,与新加坡科技研究局(A*STAR)、先进再制造与科技中心(ARTC)及本地伙伴PD Solutions、Kowa Skymech联合开发
⏱️ 实施周期
约3年(2021年启动,2024年获灯塔认证)
🎯 关键技术门槛
需具备ML/AI数据基建、机器视觉与协作机器人集成能力,以及与科研机构联合开发的机制
👉 适合什么企业参考
食品饮料制造企业、快消品包装企业、多品种小批量混合生产工厂、浓缩液/配料生产企业
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🏭 行业对标视角

国标分类路径:制造业 → 酒、饮料和精制茶制造业 → (152)饮料制造

📌 第12批共17家工厂,可口可乐新加坡是其中唯一的饮料制造灯塔,也是可口可乐全球三大灯塔工厂之一

💡 饮料智造的「新加坡样板」:可口可乐新加坡的灯塔之路证明,食品饮料行业的智能化不必追求「黑灯工厂」式的全面无人化,而应聚焦需求预测、排产调度、物料搬运等真正制约效率的环节,用ML、视觉机器人和AGV实现精准的「人机协同」。其与A*STAR、ARTC等科研机构联合开发、再向全球复制扩散的模式,为快消品行业提供了可复制的产学研合作范本。

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食品饮料行业利润率薄、订单碎片化,你认为数字化转型最该先啃的硬骨头是需求预测、排产调度还是物料搬运?

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