# 灯塔案例 | 美的洗衣机合肥

> 一家年产1600万台、11条产线的全品类洗衣机基地，用24个4IR用例把Scope1+2温室气体砍掉36.4%、让31%的能源来自太阳能——这就是安徽首座「可持续灯塔」美的洗衣机合肥工厂交出的绿色答卷。
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> 第12批 · 2024年10月 · 可持续灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
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| 灯塔编码 | 17212CN02 |
| 企业名称 | 美的洗衣机合肥 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 安徽合肥 |
| 行业 |  · 家用电器（家用洗衣设备制造） (GBT ) |
| 灯塔类型 | 可持续 |

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## 3大核心案例

### ① ① 先进分析智能化能源预测消费动态平衡 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：11条产线、1600万台年产能是高耗能场景，电、水、蒸汽等多种能源各自为政，用能调度靠经验、缺乏全局视野，导致能源浪费与碳排偏高。

**解决思路：** 💡 方案：制造端部署微电算法，对能源的采集、存储、用能实现多用能场景动态平衡优化与智能调度，叠加AI、大数据与行为感知持续降低能耗。

**实施路径：** Step 1 — 能源采集：部署传感网络，实时采集电、水、蒸汽等多能源的消耗数据 Step 2 — 数据建模：用微电算法与先进分析对历史用能数据建模，预测各场景能源需求 Step 3 — 动态平衡：在智控中心实现多用能场景的动态平衡与智能调度 Step 4 — 持续优化：AI+大数据+行为感知，实时监测并优化生产过程效率、降低质量浪费

**关键数据：** 📊 核心成效：每周期电力 ↓24.3%，绿色能源利用率 ↑19%

**技术标签：** 05.01.02 | 09.03.01 | 01.01.05


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### ② ② AI碳生命周期足迹分析和数字仿真绿色设计 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：碳排放「看不见、摸不着」，环节多、核算周期长、标准众多，缺乏数字化手段，碳数据采集、核算与分析费时费力，绿色设计缺乏依据。

**解决思路：** 💡 方案：产品端首创「可持续发展平台」，运用数字化仿真模型、智能技术、碳足迹大数据实现产品低碳绿色设计，并对全生命周期「碳」进行实时衡量。

**实施路径：** Step 1 — 平台建设：首创「可持续发展平台」，让产品、制造、运输过程的碳排节降实时可视 Step 2 — 碳足迹建模：围绕物料选型、可循环包装等，用数字仿真模型+碳足迹大数据做低碳设计 Step 3 — 全周期衡量：对产品全生命周期「碳」进行衡量，给工程师低碳设计参考 Step 4 — 持续改善：从范围2拓展到范围1、范围3，日频实时显示，持续改善全周期碳排放

**关键数据：** 📊 核心成效：Scope1+2 温室气体 ↓36.4%，Scope3 ↓26%

**技术标签：** 09.02.01 | 09.02.02 | 05.04.01


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### ③ ③ AI物流网络路线优化减少燃料消耗 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：从工厂制造到成品发货，物流配送里程长、装载率低、路线不合理，燃料消耗高、碳排放高，供应链运配缺乏全局统筹。

**解决思路：** 💡 方案：物流端运用物联网、云计算、区块链、智能算法构建核心全网统配能力，持续优化供应链，节约里程与配送额度、提高装载量，实现全链路新能源升级与绿色低碳配送。

**实施路径：** Step 1 — 网络统筹：以物联网+云计算构建全网统配能力，打通从工厂到成品的配送链条 Step 2 — 路线寻优：用智能算法优化物流网络路线，节约里程数、改善车辆里程 Step 3 — 装载优化：提高装载量与配送额度，降低空驶与冗余运力 Step 4 — 绿色升级：全链路新能源升级，实现配送路径绿色低碳、减少燃料消耗

**关键数据：** 📊 核心成效：燃料消耗 ↓29.2%，物流路径优化 29%

**技术标签：** 03.04.03 | 04.01.01 | 01.01.05


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 绿色能源利用率 | ↑19% | — | 31%能源来自太阳能，绿电占比提升 |
| 每周期电力 | ↓24.3% | — | 能源预测与动态平衡降低单耗 |
| 燃料消耗 | ↓29.2% | — | 物流路线优化减少燃料消耗 |
| Scope1+2 温室气体 | ↓36.4% | — | 直接+间接排放大幅削减 |
| Scope3 温室气体 | ↓26% | — | 价值链上下游排放同步降低 |
| 水资源循环利用率 | 40% | — | 40%用水实现循环再利用 |