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全球电视行业首个灯塔工厂,用AI重塑从用户需求到新品上市的全链路——研发周期缩短34%,每20秒下线一台85英寸大屏电视,NPS达84%。

海信视像科技 · 第15批入选 · 以用户为中心+全链AI智造双引擎

📋 企业名片

🔖 灯塔编码:22515CN02
企业名称
Hisense Visual Technology
工厂所在地
中国 · 山东青岛
所属行业
先进工业 · 视听设备制造
灯塔类型
客户至上
入选批次 / 发布日期
第15批 · 2026年01月
核心产品
大屏智能电视、Mini LED电视、激光电视、商用显示
应用领域
消费电子、智能家居、商用显示、智慧教育

🔧 核心案例

AI+大数据驱动的研发 核心用例
⚠️ 痛点:新品研发依赖人工挖掘海量用户反馈,需求识别耗时数天,工艺方案需从5000+条资源中手工筛选,效率瓶颈严重
💡 方案:基于星海大模型构建用户需求识别智能体,沉淀10万+工艺知识库实现AI自动生成工艺方案
实施路径
Step 1 — 构建用户需求识别智能体:依托大数据技术抓取各大平台用户反馈(文字/图片/视频),首创基于星海大模型的需求识别智能体,自动将用户声音拆解分类为外观、音质、画质等数百个产品维度,10分钟完成收集筛选分类
Step 2 — 建立AI数字化工艺设计:沉淀超过10万条工艺数据的知识库,结合自研星海大模型,仅需5分钟自动生成涵盖工序步骤、操作要求、物料分配的全要素工艺方案
Step 3 — 虚拟仿真验证工艺方案:利用虚拟仿真技术,19分钟即可模拟10小时的实际生产过程,实现"零成本"试错,替代传统秒表掐时间+手工Excel迭代
Step 4 — 打通研发-制造数据链路:将产品工艺清单与产线工控系统打通,以数据和算法驱动矩阵式柔性生产,实现"快速切换,一键投产"
关键技术
05.01.01 大模型/AI · 星海大模型驱动的需求识别智能体
基于海信自主研发的星海大语言模型,构建用户需求识别智能体,理解用户声音并将其精准映射到产品设计维度,替代传统跨部门多轮会议的需求分析方式。实现端到端的自然语言理解→需求提取→功能映射。
05.02.01 大数据分析 · 10万+工艺知识库
沉淀超过10万条历史工艺数据,构建知识图谱,结合大数据分析技术实现工艺方案的智能推荐与自动生成。从5000+条工艺资源中自动匹配最优方案,替代人工逐行比对。
05.04.01 产品数字孪生 · 虚拟仿真验证
利用虚拟仿真建立产品工艺数字孪生模型,19分钟即可将10小时的实际生产过程在系统中完整模拟运行,实现工艺方案"零成本"试错和快速迭代优化。
📊 核心成效:研发周期缩短34%,用户声音转化新品功能输入时间缩短62%,工艺设计与验证周期缩短30%以上,量产爬坡周期缩短50%
VR仿真技术融入制造 核心用例
⚠️ 痛点:85英寸大屏面板需5名工人手动对齐装配,换产至少25分钟,传统自动化无法突破精度和柔性生产的双重瓶颈
💡 方案:行业首创矩阵式面板精确卡合方案,集成25项AI自研设备,以数据和算法驱动的矩阵式柔性生产模式
实施路径
Step 1 — AI视觉赋能机器人精准装配:通过多组高精度视觉相机为工业机器人赋予"眼睛",搭配AI"大脑"实现自动撕膜、精准装配和实时校准,实现0.1毫米级精准定位
Step 2 — 打造第三代数字化高效产线:集成25项海信自研的AI加持首台套自动化设备,其中11项为业内首创,实现产线全流程自动化协同
Step 3 — 构建矩阵式柔性生产模式:打通工艺清单与工控系统,系统自动将新型号参数下发至每台设备,同时提前调动物流系统准备新物料,换产时间从25分钟压缩至一键切换
Step 4 — AI智能检测闭环:基于26万+高质量样本的深度学习模型,通过"拍检同步"技术实现流水线式高速检测,智能体自动分析缺陷并给出纠正建议
关键技术
01.02.02 工业机器人 · 矩阵式面板精确卡合
六台工业机器人在AI视觉引导下协同作业,实现自动撕膜、精准装配、实时校准的全流程自动化。通过多组高精度视觉相机与AI算法的深度融合,突破传统机器人无法实现0.1mm级精准卡合的技术瓶颈。
01.03.02 视觉检测 · 拍检同步AI智能检测平台
基于超过26万份高质量样本训练的深度学习模型,通过"拍检同步"技术实现对每台产品的流水线式高速检测。智能体自动分析问题产品并给出纠正建议,构建实时发现→即时反馈→快速纠正的完整质量闭环。
03.03.01 柔性制造 · 矩阵式柔性生产
打破传统"清线-调参-换产"的串行流程,以数据和算法驱动实现新型号参数自动下发+物流预调度,支持数百SKU的快速切换,换产效率从25分钟级提升至一键投产。
📊 核心成效:材料成本下降18%,生产效率提升45.7%,检测效率提升70.7%,平均每20秒下线一台85英寸大屏电视
大规模VR培训系统 核心用例
⚠️ 痛点:新员工需长时间跟岗学习才能独立操作复杂产线,经验传承依赖师徒制,标准难以统一、培训周期长
💡 方案:基于虚拟现实技术构建沉浸式培训系统,结合数字孪生工厂实现"零风险"实操训练,沉淀标准化培训知识库
实施路径
Step 1 — 构建虚拟工厂数字孪生:将产线设备和工艺流程在VR环境中1:1还原,建立完整的三维数字孪生工厂模型,覆盖装配、检测、物料等全部工序场景
Step 2 — 开发标准化培训课程体系:基于10万+工艺知识点,将关键操作流程拆解为标准化VR培训模块,覆盖数十个关键岗位的操作规范和安全规程
Step 3 — 部署大规模VR培训平台:搭建多终端VR培训系统,支持新员工在虚拟环境中反复实操练习,系统实时评估操作准确度并给出纠偏指导
Step 4 — 与"数字同事"智能体协同:将20余个AI智能体融入日常工作辅助,使新员工在VR培训后能快速获得数字助手支持,加速独立上岗
关键技术
03.01.03 虚拟工厂 · 1:1三维数字孪生
基于虚拟现实技术将真实产线设备、工艺流程1:1还原为三维虚拟工厂,覆盖面板装配、质量检测、物料流转等全工序场景,实现"所见即所得"的沉浸式培训体验。
05.04.02 产线数字孪生 · 虚拟实操系统
将虚拟工厂与真实产线数据同步,培训系统可实时模拟产线运行状态,新员工在VR环境中操作虚拟设备即等同于真实产线操作,系统自动评估操作规范度和效率指标。
📊 核心成效:新员工培训时长减少60%,培训标准化率大幅提升,关键岗位独立上岗周期显著缩短
AI客户体验优化 核心用例
⚠️ 痛点:消费者需求呈现碎片化和快速变化特点,传统客户反馈机制滞后,新品功能定义难以精准命中用户真实痛点
💡 方案:构建"以用户为中心"的全链路AI闭环,从需求洞察→研发转化→品质交付→用户反馈形成完整闭环
实施路径
Step 1 — 全渠道用户声音采集:通过大数据平台每日采集各大社交、电商、客服渠道的用户反馈,涵盖文字、图片、视频等多种格式的海量数据
Step 2 — 用户需求智能体精准识别:星海大模型驱动的需求识别智能体自动将碎片化用户声音拆解为外观、音质、画质、交互、系统等数百个产品维度,精准定位痛点和潜在需求
Step 3 — 需求到研发的快速转化通道:建立从用户需求→新品功能定义→AI工艺方案→虚拟验证→柔性生产的端到端快速通道,用户需求转化时间缩短62%
Step 4 — 全流程质量闭环与NPS驱动:AI智能检测平台确保每一台产品出厂品质,用户反馈数据实时回流至研发端,形成持续优化的正循环
关键技术
06.01.01 大规模定制 · 用户导向需求驱动
将用户需求直接转化为产品定义输入,实现"用户声音→产品功能"的精准映射。基于大数据和AI技术,从海量用户反馈中自动提取可量化的产品改进维度,支持数百SKU的精准定义。
06.01.02 C2M · 端到端用户闭环
构建从消费者需求直达制造交付的C2M链路。用户反馈经过AI分析后直接驱动产品迭代,再通过柔性产线快速落地,形成需求洞察→研发→生产→交付→反馈的完整闭环,NPS达到84%。
06.02.03 端到端集成 · 全链AI智造
打通需求洞察、研发设计、生产制造、品质检测、用户反馈五大环节,以AI为纽带实现全链路数据贯通和智能协同,40+数字化用例覆盖全价值链。
📊 核心成效:净推荐值(NPS)达84%,用户声音转化新品功能时间缩短62%,软件开发周期缩短31%,研发效率提升27%

📊 绩效改善总览

指标改善前改善后提升幅度业务解读
研发周期传统瀑布式研发,需多轮会议评审AI驱动需求→方案自动生成↓34%从用户需求识别到工艺方案生成全链AI化,星海大模型+10万工艺知识库驱动
材料成本传统装配精度偏差导致返工浪费AI视觉机器人0.1mm级精准装配↓18%面板自动精准卡合+拍检同步质量闭环,减少返工和物料损耗
新员工培训时长传统师徒制跟岗学习VR虚拟工厂沉浸式培训↓60%数字孪生工厂+标准化VR课程+20+AI智能体辅助上岗
净推荐值(NPS)行业平均水平用户需求驱动的全链路闭环84%需求识别→AI工艺→柔性生产→品质闭环,用户声音直接驱动产品迭代
生产效率传统产线,换产25分钟矩阵式柔性生产,一键切换+45.7%25项AI自研设备+11项首创,平均20秒下线一台85英寸电视
检测效率人工抽检,效率有限AI"拍检同步"流水线式检测+70.7%26万+样本训练的深度学习模型,实时发现→即时反馈→快速纠正

🗺️ 技术全景图

01
智能装备
✔️
02
工业软件
✔️
03
智能工厂
✔️
04
智慧供应链
✔️
05
智能赋能技术
✔️
06
智能制造新模式
✔️
07
工业网络
✔️
08
系统安全
✔️
09
绿色可持续
·
已覆盖(8/9) 未涉及 WEF重点技术覆盖率:54%

🔍 可复制性分析

🏢 企业规模
年营收超2000亿元的超大型消费电子集团
💰 投入规模
数亿元级数字化转型投入,40+用例覆盖
⏱️ 实施周期
分阶段推进,核心能力建设约2-3年
🎯 关键技术门槛
需自研大模型能力、AI视觉+机器人集成经验、工艺知识库积累
👉 适合什么企业参考
有自主研发能力的消费电子/家电制造企业;多SKU快速迭代的离散制造工厂;希望通过AI实现研发-制造-交付全链路提效的中大型制造企业
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🏭 行业对标视角

国标分类路径:C39 计算机、通信和其他电子设备制造业 → C395 视听设备制造 → C3951 电视机制造

📌 全球电视行业首座灯塔工厂。同属第15批先进工业领域的案例包括卡尔蔡司光学(仪器仪表)、西门子数控(通用仪器仪表)等,但海信视像是唯一覆盖"以用户为中心"全链路AI智造模式的电视制造灯塔。

💡 从制造到智造——海信视像的最大差异化不在于自动化率,而在于率先将AI从单点工具升级为全链路"操作系统"。当大多数工厂还在用AI做质量检测或预测性维护时,海信已经让AI贯穿"用户需求→研发→制造→交付→反馈"的完整闭环。这为消费电子行业指明了一条从"精益制造"到"AI智造"的进化路径。

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消费电子行业多SKU、快迭代的特点下,你认为"以用户为中心"的AI全链路和"以效率为中心"的自动化升级,哪条路更值得投入?

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