灯塔案例｜联合利华合肥FTC中心

5大核心案例 ①FTC（Factory to Consumer）创新物流模式

业务痛点

传统电商履约模式需要经过"工厂→区域仓→城市仓→消费者"多级中转，履约周期长、库存周转慢、物流成本高，且产品在多次搬运中损耗风险增加。

解决思路

突破传统生产与仓储边界，实现"生产下线即履约"，将大规模生产工厂流程与高度灵活的电商仓储流程无缝融合。

实施路径

2025年上半年在中国市场创新推出FTC模式：阶段一从传统电商履约模式演进，阶段二实现仓库直发（DTC），阶段三最终实现工厂直接履约消费者（FTC）。通过流程再造，将生产端与消费端直接连接，消除中间仓储环节。

关键数据

生产到送达时间缩短约75%，实现"下单即发货"，产品更新鲜、效期更长。

用了什么技术

智能仓储 03.04.01

部署智能仓储系统，实现产品从生产线直接入库、分拣、打包、发货的全流程自动化，无需经过传统区域仓中转，将仓储与生产深度整合。

端到端集成 06.02.03

打通从工厂生产线到消费者手中的全链路数据流，实现订单、库存、物流状态的实时可视与协同，构建"零触点"物流体系。

↓75%

生产到送达时间

↓24%

整体物流成本

5大核心案例 ②"悟空系统"——生成式AI智慧大脑

业务痛点

物流运作中心涉及订单处理、库存管理、设备调度、安全监控等多维度业务，传统系统各自独立，数据孤岛严重，难以实现全局优化与实时决策。

解决思路

构建生成式AI驱动的"悟空系统"，作为物流运作中心的"智慧大脑"，实现前端消费者信号捕捉、后端仓储智能管理、安全绩效服务管理的三大整合。

实施路径

部署4个AI智能体协同运作，通过大模型技术实现自然语言交互与智能决策。系统实时分析订单数据、库存状态、设备运行情况，自动生成最优调度方案，并持续学习优化。

关键数据

整体运作效率提升2倍，实现从"人找货"到"货找人"的转变。

用了什么技术

大模型/AI 05.01.01

"悟空系统"基于生成式AI大模型构建，能够理解自然语言指令，自动生成作业计划，实现人机协同的智能决策，替代传统的人工调度模式。

实时分析 05.02.03

系统实时采集订单、库存、设备、人员等多维度数据，通过流式计算实现毫秒级响应，支持动态调度与异常预警。

↑2倍

整体运作效率

4个

AI智能体协同

5大核心案例 ③全链路机器人自动化部署

业务痛点

传统物流仓储依赖大量人工进行搬运、分拣、打包等作业，效率低、差错率高，且难以应对电商大促期间的订单波峰。

解决思路

引进行业领先的物流自动化科技，部署近120台涉及多个操作环节的机器人，涵盖5种不同功能类型，实现从接收工厂出货、分拣产品到打包发货、装车运输的完整流程自动化。

实施路径

在仓储各环节部署AGV/AMR搬运机器人、分拣机器人、码垛机器人、包装机器人、装卸机器人等5种类型设备，通过统一调度系统实现协同作业，整体自动化率达到90%。

关键数据

近120台机器人协同作业，覆盖5种功能类型，实现"全程无触点"物流运营。

用了什么技术

AGV/AMR 01.04.01

部署大量AGV/AMR搬运机器人，在仓库内实现货物的自动搬运与路径优化，替代传统人工叉车作业，提升搬运效率与准确性。

工业机器人 01.02.02

在分拣、码垛、包装等环节部署工业机器人，实现7×24小时不间断作业，单台设备效率相当于3-5名人工。

~120台

机器人部署

90%

整体自动化率

5大核心案例 ④供应链控制塔与端到端可视

业务痛点

供应链涉及工厂、仓库、运输、配送等多个环节，信息分散在不同系统中，难以实现全链路可视与协同，异常响应滞后。

解决思路

构建供应链控制塔，实现从生产端到消费端的全链路数据整合与可视化，支持实时监控、异常预警与智能决策。

实施路径

打通ERP、WMS、TMS、OMS等系统数据，构建统一的供应链数据平台。通过控制塔大屏实时展示订单履约状态、库存分布、运输轨迹等关键指标，支持 drill-down 分析与根因追溯。

关键数据

实现订单履约全链路可视，异常响应时间从小时级缩短至分钟级。

用了什么技术

供应链控制塔 04.01.01

作为供应链的"指挥中心"，整合上下游数据，实现需求预测、库存优化、运输调度的全局统筹，提升供应链韧性。

端到端可视 04.01.03

通过物联网技术实时采集产品位置、状态信息，消费者可实时追踪订单履约进度，企业内部可监控全链路运营效率。

实时

全链路可视

分钟级

异常响应

5大核心案例 ⑤智能库存优化与需求预测

业务痛点

快消品SKU众多、需求波动大，传统库存管理依赖经验判断，容易出现缺货或积压，库存周转效率低。

解决思路

基于大数据分析与机器学习算法，实现需求预测与库存优化的智能化，提升库存承载能力与周转效率。

实施路径

采集历史销售数据、促销活动、季节因素、天气数据等多维信息，构建需求预测模型。结合FTC模式，实现"以销定产、按需配送"，减少安全库存占用。

关键数据

库存承载能力提升50%，同时降低库存持有成本。

用了什么技术

需求预测 04.02.03

基于机器学习算法分析历史销售数据与外部因素，预测未来需求趋势，指导生产计划与库存配置，预测准确率达到行业领先水平。

大数据分析 05.02.01

整合销售、库存、物流、市场等多源数据，通过数据挖掘发现需求规律与优化机会，支撑智能决策。

↑50%

库存承载能力

智能

需求预测

⑥安全绩效智能管理系统

业务痛点

物流仓储作业涉及大量机械设备与人员协作，安全管理难度大，传统人工巡检难以实现全覆盖。

解决思路

通过AI视觉识别与物联网传感器，实现作业安全的实时监控与预警。

实施路径

在仓库部署智能摄像头与传感器，实时监测人员作业规范、设备运行状态、环境安全指标，异常情况自动报警并记录。

用了什么技术

视觉检测 01.03.02

通过计算机视觉技术识别作业人员是否佩戴安全装备、是否进入危险区域，实现安全违规行为的自动检测与预警。

⑦IoT设备互联与数据采集

业务痛点

仓储设备种类繁多、品牌各异，数据格式不统一，难以实现设备互联与数据整合。

解决思路

通过工业网关与物联网平台，实现多品牌设备的统一接入与数据采集。

实施路径

部署工业网关连接各类自动化设备，通过OPC UA等标准协议实现数据互通，构建统一的设备数据湖。

用了什么技术

IoT设备 01.01.05

在货架、AGV、机械臂等设备上部署物联网传感器，实时采集位置、状态、能耗等数据，为智能调度提供数据基础。

⑧柔性制造与动态排产

业务痛点

电商订单具有小批量、多批次、时效要求高的特点，传统批量生产与仓储模式难以满足。

解决思路

通过柔性制造与智能排产系统，实现小批量、多品种的快速响应。

实施路径

与合肥工业园生产端联动，根据实时订单需求动态调整生产计划，实现"以销定产"的柔性供应链模式。

用了什么技术

柔性制造 03.03.01

生产线与仓储系统支持多SKU混线作业，可根据订单需求快速切换产品类型，实现小批量、多品种的柔性生产与配送。

指标	改善前	改善后	提升幅度	业务解读
整体运作效率	基准	—	↑ 2倍	同等资源投入下产出翻倍
整体履约效率	基准	—	↑ ~2倍	订单处理与配送速度大幅提升
库存承载能力	基准	—	↑ 50%	同等仓储面积存储更多SKU
整体物流成本	基准	—	↓ 24%	年节约物流成本数千万元
生产到送达时间	传统多级中转	工厂直发	↓ 75%	消费者体验显著提升
自动化率	人工为主	—	90%	近120台机器人协同作业

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