# 灯塔案例 | 施耐德电气蒙特雷

> 面对复杂产品需求的持续攀升，施耐德电气蒙特雷工厂用「AI + IIoT + 自动化」重铸北美供应链的韧性与敏捷：三年保持 24% 的年增速，同时把制造成本降 16%、产品缺陷降 20%、客户交付周期压缩 49%。
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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 | 18712MX17 |
| 企业名称 | 施耐德电气蒙特雷 |
| 所在地 | 墨西哥 · 墨西哥 · 新莱昂州 · 蒙特雷 |
| 行业 |  · 电气设备 · 输配电及控制设备制造 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一 |

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## 5大核心案例

### ① ① AI生产调度 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：产品复杂度持续上升、需求波动加大，传统排产依赖人工经验，难以同时兼顾交付速度与产能利用率。

**解决思路：** 💡 方案：用机器学习做需求预测 + 智能排产，让生产计划随需求动态优化、精准匹配产能。

**实施路径：** Step 1 — 数据接入：打通订单、库存、产能与交付数据 Step 2 — 需求预测：机器学习对客户需求做前瞻预测 Step 3 — 智能排产：算法自动生成最优生产计划与排程 Step 4 — 动态调度：订单变化实时触发重排，快速响应

**关键数据：** 📊 核心成效：客户交付周期 ↓49%——AI 生产调度让复杂订单更快、更准地交付，支撑三年 24% 年增速。

**技术标签：** 04.02.03 | 03.03.03


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### ② ② IIoT能源管理系统 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：工厂能耗与水耗高，缺乏实时可视的能耗数据，节能降耗长期靠经验、难量化。

**解决思路：** 💡 方案：基于 EcoStruxure 平台搭建 IIoT 能源管理系统，实时监测并优化楼宇与产线的能耗水耗。

**实施路径：** Step 1 — 传感器部署：在产线与楼宇布设能耗、水耗采集点 Step 2 — IT/OT融合：EcoStruxure 打通设备层与管理系统 Step 3 — 能耗可视化：实时看板呈现分区域能耗画像 Step 4 — 节能优化：数据驱动识别浪费、持续优化用能

**关键数据：** 📊 核心成效：能耗与水耗 ↓约30%——IIoT 能源管理让工厂成为墨西哥首个「零填埋」工厂，向净零目标迈进。

**技术标签：** 09.03.01 | 07.03.01


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### ③ ③ 数字绩效管理 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：多工序绩效数据分散在各自系统，管理决策缺乏实时、统一的数据支撑。

**解决思路：** 💡 方案：以标准化 MES + 精益数字化系统统一数据底座，实时呈现全厂绩效。

**实施路径：** Step 1 — 标准化MES：统一配电盘装配等工序的执行系统 Step 2 — 数据打通：精益数字化系统汇聚多源绩效数据 Step 3 — 实时看板：关键指标实时可视化、异常即预警 Step 4 — 精益闭环：数据驱动持续改善，沉淀标准作业

**关键数据：** 📊 核心成效：制造成本 ↓16%——数字绩效管理让运营更透明，持续消除浪费、优化成本。

**技术标签：** 02.03.01 | 05.02.03


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### ④ ④ 预测性维护 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：关键设备非计划停机拖累交付，事后维修成本高、影响产能稳定性。

**解决思路：** 💡 方案：用 IoT + 机器学习对金属表面处理等关键设备做预测性维护，提前识别故障征兆。

**实施路径：** Step 1 — 传感器采集：IoT 采集设备振动、温度等状态数据 Step 2 — 数据建模：机器学习构建设备健康度与寿命模型 Step 3 — 故障预警：异常征兆实时预警、定位潜在故障 Step 4 — 计划性维护：按需安排维护，避免非计划停机

**关键数据：** 📊 核心成效：停机时间 ↓25%——预测性维护显著减少非计划停机，保障交付与产能稳定。

**技术标签：** 05.01.04 | 05.02.01


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### ? ⑤ AI质量控制系统 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：产品质量检测高度依赖人工目检，效率低、易漏检，难以满足复杂产品的高质量要求。

**解决思路：** 💡 方案：用深度学习视觉检测系统自动识别产品缺陷，实现高效、稳定的质量管控。

**实施路径：** Step 1 — 样本采集：采集大量合格/缺陷产品图像样本 Step 2 — 模型训练：深度学习训练视觉检测模型 Step 3 — 在线检测：产线部署视觉检测，实时判缺陷 Step 4 — 持续优化：检测数据回流，模型随产品迭代校准

**关键数据：** 📊 核心成效：产品缺陷 ↓20%——AI 质量控制系统让复杂产品的质量更稳定、更可控。

**技术标签：** 01.03.02 | 05.01.02


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 客户交付周期 | ↓49% | — | AI 生产调度 + 需求预测，复杂订单交付大幅提速 |
| 能耗与水耗 | ↓30% | — | IIoT 能源管理系统实现能耗与水耗持续优化 |
| 制造成本 | ↓16% | — | 数字绩效管理与 MES 驱动运营成本优化 |
| 停机时间 | ↓25% | — | 预测性维护减少非计划停机 |
| 产品缺陷 | ↓20% | — | AI 质量控制系统提升质量一致性 |