# 灯塔案例 | 联合利华本地治里

> 联合利华本地治里工厂通过ML工艺控制、AI自主故障排查与人力预测三大核心技术，在现有产能内实现产量提升25%、缺陷率降低23%、产品变体数量增加三倍，成为印度快消品行业首座获得WEF生产力卓越认证的灯塔工厂。
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> 第15批 · 2026年01月 · 生产效率灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
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| 灯塔编码 | 23815IN15 |
| 企业名称 | 联合利华本地治里 |
| 所在地 | 印度 · 印度 · 本地治里 |
| 行业 |  · 消费品行业（快消品） (GBT ) |
| 灯塔类型 | 生产效率 |

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## 3大核心案例

### ① ① ML工艺控制 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 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。

**解决思路：** 💡 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

**关键数据：** 📊 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

**技术标签：** 05.01.02 | 02.03.01 | 03.03.04


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### ② ② AI自主故障排查 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 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。

**解决思路：** 💡 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

**关键数据：** 📊 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

**技术标签：** 05.01.01 | 05.01.04 | 08.02.01


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### ③ ③ AI人力预测与换产优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 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。

**解决思路：** 💡 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

**关键数据：** 📊 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

**技术标签：** 05.01.01 | 03.03.03 | 06.01.01


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 产量 | ↑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 | ↓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 | ↑200% | 3倍 | 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 |