灯塔案例｜联合利华本地治里

📋 企业名片

🔖 灯塔编码：23815IN15

企业名称

Unilever Puducherry (Hindustan Unilever Limited)

工厂所在地

印度 · 本地治里

所属行业

消费品行业（快消品）

灯塔类型

生产效率

入选批次 / 发布日期

第15批 · 2026年01月

核心产品

个人护理、家庭护理、食品饮料等快速消费品

应用领域

多品类日化产品制造与智能包装

🔧 核心案例

① ML工艺控制核心用例

⚠️ 痛点：产品复杂度持续攀升、创新周期加速，传统工艺参数控制依赖人工经验，频繁换产导致质量波动大、良率不稳定，多品类切换效率低下。

💡 方案：部署机器学习驱动的工艺控制系统，实时采集产线传感器数据（温度、压力、流量等），构建多品类工艺模型，自动优化参数设定，实现基于实时数据的闭环工艺控制。

实施路径

Step 1 — 传感器网络部署：在关键工艺节点部署IoT传感器，实时采集温度、压力、流速、pH值等多维工艺参数
Step 2 — 数据中台构建：建立统一工艺数据湖，清洗和标注历史工艺数据，构建训练数据集
Step 3 — ML模型训练与验证：基于历史数据训练工艺控制模型，在生产环境中进行A/B测试验证
Step 4 — 实时闭环控制上线：将ML模型嵌入MES系统，实现工艺参数的实时自动调节
Step 5 — 持续学习迭代：建立模型性能监控机制，基于产线反馈数据持续优化模型精度

关键技术

05.01.02 机器学习 · 工艺参数自动优化与多品类建模

采用监督学习算法，基于海量历史工艺数据训练多品类工艺参数预测模型。模型输入为产品配方、设备状态、环境条件，输出为最优工艺参数组合，实现亚秒级参数推荐。

02.03.01 MES · 制造执行系统集成工艺控制

将ML模型与企业MES系统深度集成，在制造执行层面实现工艺参数的自动下发与闭环控制，无需人工干预即可完成品类切换时的参数调整。

03.03.04 工艺优化 · 多品类工艺一致性保障

通过数字化的工艺标准化，确保同品类产品在不同批次、不同产线上的一致质量表现，消除人工经验差异导致的波动。

📊 核心成效：产量提升25%，工艺参数调整时间从数小时缩短至数秒，换产质量波动大幅降低

② AI自主故障排查核心用例

⚠️ 痛点：设备非计划停机频繁影响产线效率，传统故障诊断依赖资深技师经验，问题定位耗时长、新人培训周期长，被动维修模式导致产能损失严重。

💡 方案：构建AI驱动的自主故障排查系统，通过设备传感器数据实时监控运行状态，利用异常检测算法自动识别故障模式，并基于知识图谱推荐修复方案，实现从被动维修到主动预防的转变。

实施路径

Step 1 — 设备数据采集：对关键设备（灌装机、包装机、输送系统）加装振动、温度、电流传感器，建立实时数据采集链路
Step 2 — 故障知识库构建：梳理历史故障案例，建立故障特征-根因-修复方案的映射知识库
Step 3 — AI异常检测模型训练：基于设备正常运行数据训练异常检测模型，建立多维度设备健康基线
Step 4 — 自主诊断系统部署：上线AI诊断引擎，实时分析设备数据，当检测到异常时自动匹配知识库并推荐修复方案
Step 5 — 预测性维护升级：从故障诊断向预测性维护演进，在故障发生前提前预警并安排维护窗口

关键技术

05.01.01 大模型/AI · 智能故障诊断与修复推荐

部署AI异常检测算法（无监督学习+时序分析），实时监控数百个设备参数，在异常出现的数秒内自动发出告警。结合故障知识库，AI系统能给出TOP 3根因假设及推荐的修复步骤。

05.01.04 预测性维护 · 设备健康度持续监控

基于设备退化曲线建模，持续评估关键设备健康度指标（RUL, Remaining Useful Life），在零部件达到寿命阈值前主动安排更换，避免非计划停机。

08.02.01 预测性维护 · 设备可靠性管理

建立全厂设备可靠性管理体系，将MTBF（平均故障间隔）和MTTR（平均修复时间）纳入数字化看板，通过AI分析找出最影响OEE的设备和故障模式，优先消除瓶颈。

📊 核心成效：缺陷率下降23%，设备非计划停机大幅减少，故障平均修复时间缩短60%以上

③ AI人力预测与换产优化核心用例

⚠️ 痛点：产品变体激增3倍导致换产频率剧增，多品类柔性生产带来复杂的排班和产线分配挑战，人工排班无法动态匹配需求波动，产线利用率不均衡。

💡 方案：部署AI人力预测与换产优化系统，基于订单预测和产线能力模型，自动生成最优排班计划和换产序列，同时优化人力分配和物料准备节奏，最大化产线综合利用率。

实施路径

Step 1 — 订单需求建模：整合ERP和供应链系统的需求数据，建立按SKU、产线、时段的多维需求预测模型
Step 2 — 产线能力数字化：对每条产线的换产时间、产能、人员技能要求进行数字化建模，构建产线能力矩阵
Step 3 — AI排产引擎构建：开发多目标优化算法（最小化换产时间、最大化产线利用率、平衡人力负荷），生成最优生产序列
Step 4 — 人力智能调度：基于排产计划自动生成各岗位人力需求，匹配员工技能矩阵，实现精准排班
Step 5 — 动态重优化：当订单变更或设备异常时，系统在15分钟内自动重新生成优化方案，保障生产连续性

关键技术

05.01.01 大模型/AI · 多目标智能优化决策

采用约束规划+启发式算法的混合优化框架，同时考虑换产时间、产能利用率、人力技能匹配、交货期等10+约束条件，在数分钟内生成全局最优排产方案。

03.03.03 智能排产 · 多品类产线柔性调度

将传统固定排班升级为动态智能排产，系统实时感知订单变化和设备状态，自动调整产线分配和人员安排，实现产线利用率的全局最优化。

06.01.01 大规模定制 · 高变体柔性生产模式

支撑3倍产品变体增长的背后是柔性制造能力的系统性提升——从换产流程标准化到人员多技能培养，再到智能调度算法的全局优化，形成了可复制的高变体制造模式。

📊 核心成效：产品变体数量增加三倍，换产效率大幅提升，产线综合利用率提升至行业领先水平

📊 绩效改善总览

指标	改善前	改善后	提升幅度	业务解读
产量	基准产能	+25%	↑25%	ML工艺控制实现产能最大化，在现有产线设备基础上大幅提升产出
缺陷率	基准缺陷率	↓23%	↓23%	AI自主故障排查保障生产过程的质量一致性，大幅减少不良品
产品变体数量	基准品种数	3倍	↑200%	AI排产与换产优化的核心成果，多品类柔性生产能力取得突破性进展

🗺️ 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（6/9）未涉及 WEF重点技术覆盖率：55%

🔍 可复制性分析

🏢 企业规模

全球500强 · 联合利华印度子公司(HUL) · 印度最大FMCG企业

💰 投入规模

中高投入 · 50+数字化方案E2E部署

⏱️ 实施周期

约3年(2023-2025) · 多阶段滚动推进

🎯 关键技术门槛

ML工艺建模 · AI故障诊断知识库 · 多目标柔性排产算法

👉 适合什么企业参考

面临产品复杂度挑战的多品类快消品/日化制造企业；希望在现有产线上同时提升产量、质量和柔性的工厂；已具备一定数字化基础、正在推进AI规模化落地的制造企业

🏭 行业对标视角

国标分类路径：制造业 → 消费品制造 → 快消品（GB/T 4754 2680）

📌 联合利华全球已有5座灯塔工厂，本地治里是印度FMCG行业首座生产力灯塔。同批次快消品案例还有江苏悦达棉纺（生产效率）和联合利华合肥FTC中心（供应链韧性），形成从生产到供应链的完整快消品灯塔矩阵。

联合利华本地治里（本案例）第15批 · 印度 · 生产效率
联合利华合肥FTC中心第15批 · 中国 · 供应链韧性
联合利华达帕达(Dapada) 第10批 · 印度 · 端到端
联合利华索尼帕特(Sonepat) 第12批 · 印度 · 端到端
江苏悦达棉纺第15批 · 中国 · 生产效率

💡 产品复杂度不是借口——联合利华本地治里的核心启示：在产品变体增长3倍、创新周期不断加速的压力下，不是通过新建产线或扩大规模来应对，而是用ML工艺控制+AI故障排查+智能排产三大技术杠杆，在存量产能中挖掘增量。这对所有面临"多品种小批量"转型压力的制造企业都有极强的参考价值。

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你的工厂是否也在经历"多品种小批量"的转型压力？产品变体增加后，你最头疼的是质量一致性、换产效率、还是排班调度？

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