# 灯塔案例 | 海天味业佛山

> 全球首家酱油酿造行业灯塔工厂，以50+数字用例（近半AI驱动）重塑400年传统工艺——原材料浪费↓33.6%、缺陷↓39.1%、前置↓38.7%，利润规模较2011年增长4倍。
>
> 第13批 · 2025年01月 · 单一工厂灯塔灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 20313CN11 |
| 企业名称 | 海天味业佛山 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 广东佛山 |
| 行业 |  · 食品饮料 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一工厂灯塔 |

---

## 5大核心案例

### ① ① ML原材料产出率优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：传统人工选豆效率低、准确度不稳定，原料利用率难以最大化

**解决思路：** 💡 方案：部署AI豆脸识别+ML原料优化模型，实现毫米级精控选料与配方动态优化

**实施路径：** Step 1 — AI豆脸识别系统部署：360°高清成像+深度学习算法，每年对2.5万亿颗黄豆的色泽、饱满度、杂质实时分析，实现从经验选豆到数据筛豆 Step 2 — 大数据发酵优化：实时检测天气、原料、设备状态，AI算法自动计算最优发酵方案，蛋白利用率显著提升 Step 3 — 制曲发酵数采监控：对460+数据点位秒级采集，参数调优使蛋白漏损下降，工艺调整效率提升14倍 Step 4 — 闭环反馈优化：将产出数据回传至ML模型，持续迭代优化原料配比与工艺参数

**关键数据：** 📊 核心成效：原材料浪费 ↓23.2%，原料筛选准确率达100%，蛋白利用率大幅提升，制曲效率提升超20倍

**技术标签：** 05.01.01 | 05.01.02 | 05.02.01


---

### ② ② 电子鼻技术改善酱油香气 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：传统感官品评依赖老师傅经验，主观性强、难以标准化，人工嗅闻偏差大

**解决思路：** 💡 方案：构建AI电子鼻香气组学谱库，将百年匠人经验数字化为可量化的风味模型

**实施路径：** Step 1 — 气体传感器阵列部署：在发酵和调配关键节点安装MEMS气体传感器阵列，实时捕捉挥发性香气成分 Step 2 — 香气组学谱库构建：采集超100种香气成分数据（酸香、焦糖香、豆香、酯香等），建立标准化香气指纹数据库 Step 3 — AI模型训练与验证：以老师傅品评结果为标签训练分类模型，香气识别准确率较人工提升20% Step 4 — 在线品质闭环：将电子鼻接入MES系统，实时预警香气偏离，自动触发工艺参数微调

**关键数据：** 📊 核心成效：感官缺陷率 ↓25.3%，香气识别准确率较人工提升20%，实现风味一致性标准化

**技术标签：** 01.01.03 | 05.01.02


---

### ③ ③ 近红外光谱数字化流程质量保障 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：传统离线抽检需1小时，无法实时发现质量波动，封闭管道内质量盲区大

**解决思路：** 💡 方案：全链路NIR在线光谱监测，119道工序×494质量检测点实现秒级全流程透明

**实施路径：** Step 1 — 全封闭管道系统升级：316L食品级不锈钢管道全面改造，实现物料全密闭输送，杜绝交叉污染 Step 2 — NIR在线光谱探头部署：在关键工序节点（蒸煮、制曲、发酵、调配、灭菌）嵌入在线NIR探头，覆盖8项质量指标 Step 3 — 实时质量监测平台搭建：将NIR数据接入工业物联网平台，实现质量指标秒级监测（原需1小时），自动触发异常报警 Step 4 — "一物一码"全链路追溯：为每瓶酱油赋予唯一数字身份，消费者扫码即可查看从原料到出厂的全流程生产信息

**关键数据：** 📊 核心成效：订单交付时间 ↓38.7%，产品一次通过率达460ppm，8项质量指标从1小时离线抽检升级为秒级在线监测

**技术标签：** 01.03.02 | 07.03.01


---

### ④ ④ 神经网络闭环精准灌装 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：高速灌装线下装量偏差累积，人工调参滞后，造成物料浪费和客诉风险

**解决思路：** 💡 方案：神经网络闭环控制系统，以0.1ml精度实时调控5.2万瓶/小时超高速灌装

**实施路径：** Step 1 — 高精度称重传感器集成：在灌装头后安装动态称重模块，每瓶灌装后50ms内完成重量反馈 Step 2 — 神经网络控制器开发：基于LSTM递归神经网络构建灌装量预测模型，学习装量-流速-温度-粘度四维关系 Step 3 — 闭环调参实时部署：将模型部署至边缘计算节点，灌装偏差超0.1ml时自动补偿，响应延迟＜100ms Step 4 — 瓶身瑕疵同步检测：灌装线集成视觉检测模块，同步完成瓶身缺陷、标签偏移、液位异常的实时剔除

**关键数据：** 📊 核心成效：灌装量偏差 ↓49.4%，灌装精度达0.1ml，误差率低于百万分之一，每小时5.2万瓶高速产出

**技术标签：** 05.01.03 | 02.04.03


---

### ? ⑤ 遗传算法先进排程高混合低产量 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：1000+SKU高混合小批量生产，传统排程靠经验，换产频繁、切换时间冗长

**解决思路：** 💡 方案：遗传算法APS智能排产，17类约束下1000+SKU一键规划与按小时排产

**实施路径：** Step 1 — 产销协同云平台搭建：打通研发、生产、物流、销售、售后全环节数据，覆盖300+企业及10万+门店 Step 2 — 遗传算法排产引擎开发：建模17类约束条件（设备产能、原料库存、换产时间、交货优先级等），以最小化换产损失为目标 Step 3 — APS系统上线运行：1000+SKU一键排产，输出按小时的详细生产计划，实时响应插单与变更 Step 4 — 黑灯仓库联动：AGV无人搬运车+智能调度系统实现120秒极速出仓，与排产计划无缝衔接

**关键数据：** 📊 核心成效：平均切换时间 ↓95.9%，订单交付时间 ↓38.7%，库存周转天数下降12%，SKU增长54%同时小批量订单增长64%

**技术标签：** 02.03.02 | 03.04.01


---

## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
|------|------|------|------|
| 原材料浪费 | ↓23.2% | ↓23.2% | AI豆脸选料+ML发酵优化，年成本节约超1000万元 |
| 感官缺陷率 | ↓25.3% | ↓25.3% | 电子鼻标准化品评替代人工嗅闻，风味一致性显著提升 |
| 平均切换时间 | ↓95.9% | ↓95.9% | 遗传算法APS智能排产，1000+SKU一键按小时规划 |
| 灌装量偏差 | ↓49.4% | ↓49.4% | 神经网络闭环控制，5.2万瓶/小时0.1ml精度 |
| 订单交付时间 | ↓38.7% | ↓38.7% | 产销协同云平台+APS排产+黑灯仓库全链路提速 |