🔧 核心案例
①
熄灯自主面团车间
核心用例
⚠️ 痛点：面团生产依赖大量人工，劳动力成本同比上涨6%，批次一致性不足。
💡 方案：以AI驱动全自动熄灯车间，用机器视觉与传感器网络实现配料到成型全过程无人化控制。
实施路径
Step 1 — 高精度称量配料：部署高精度称量与自动配料系统，替代人工投料
Step 2 — AI动态调配方：AI根据环境温湿度、原料批次自动调整配方参数
Step 3 — 传感器实时监控：传感器网络实时采集面团状态（含水率、温度、黏度）
Step 4 — 边缘计算调参：边缘计算实时分析数据并动态调整设备参数
Step 5 — 自动化联动搬运：与自动化产线联动完成面团转运，实现熄灯运行
关键技术
05.01.01 大模型/AI · 配方动态优化与无人化决策
AI根据多变量环境数据自主决策配方与工艺参数，替代传统经验式操作。
01.01.05 IoT设备 · 传感器网络与数据采集
遍布产线的IoT传感器实时采集面团状态，为AI决策提供数据底座。
03.03.01 柔性制造 · 熄灯工厂与自动化产线
全自动化产线配合工业机器人，实现核心环节无人化连续运行。
📊 核心成效：覆盖6条核心产线，劳动生产率提升53%，人员需求↓91%。
②
ML烘焙烤炉控制
核心用例
⚠️ 痛点：饼干烘焙占生产总能耗60%以上，人工调节无法动态优化燃气供给。
💡 方案：以机器学习多变量预测模型，实时推荐最优燃气供给量，实现能源效率最大化。
实施路径
Step 1 — 历史数据采集：采集烘焙环节历史运行数据与燃气消耗记录
Step 2 — 模型训练：训练机器学习回归模型，建立工艺参数与能耗的映射关系
Step 3 — 实时最优推荐：模型实时输出最优燃气供给值
Step 4 — 指令下发执行：经MES下发至燃烧控制器自动执行
Step 5 — 增量学习迭代：持续采集新数据增量更新模型，保持精度
关键技术
05.01.02 机器学习 · 多变量能耗预测模型
以梯度提升等回归模型拟合工艺参数与燃气消耗的复杂关系。
03.03.04 工艺优化 · 烘焙参数动态寻优
将AI推荐值闭环回生产执行，实现烘焙工艺的持续优化。
02.03.01 MES · 控制指令下发
通过制造执行系统把最优参数自动下发至燃烧控制器。
📊 核心成效：机器学习优化燃气消耗，贡献温室气体排放↓24%。
③
ML暖通空调优化
核心用例
⚠️ 痛点：暖通空调（HVAC）能耗高，传统固定设定难以适应环境与生产负荷变化。
💡 方案：以机器学习根据环境与生产负荷实时优化暖通空调运行参数。
实施路径
Step 1 — 环境负荷感知：部署温湿度、生产负荷等传感器采集数据
Step 2 — 能耗建模：训练ML能耗模型，识别最优运行区间
Step 3 — 动态调节：实时调节温湿度设定与通风量
Step 4 — 峰谷联动：结合电价峰谷动态调整运行策略
Step 5 — 持续优化：闭环反馈持续迭代优化参数
关键技术
05.01.02 机器学习 · HVAC运行优化模型
基于环境与负荷数据训练模型，寻找能耗最低的运行参数组合。
09.03.01 能源监控 · 全厂能耗精细化管控
实时监控暖通空调能耗，支撑节能决策与效果验证。
📊 核心成效：电耗↓24%，助力工厂绿色低碳运行。
④
AI闭环缺陷消除
核心用例
⚠️ 痛点：人工目检易疲劳漏检，缺陷产品流入市场引发客诉与返工。
💡 方案：部署高速AI视觉检测线，对缺陷精细分类统计，闭环反哺工艺改进。
实施路径
Step 1 — 高速视觉采集：部署工业相机高速采集饼干图像
Step 2 — AI缺陷识别：AI模型对缺陷进行分类与定位
Step 3 — 自动剔除：联动气动装置自动剔除缺陷产品
Step 4 — 质量数据统计：按时间段、缺陷类型精细统计分布
Step 5 — 根因反哺：以数据驱动工艺根因分析，加速缺陷消除
关键技术
01.03.02 视觉检测 · 高速缺陷识别
工业相机与AI算法实现饼干缺陷的实时在线检测。
05.01.01 大模型/AI · 缺陷分类模型
AI模型对缺陷数据进行颗粒度更细的分类，替代人工目检。
📊 核心成效：消费者投诉↓52%，品控员工从「手工挑拣」转为「数据分析」。
⑤
数字精益制造管理
核心用例
⚠️ 痛点：信息来源多样且互不连通，员工把大量时间耗在「统计信息」而非「分析决策」。
💡 方案：搭建数字精益生产管理平台，让员工一站式获取产线信息，直接进入分析决策。
实施路径
Step 1 — 多源数据打通：整合产线、质量、能耗等多源数据
Step 2 — 统一管理平台：搭建精益生产运营管理平台
Step 3 — 一站式获取：员工一站式获取产线实时信息
Step 4 — 精益分析：结合精益六西格玛方法开展分析与改进
Step 5 — 持续改善闭环：以数据驱动持续改善，沉淀最佳实践
关键技术
02.03.01 MES · 生产执行与数据集成
打通产线信息系统，实现生产数据的统一采集与透明可视。
05.02.01 大数据分析 · 精益决策支撑
用数据分析替代经验判断，支撑员工高效决策与持续改善。
📊 核心成效：非计划停机↓49%，员工从繁琐手工统计中解放，专注分析与决策。
🏭 行业对标视角
国标分类路径：制造业(C) → 食品制造业(14) → 糖果巧克力及蜜饯制造(142) → 糖果巧克力制造(1421)
📌 同小类（1421 糖果巧克力制造）共3座灯塔工厂，均为亿滋国际旗下。
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亿滋国际斯里城（印度）
第9批 · 端到端 · 2022.10
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亿滋国际苏州（中国江苏）
第10批 · 端到端 · 2023.01
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亿滋国际北京（中国北京）
第11批 · 单一灯塔 · 2023.12
💡 亿滋「三灯塔」格局：亿滋是全球少数在同一细分赛道坐拥3座灯塔的企业。北京工厂以AI熄灯车间+能效优化见长，与苏州、斯里城的端到端灯塔形成互补，覆盖印度与中国两大市场。