# 灯塔案例 | 海辰储能

> 储能行业首个灯塔工厂，以40+数字化方案实现产能跃升200%+、优质品率97.6%、制造成本下降37%——一座会"思考"的电池工厂。
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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 | 23215CN09 |
| 企业名称 | 海辰储能 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 重庆 |
| 行业 |  · 先进工业 · 锂电池制造 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 生产效率 |

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## 4大核心案例

### ? 1 GenAI工艺优化 核心

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：储能电芯制造中工艺参数组合空间巨大（温度、压力、注液量等数十维变量），传统试错法难以找到最优解，电芯容量偏差大、优品率难以突破。

**解决思路：** 💡 方案：以生成式AI构建工艺参数智能推荐引擎，实现工艺参数自动寻优

**实施路径：** Step 1 — 数据采集与清洗：通过IoT传感器采集产线全工序工艺数据，建立结构化工艺数据库 Step 2 — GenAI模型训练：基于历史生产数据训练生成式AI模型，学习工艺参数与成品质量的映射关系 Step 3 — 实时参数推荐：模型实时分析来料批次特性，自动推荐最优工艺参数组合，实现动态工艺优化 Step 4 — 闭环自学习：在线检测结果反馈至模型，持续优化推荐精度，形成工艺自进化闭环 Step 5 — 全面推广：将GenAI工艺引擎覆盖涂布、卷绕、注液、化成等全工序

**关键数据：** 📊 核心成效：电芯容量偏差降低超50%，优质品率提升至97.6%，质量异常分析效率提升90%以上，PPB级超低缺陷率

**技术标签：** 05.01.01 | 05.02.01


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### ? 2 ML产能调度 核心

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：多品种电芯混线生产、订单波动大、设备换型频繁，传统人工排产效率低、设备利用率不足、交付周期长。

**解决思路：** 💡 方案：基于机器学习的智能排产引擎，实现多约束下的全局最优产能调度

**实施路径：** Step 1 — 产能建模：对每条产线的设备产能、换型时间、人员班次等约束进行数学建模 Step 2 — ML排产算法：部署混合整数规划与强化学习结合的排产模型，以设备综合效率OEE最大化为目标函数 Step 3 — 动态重调度：实时接入订单变更、设备异常信号，分钟级触发重排产，确保计划与执行的一致性 Step 4 — 可视化看板：搭建数字孪生产能看板，管理层可实时查看各产线负荷率与交付风险预警 Step 5 — 供应链联动：排产结果自动同步原材料需求计划，驱动供应商准时交付

**关键数据：** 📊 核心成效：产能跃升200%以上，产线自动化率达89%，13个月实现从开工到产线满产

**技术标签：** 05.01.02 | 03.03.02


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### ? 3 智联网OEE管理 核心

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：设备数量多、工位分散，设备异常靠人工巡检发现，停机响应滞后，OEE数据不透明，设备综合效率难以系统性提升。

**解决思路：** 💡 方案：以AIoT智联网构建设备全生命周期管理，实现预测性维护与OEE实时优化

**实施路径：** Step 1 — IoT全域感知：在关键设备部署振动、温度、电流等多维传感器，实现设备状态全域感知 Step 2 — AIoT平台搭建：建设统一设备物联网平台，汇聚千万级数据点，实现设备数据标准化接入 Step 3 — OEE实时计算：基于IoT实时数据自动计算每台设备的可用性、性能、质量三维OEE指标 Step 4 — 预测性维护：ML模型识别设备退化模式，提前72小时预警潜在故障，实现计划性维护 Step 5 — 根因分析闭环：停机事件自动关联工艺参数与物料批次，AI辅助根因定位，缩短故障恢复时间

**关键数据：** 📊 核心成效：OEE提升13.4个百分点，设备异常响应时间大幅缩短，非计划停机显著下降

**技术标签：** 01.01.05 | 07.03.01


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### ? 4 数字化成本管控 核心

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：储能电池行业产品价格持续下行，传统成本核算粗放、按月度汇总，无法实现工序级实时成本归集和降本驱动。

**解决思路：** 💡 方案：构建工序级数字化成本管控体系，从"事后核算"升级为"实时管控+主动降本"

**实施路径：** Step 1 — 成本要素数字化：将原材料、能耗、人工、设备折旧、辅料等成本要素逐一编码，建立工序级成本归集模型 Step 2 — 实时成本计算：MES系统按工单实时归集各工序物料消耗、能耗、工时，实现小时级成本核算 Step 3 — 成本偏差预警：设定各工序标准成本基线，实时对比实际成本与标准成本的偏差率，异常自动预警 Step 4 — AI降本推荐：AI模型分析历史成本数据，识别降本机会点（如切换供应商、优化配方、改进工艺参数），推送可执行的降本建议 Step 5 — 能耗专项管控：对化成、干燥等高能耗工序建立能耗基准，AI优化设备运行参数，实现节能降耗

**关键数据：** 📊 核心成效：制造成本降低37%，单位产品生产能耗降低26%

**技术标签：** 02.03.01 | 09.03.01


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
|------|------|------|------|
| 优质品率 | +5.6pp | 97.6% | GenAI工艺优化+全链路智能管控，PPB级缺陷率 |
| 产能 | 3倍产能 | +200% | ML智能排产+89%自动化率，13个月满产 |
| OEE | 提升13.4pp | +13.4pp | 智联网预测性维护+实时OEE管理 |
| 制造成本 | 成本降低37% | ↓37% | 工序级成本管控+AI降本推荐+能耗优化 |
| 单位能耗 | 能耗降低26% | ↓26% | AI能耗优化+高效设备+清洁生产 |
| 容量偏差 | 偏差减半 | ↓50%+ | GenAI工艺参数自动寻优，电芯极致一致性 |