# 灯塔案例 | 美的集团重庆

> 定制订单激增180%的极限挑战下，美的重庆水机工厂部署79项AI驱动数字用例，实现配置周期↓81%、设计周期↓45%、缺陷率↓71%，打造全球首座全流程AI赋能水机端到端灯塔工厂。
>
> 第13批 · 2025年01月 · 端到端灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 21013CN18 |
| 企业名称 | 美的集团重庆 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 重庆 |
| 行业 |  · 家用电器制造 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 端到端 |

---

## 5大核心案例

### ① ① 多物理模拟一键智能配置报价 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：30名工程师花数天从数百万配置中人工筛选最优方案，选型周期长达5.3天

**解决思路：** 💡 方案：基于多物理场仿真构建100+高精度物理模型数据平台，实现AI最优选型并一键自动报价

**实施路径：** Step 1 — 多物理场建模：对制冷循环、流体力学、传热学等关键物理过程进行高精度仿真建模，构建覆盖100+物理模型的数字孪生底座 Step 2 — 知识库构建：将300+工程师的选型经验规则化，形成包含数百万种配置组合的标准化参数知识图谱 Step 3 — AI优化引擎：部署多目标优化算法，在性能、成本、能效、交付周期等约束条件下自动求解最优配置方案 Step 4 — 一键报价集成：将选型结果与BOM、供应链价格、制造成本模型对接，实现分钟级自动报价

**关键数据：** 📊 核心成效：选型周期↓81%（从5.3天缩短至1天），30名工程师从选型重复劳动中释放，客户方案等待时间大幅缩减

**技术标签：** 02.01.01 | 05.01.01


---

### ② ② 自研PLM启发式算法定制部件设计 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：23万张历史图纸的知识沉睡，定制部件设计高度依赖资深工程师经验，设计周期长且一致性差

**解决思路：** 💡 方案：自研PLM系统从海量历史图纸中提取设计参数，结合AI启发式算法实现换热器和管路智能设计

**实施路径：** Step 1 — 图纸数字化解析：自研PLM系统对23万张历史设计图纸进行OCR+结构化解析，提取几何参数、材料属性、性能指标等数值信息 Step 2 — 参数知识库构建：将提取的设计参数按产品族、工况条件、客户场景分类入库，建立设计参数-性能映射关系模型 Step 3 — AI启发式设计引擎：训练AI算法学习历史最优设计模式，输入客户需求后自动推荐换热器几何结构、管路布局和材料选型 Step 4 — 自动出图与验证：AI生成方案后自动驱动CAD生成工程图纸，同时通过仿真引擎进行性能预验证，设计重用率↑49%

**关键数据：** 📊 核心成效：设计周期↓45%，设计重用率↑49%，定制订单交付能力从31%占比扩展至87%

**技术标签：** 02.03.02 | 05.02.03


---

### ③ ③ 先进调度动态分派柔性加工 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：多品种小批量定制下，传统EXCEL排产无法应对订单频繁插单和资源冲突，机加工周期长达14天

**解决思路：** 💡 方案：AI智能排产系统充当「调度大脑」，13台重载AMR执行最优物料配送，建设高端智能柔性车间

**实施路径：** Step 1 — 智能排产引擎上线：部署APS高级计划排程系统，AI实时计算设备负载、人员班次、物料齐套状态，动态生成最优生产序列 Step 2 — 柔性车间物理改造：建设高端智能柔性离心式压缩机车间和换热器柔性智能车间，全面优化生产线布局、设备配置、生产工艺和物流动线 Step 3 — 重载AMR物流部署：引入13台重载AGV/AMR物料搬运机器人，与APS系统联动，实现物料按需自动配送至工位 Step 4 — 动态分派与实时调度：基于RFID和IoT传感器实时追踪WIP状态，当插单或异常发生时AI秒级重排，保障交付准时率 Step 5 — 一码溯源闭环：为每台机组赋予唯一溯源码，贯穿来料检验、加工、装配、测试全流程，实现质量数据全程可追溯

**关键数据：** 📊 核心成效：OEE↑32%，机加工生产周期从14天缩至5天（改善64%），效率→30%，成本↓15%

**技术标签：** 03.02.01 | 01.03.02


---

### ④ ④ AR和AI智能操作指南装配防错 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：离心压缩机装配含100+线束和50+零件，纯人工操作易出错，新手培训周期长

**解决思路：** 💡 方案：AR眼镜叠加操作指引+AI视觉大模型实时防错预警，将「事后质检」变为「事前防错」

**实施路径：** Step 1 — AR操作指引部署：为装配工人配备AR眼镜，在视野中叠加3D装配动画、扭矩数值、工序步骤等实时指引，消除纸质SOP查阅时间 Step 2 — AI视觉大模型训练：基于海量装配过程图像训练多层次目标检测模型，实现线束插接、零件安装、螺栓拧紧等关键工序的实时识别 Step 3 — 实时防错预警：AI视觉模型与AR眼镜联动，检测到错装、漏装、未拧紧等异常时即时提醒，防止缺陷流入下道工序 Step 4 — 操作标准知识库：将资深技师的操作经验数字化为标准动作库，新员工通过AR引导实现「照做不误」，大幅缩短认证周期

**关键数据：** 📊 核心成效：新手认证期↓53%，质量防错从「事后质检」升级为「事前预防」，装配一次合格率大幅提升

**技术标签：** 01.04.01 | 05.03.01


---

### ? ⑤ ML动态优化压力容器焊接缺陷提醒 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：压力容器焊接质量决定机组安全性，传统人工焊后检测周期长，焊接缺陷率居高不下

**解决思路：** 💡 方案：机器学习动态优化焊接参数，结合AI视觉实时检测焊缝质量，将焊接周期从2.3天缩短至0.6天

**实施路径：** Step 1 — 焊接过程数据采集：在焊接工位部署电流、电压、送丝速度、保护气流量等10+维度的IoT传感器，实时采集焊接过程参数 Step 2 — ML模型训练：基于历史焊接数据与对应质量检测结果，训练ML回归模型建立焊接参数-缺陷概率的预测关系 Step 3 — 实时动态优化：焊接过程中ML模型实时分析参数序列，发现偏离最优区间时自动微调焊接电流、速度等参数，实现在线纠偏 Step 4 — AI视觉焊后检测：使用AI视觉大模型对焊缝外观进行自动检测，识别气孔、裂纹、未熔合等常见缺陷，替代人工目检

**关键数据：** 📊 核心成效：缺陷率↓71%，焊接周期从2.3天缩至0.6天（改善74%），维修率↓31%

**技术标签：** 05.01.03 | 05.03.02


---

## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
|------|------|------|------|
| 配置周期 | ↓81% | 1天 | AI多物理场仿真替代30名工程师人工选型，实现分钟级最优方案生成 |
| 设计重用率 | ↑49% | +49% | 自研PLM从23万张历史图纸中智能提取设计参数，驱动部件复用 |
| 设备综合效率(OEE) | ↑32% | +32% | AI智能排产+重载AMR物流+柔性车间改造，消除等待与切换浪费 |
| 新手认证周期 | ↓53% | -53% | AR眼镜叠加操作指引，AI实时防错提示，新员工「照做不误」 |
| 产品缺陷率 | ↓71% | -71% | ML焊接参数动态优化+AI视觉焊缝检测，从事后质检到在线防错 |