# 灯塔案例 | 土耳其石油炼制Tüpraş

> AI驱动的端到端供应链数字化转型，让这家土耳其最大工业企业的炼油厂交付可靠性从85%飙升至95%，卡车装卸时间暴降75%，成为全球石油精炼行业首个入选WEF全球灯塔网络的炼油厂。
>
> 第14批 · 2025年09月 · 供应链韧性灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 21914TR09 |
| 企业名称 | 土耳其石油炼制Tüpraş |
| 所在地 | 土耳其 · 土耳其 · 伊兹密特 |
| 行业 |  · 流程工业（石油精炼） (GBT ) |
| 灯塔类型 | 供应链韧性 |

---

## 3大核心案例

### ① ① AI驱动预测解决方案 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：2014年渣油升级装置投产后，原油种类日益多元化（轻重质原油混合加工），产品复杂度飙升（从单一燃料油扩展至数十种高附加值产品），传统经验式预测模型准确率低，导致排产计划频繁调整。

**解决思路：** 💡 方案：部署AI/机器学习驱动的多维度预测引擎，整合原油品质数据、市场价格信号、产品需求趋势和码头吞吐能力，实现原油采购-生产排产-产品出库全链条智能预测。

**实施路径：** Step 1 — 数据整合：打通ERP系统原油采购数据、MES生产执行数据和SCM供应链管理系统，建立统一数据中台，实现原油品质、装置产能、产品库存实时可视化。 Step 2 — AI预测建模：基于Cognite Data Fusion工业数据平台，训练机器学习模型对原油价格走势、成品油需求波动和码头泊位占用率进行多变量时序预测，模型持续自学习优化。 Step 3 — 智能排产引擎：将AI预测结果输入APS高级计划排程系统，自动生成最优原油采购计划、装置加工方案和产品出库节奏，人工干预频率降低60%以上。 Step 4 — 实时动态调整：部署实时数据分析管道，当原油到港时间变化或产品需求突增时，系统自动重新优化48小时内排产计划，响应速度从小时级压缩至分钟级。 Step 5 — 闭环反馈优化：建立预测准确率KPI看板，定期对比预测值与实际值偏差，驱动模型参数自动调优，预测准确率逐月提升。

**关键数据：** 📊 核心成效：预测劳动生产率提高48%，需求预测准确率从约65%提升至85%以上，排产计划调整频率降低60%，因预测偏差导致的紧急采购成本下降约35%。

**技术标签：** 05.01.01 | 05.02.01 | 04.02.03


---

### ② ② 价值链优化整合 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：炼油厂价值链各环节（规划、库存、物流）长期各自为政——规划部门按最大产能排产、库存部门按安全水位囤货、物流部门按成本最低派车，三者缺乏协同导致交付可靠性仅85%，码头拥堵日益严重。

**解决思路：** 💡 方案：构建端到端价值链优化整合平台，以"交付可靠性最大化"为统一目标函数，打通规划-库存-物流三环节数据流与决策流，实现全局最优而非局部最优。

**实施路径：** Step 1 — 价值链数字主线建设：梳理从原油采购→装置加工→储罐调配→码头装船/装车的全链路数据流，建立统一的价值链数字模型，识别各环节关键约束条件（装置产能、储罐容量、码头泊位）。 Step 2 — 全局优化引擎部署：基于混合整数规划(MIP)算法构建价值链优化模型，以交付准时率+利润率+库存周转率为多目标函数，自动求解最优原油加工方案和产品分配策略。 Step 3 — 现金流动态管理：将财务系统与价值链优化平台对接，实时计算每笔原油采购和产品销售的现金影响，在优化模型中加入现金流约束，确保供应链决策不突破财务安全线。 Step 4 — 跨部门协同工作台：上线统一决策看板，规划/库存/物流三部门共享同一数据视图和优化建议，打破部门墙，将"各自优化"变为"协同优化"。 Step 5 — 持续改善闭环：建立交付可靠性周度复盘机制，追踪优化模型输出与实际执行偏差，每季度更新模型参数和约束条件，确保优化引擎与实际运营同步进化。

**关键数据：** 📊 核心成效：交付可靠性从85%提升至95%（+10个百分点），准时交付率进入行业Top 5%，库存周转率提升约25%，因码头拥堵导致的滞期费降低约40%，客户满意度显著提升。

**技术标签：** 06.02.03 | 04.01.01 | 02.02.04


---

### ③ ③ 智能库存与物流管理 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：港口销售模式下码头拥堵频发，卡车平均等待时间长达数小时；炼油厂储罐配置复杂（数十种产品×上百个储罐），人工调度效率低、易出错，装卸安全风险高。

**解决思路：** 💡 方案：全面数字化改造卡车装卸流程，引入AI驱动的智能储罐调度和车牌识别无人值守装卸系统，实现从客户下单到卡车离场全流程自动化、零人工干预。

**实施路径：** Step 1 — 数字化客户门户上线：开发客户预约与司机门户系统，客户在线预约装车时段、司机通过移动端查看排队状态和装车指引，告别传统电话预约+现场排队模式。 Step 2 — 无人值守装卸系统：在装卸区部署车牌自动识别(LPR)系统和数字自助服务终端，司机到场后自动核验身份、匹配订单、分配装车鹤位，全程无需人工干预。 Step 3 — AI智能储罐调度：基于实时库存数据和预约订单，AI算法自动规划最优储罐分配和产品调和方案，最大限度利用储罐容量、减少产品切换频率。 Step 4 — 动态码头调度：将卡车预约数据与码头泊位占用状态、船期数据联动，AI动态调整装车计划，避开车船作业高峰，码头利用率提升30%以上。 Step 5 — 全流程安全监控：在装卸区部署IoT传感器和AI视频分析，实时监控装卸作业安全规范执行情况，异常行为（如静电未消除）自动报警并阻止作业。

**关键数据：** 📊 核心成效：卡车平均装卸时间缩短75%，码头拥堵指数下降60%以上，储罐利用率提升约18%，装卸作业安全事故降至零，客户满意度评分从3.2/5提升至4.6/5。

**技术标签：** 01.01.05 | 03.04.01 | 03.03.02


---

## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
|------|------|------|------|
| 交付可靠性 | ↑10个百分点 | 95% | 从"常有延迟"到"几乎准时"，客户信任度质的飞跃，滞期费和违约赔偿大幅下降 |
| 卡车装卸时间 | ↓75% | 约11分钟 | 无人值守自动化装卸革命，日均处理能力翻倍，司机满意度和周转效率显著提升 |
| 预测劳动生产率 | ↑48% | +48% | AI替代大量人工数据收集与分析，预测团队从"做表"转向"做决策" |
| CO₂排放 | ↓8% | -8% | 价值链优化减少不必要加工和运输，助力2050碳中和目标，环保合规竞争力提升 |
| 用水量 | ↓31% | -31% | 生产排程优化减少切换清洗频次，循环水系统智能化改造，水资源消耗显著下降 |