# 灯塔案例 | 海尔施特劳斯科技

> 部署32项数字化方案，以AI算法驱动炭棒烧结自适应温控、RO膜缺陷自动修复与SKU级自动补货，实现产品缺陷率降低40%、质量成本下降72%、库存周转缩短53%——全球净水行业首个灯塔工厂。
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> 第15批 · 2026年01月 · 生产效率灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 23115CN08 |
| 企业名称 | 海尔施特劳斯科技 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 青岛 |
| 行业 |  · 调味品/水家电 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 生产效率 |

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## 3大核心案例

### ? 1 AI炭棒烧结自适应温控 核心用例

**业务痛点：** 痛点：炭棒烧结过程温度波动大，传统PID控制难以适应原料批次差异，导致产品合格率低、能耗高。

**解决思路：** 方案：部署AI自适应温控系统，实时采集炉温、原料湿度等参数，动态优化烧结曲线。

**实施路径：** Step 1 — 数据采集：在烧结炉关键点位部署IoT传感器，实时采集温度、湿度、压力等多维度数据 Step 2 — AI模型训练：基于历史批次数据训练深度学习模型，建立原料特性-烧结参数映射关系 Step 3 — 闭环控制：边缘计算节点实时推理，自动下发温控指令到PLC执行器 Step 4 — 持续优化：在线学习机制持续迭代模型，适应新原料批次变化 Step 5 — 全产线推广：从单线试点扩展至全部炭棒烧结产线

**关键数据：** 核心成效：产品缺陷率降低40%，烧结工序能耗降低18%，调参效率提升60倍

**技术标签：** 01.01.05 | 05.01.01 | 03.03.04


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### ? 2 AI RO膜胶层缺陷自动修复 核心用例

**业务痛点：** 痛点：RO反渗透膜卷制过程中胶层涂布缺陷（气泡、断胶、厚度不均）检出率低，导致成品膜性能下降，质量成本居高不下。

**解决思路：** 方案：引入AI视觉检测+缺陷自动修复系统，实时识别胶层缺陷并触发在线修复，将事后质检转为事中控制。

**实施路径：** Step 1 — 视觉系统部署：在RO膜卷制工位安装高分辨率工业相机+环形光源，采集胶层涂布全过程图像 Step 2 — 缺陷模型训练：标注气泡、断胶、厚度不均等10余类缺陷样本数万张，训练YOLO目标检测模型 Step 3 — 实时检测与报警：边缘AI推理平台实时分析图像流，检出缺陷后0.5秒内触发报警 Step 4 — 自动修复闭环：联动涂胶机械臂自动补偿缺陷区域，修复完成后二次拍照验证 Step 5 — 质量追溯：每支RO膜生成数字质量档案，关联全部生产过程数据

**关键数据：** 核心成效：质量成本下降72%，RO膜一次合格率从92%提升至99.2%，换型时间缩短82%

**技术标签：** 01.03.02 | 05.01.02 | 03.03.01


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### ? 3 SKU级需求预测自动补货 核心用例

**业务痛点：** 痛点：净水器SKU多达数百种，传统人工补货依赖经验判断，畅销品频繁断货、滞销品库存积压，库存周转效率低。

**解决思路：** 方案：构建SKU级需求预测模型，融合历史销量、促销计划、季节因素等多维数据，实现自动补货决策。

**实施路径：** Step 1 — 数据整合：打通ERP、WMS、POS系统，汇聚历史销售、库存水位、促销日历、天气等多源数据 Step 2 — 需求预测建模：基于Prophet+XGBoost混合模型，针对每个SKU独立训练预测模型，输出未来7-30天需求预测 Step 3 — 自动补货引擎：设定安全库存、经济订货批量等约束条件，自动生成采购建议单 Step 4 — 供应商协同：通过供应商门户实时同步预测需求，上游提前备料 Step 5 — 效果评估与迭代：每周回顾预测准确率，自动触发模型重训练

**关键数据：** 核心成效：库存周转天数缩短53%，缺货率从8.7%降至1.2%，呆滞库存占比下降65%

**技术标签：** 04.02.03 | 05.02.01 | 02.03.01


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 产品缺陷率 | 40% | 40% | AI质检全覆盖+自适应温控替代人工经验调参 |
| 质量成本 | 72% | 72% | RO膜缺陷自动修复将事后检验转为事中控制 |
| 库存周转天数 | 53% | 53% | SKU级需求预测实现精准补货，消除呆滞库存 |