# 灯塔案例 | VitrA Karo博聚于克

> 能源通胀重压下，土耳其瓷砖巨头 VitrA Karo 用 AI 把 4200+ 个 SKU 的生产盘活了——OEE 提升 19%、废料减少 56%、能耗下降 14%、回收料用量提升 43%。
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> 第11批 · 2023年12月 · 单一工厂灯塔灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 16111TR16 |
| 企业名称 | VitrA Karo博聚于克 |
| 所在地 | 土耳其 · 博聚于克 |
| 行业 |  · 建筑材料 / 建筑陶瓷制造 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一工厂灯塔 |

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## 5大核心案例

### ① AI配料优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：瓷砖配料（坯料/釉料配比）长期依赖人工经验，4200+ 个 SKU 频繁切换导致配方偏差大、废料高。

**解决思路：** 💡 方案：基于机器学习的配料优化模型，根据订单需求与原料特性动态推荐最优配比。

**实施路径：** Step 1 — 数据贯通：打通原料、配方、窑炉烧成的历史数据，建立配比数据库 Step 2 — 模型训练：用机器学习建立"配比—成品质量"映射模型 Step 3 — 动态优化：根据原料批次波动实时推荐最优配比 Step 4 — 闭环验证：上线后持续比对一次通过率与废料率

**关键数据：** 📊 核心成效：一次通过率 ↑44%

**技术标签：** 05.01.01 | 05.01.02 | 03.03.04


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### ② AI+IIoT规范工艺参数 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：窑炉烧成等关键工序参数靠老师傅手动设定，能源价格波动下难以及时调优。

**解决思路：** 💡 方案：IIoT 传感器实时采集工艺数据，AI 处方化设定最优工艺参数并自动下发。

**实施路径：** Step 1 — 传感部署：在窑炉、压机等关键设备部署 IoT 传感器 Step 2 — 数据联网：工艺参数实时上传至边缘计算/云端 Step 3 — 处方化设定：AI 根据实时工况推荐最优工艺参数 Step 4 — 自动下发：参数自动下发至控制系统，减少人工干预

**关键数据：** 📊 核心成效：能耗 ↓17%（工厂级能耗 ↓14%）

**技术标签：** 01.01.05 | 02.04.03 | 05.01.01


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### ③ AI连续质量一致性 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：多 SKU 连续生产时，跨批次产品质量一致性难以保证。

**解决思路：** 💡 方案：AI 持续监控产品规格，通过在线视觉检测动态维持质量一致性。

**实施路径：** Step 1 — 规格建模：建立产品规格与质量指标的数据模型 Step 2 — 视觉在线检测：AI 视觉实时检测尺寸、色差、表面缺陷 Step 3 — 规格自适应：根据检测反馈动态调整工艺，维持规格一致 Step 4 — 一致性看板：质量一致性指标实时可视化

**关键数据：** 📊 核心成效：废品率 ↓32%（工厂级废料 ↓56%）

**技术标签：** 01.03.02 | 05.01.01 | 03.03.04


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### ④ AI质量检测根因分析 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：缺陷检出后依赖人工逐环节排查根因，耗时长、易复发。

**解决思路：** 💡 方案：AI 视觉检测 + 大数据根因分析，自动定位缺陷来源并推送整改。

**实施路径：** Step 1 — 视觉缺陷识别：AI 机器视觉自动识别瓷砖缺陷类型 Step 2 — 数据关联：将缺陷与批次、工艺、原料数据关联 Step 3 — 根因定位：大数据分析定位缺陷产生的工艺环节 Step 4 — 快速整改：根因报告自动推送，缩短整改周期

**关键数据：** 📊 核心成效：投诉率 ↓66%

**技术标签：** 01.03.01 | 05.02.01 | 05.01.01


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### ? 智能生产控制塔 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：多产线协同困难，生产计划与现场执行脱节，设备综合效率偏低。

**解决思路：** 💡 方案：建立智能生产控制塔，集中监控、智能排产与跨产线协同调度。

**实施路径：** Step 1 — 数据汇聚：打通 MES、ERP、能耗、质量各系统数据 Step 2 — 实时监控：控制塔实时呈现产线状态与 KPI Step 3 — 智能排产：AI 优化多 SKU 换线顺序与生产计划 Step 4 — 协同调度：异常自动预警，跨产线动态调度

**关键数据：** 📊 核心成效：OEE ↑19%

**技术标签：** 04.01.01 | 02.03.01 | 03.03.03


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
|------|------|------|------|
| 一次通过率 | ↑44% | 提升 44% | AI 配料优化减少配方偏差 |
| 能耗 | ↓17% | 降低 17% | 处方化工艺参数优化窑炉能效 |
| 废品率 | ↓32% | 降低 32% | AI 质量一致性控制减少废料 |
| 投诉率 | ↓66% | 降低 66% | 质量根因分析减少缺陷流出 |
| OEE | ↑19% | 提升 19% | 智能生产控制塔优化设备综合效率 |