# 灯塔案例 | Jubilant Ingrevia巴鲁奇

> 印度特种化学品巨头Jubilant Ingrevia在巴鲁奇棕地工厂部署30余个工业4.0用例，用AI过程控制、机器学习产量预测、IIoT能源优化、预测性维护与AI安全管理贯穿化工生产全流程，培训2000+员工——OEE↑18%、成本↓25%、能耗↓22%、安全事件↓50%、停机↓35%。
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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 | 18212IN12 |
| 企业名称 | Jubilant Ingrevia巴鲁奇 |
| 所在地 | 印度 · 印度 · 古吉拉特邦巴鲁奇 |
| 行业 |  · 特种化学品 · 有机化学原料制造 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一 |

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## 5大核心案例

### ① ① AI过程控制 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：特种化学品连续反应过程参数（温度、压力、流量）波动大，人工调控响应慢、一致性差，导致过程波动性高、质量不稳定。

**解决思路：** 💡 方案：AI+先进过程控制（APC）模型，实时感知反应参数并自动闭环调节，稳定过程条件、降低波动。

**实施路径：** Step 1 — 数据采集：在反应釜与管路部署传感器，全量采集温度、压力、流量等关键过程参数 Step 2 — 建模控制：基于历史数据训练AI过程控制模型，建立参数与产物质量之间的映射关系 Step 3 — 闭环调节：模型实时输出控制指令，自动调节阀门、进料等执行机构，稳定反应条件 Step 4 — 持续优化：过程数据回流迭代模型，过程波动性与收率持续改善

**关键数据：** 📊 核心成效：过程波动性下降60%（WEF官方口径），设备综合效率OEE↑18%。

**技术标签：** 05.01.01 | 02.04.03 | 01.01.02


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### ② ② ML产量预测 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：化工反应收率受原料品质、工况参数等多因素影响，产量预测依赖人工经验，难以稳定最大化产出。

**解决思路：** 💡 方案：机器学习产量预测模型，融合历史批次数据与实时工况，预测收率并优化工艺参数以提升产量。

**实施路径：** Step 1 — 数据整合：汇聚历史批次投料、工况、收率数据，构建高质量训练数据集 Step 2 — 特征建模：训练ML产量/收率预测模型，识别影响产出的关键变量 Step 3 — 预测反哺：新批次投产前预测收率，反向推荐最优工艺参数组合 Step 4 — 验证迭代：与实际产出比对，持续校准模型精度

**关键数据：** 📊 核心成效：产量近乎翻倍（WEF官方口径），生产成本↓25%。

**技术标签：** 05.01.02 | 05.02.01 | 03.03.04


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### ③ ③ IIoT能源优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：化工是高能耗行业，蒸汽、电力、冷却水等能源消耗大，能源管理粗放、存在浪费。

**解决思路：** 💡 方案：IIoT能源监测网络实时采集各工序能耗，AI分析并优化能源调度与利用，降低单位能耗。

**实施路径：** Step 1 — 能源监测：部署IIoT传感器与智能仪表，实时计量蒸汽、电力、水等能耗 Step 2 — 数据联网：能耗数据接入工业物联网平台，实现可视化与实时监控 Step 3 — 优化调度：AI分析能耗峰谷与工序关联，优化能源分配与设备启停策略 Step 4 — 持续降耗：能源看板驱动现场改善，单位能耗与排放持续下降

**关键数据：** 📊 核心成效：能源消耗↓22%，Scope-1排放↓20%（WEF官方口径）。

**技术标签：** 01.01.05 | 09.03.01 | 07.03.01


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### ④ ④ 预测性维护 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：反应釜、泵、压缩机等关键设备突发故障引发非计划停机，造成生产中断与损失。

**解决思路：** 💡 方案：基于IoT传感器+AI的预测性维护平台，提前识别设备劣化趋势，主动安排检修、避免突发停机。

**实施路径：** Step 1 — 状态感知：在关键设备部署振动、温度、压力等传感器，实时采集状态数据 Step 2 — 健康建模：训练设备健康度模型，建立劣化趋势与故障的对应关系 Step 3 — 预警干预：模型预测剩余寿命，提前推送维护工单，主动更换易损件 Step 4 — 优化维护：故障案例回流，优化维护策略与备件计划

**关键数据：** 📊 核心成效：非计划停机↓35%。

**技术标签：** 05.01.04 | 08.02.01 | 01.01.03


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### ? ⑤ AI安全管理 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：化工涉及危险化学品反应，安全风险高，传统安全管理依赖人工巡检与合规检查，存在盲区。

**解决思路：** 💡 方案：AI安全管理平台，融合视频AI识别、风险预警与实时监控，主动识别隐患、预防安全事故。

**实施路径：** Step 1 — 视频AI部署：在关键区域部署AI视频分析，识别未佩戴防护、违规操作等行为 Step 2 — 风险建模：构建风险识别模型，对工艺异常、泄漏等风险实时预警 Step 3 — 闭环处置：隐患自动派单，现场人员快速响应处置并反馈闭环 Step 4 — 安全文化：数据驱动零伤害文化，安全绩效持续改善

**关键数据：** 📊 核心成效：安全事件↓50%，FY2025 LTIFR=0、零死亡（公司口径）。

**技术标签：** 08.03.01 | 05.01.01 | 08.03.03


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 设备综合效率（OEE） | ↑18% | — | AI过程控制稳定反应条件，设备综合效率提升 |
| 生产成本 | ↓25% | — | ML产量预测优化收率，单位生产成本下降 |
| 能源消耗 | ↓22% | — | IIoT能源优化精细化管控能耗，降低单位能耗 |
| 非计划停机 | ↓35% | — | 预测性维护提前干预，减少突发停机 |
| 安全事件 | ↓50% | — | AI安全管理主动预警，安全事件大幅下降 |