# 灯塔案例 | 通用电气医疗北京

> GE医疗北京影像设备制造基地在26条产线部署45个数字化方案，用云端实时调度、边缘自动测试、深度学习分拣、AI原材料检测与AI视觉检测贯穿影像设备全生命周期，产品服务160国——生产周期↓66%、每台废料↓66%、客户投诉↓73%、紧急订单准时交付↑40%、测试周期↓70%。
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> 第12批 · 2024年10月 · 单一灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 18112CN11 |
| 企业名称 | 通用电气医疗北京 |
| 所在地 | 中国 · 北京 |
| 行业 |  · 医疗器械 · 医疗仪器设备制造 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一 |

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## 5大核心案例

### ① ① 云端实时生产调度 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：医疗影像设备订单多品种、交期紧，传统人工排产响应慢，订单交付周期长、急单准时交付难以保障。

**解决思路：** 💡 方案：基于云计算的实时生产调度，打通订单、产能与产线数据，自动排产并动态优化交期。

**实施路径：** Step 1 — 订单接入：将订单、交期、急单需求统一接入云端调度平台，形成全局产能视图 Step 2 — 智能排产：基于云计算实时计算各产线负荷，自动生成并动态调整生产计划 Step 3 — 交付可视：打通订单到交付的端到端流程，实时追踪进度、预警延期风险 Step 4 — 持续优化：交期数据回流，持续优化排产算法与产能配置

**关键数据：** 📊 核心成效：订单交付时间从平均14天缩短至7天，5天内急单的准时发货率提升40%（紧急需求OTD↑40%）。

**技术标签：** 02.03.01 | 03.03.03 | 04.01.03


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### ② ② 边缘自动化闭环测试线 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：手术机等高端设备测试依赖人工判断，测试周期长、人力成本高、结果一致性差。

**解决思路：** 💡 方案：手术机产品自动测试隧道（TEST Tunnel），以边缘自动化实现闭环测试，减少对操作员判断的依赖。

**实施路径：** Step 1 — 测试隧道搭建：构建手术机自动测试隧道，串联整机测试全流程 Step 2 — 边缘自动化：边缘控制器自动执行测试动作并实时采集结果，形成闭环 Step 3 — 判断替代：以标准化自动判定替代人工经验判断，提升一致性 Step 4 — 产线复制：模式复制至多产品线，规模化释放人力

**关键数据：** 📊 核心成效：20人产线等同于200~300人规模工厂，劳动生产率提升44%，生产周期缩短。

**技术标签：** 02.04.03 | 01.02.04 | 03.03.02


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### ③ ③ DL单元分拣和测序 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：CT探测器芯片选取匹配流程复杂，人工分拣测序耗时长、效率低，难以满足高端探测器量产需求。

**解决思路：** 💡 方案：深度学习（DL）单元分拣和测序，数十台测试设备通过IIoT自动采集真实测试数据，智能匹配探测器芯片。

**实施路径：** Step 1 — IIoT联网：数十台测试设备接入工业物联网，自动采集真实测试数据 Step 2 — 模型训练：训练深度学习分拣与测序模型，识别探测器单元性能特征 Step 3 — 智能匹配：模型自动完成芯片选取与匹配，替代人工分拣测序 Step 4 — 柔性制造：匹配流程指数级提速，支撑探测器柔性化量产

**关键数据：** 📊 核心成效：CT探测器芯片选取匹配流程缩短97%，实现指数级效率提升。

**技术标签：** 05.01.02 | 01.03.01 | 01.01.05


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### ④ ④ AI CT原材料早期故障检测 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：CT探测器、球管等关键原材料缺陷难以及早发现，缺陷流入后续工序将推高成本、影响整机质量。

**解决思路：** 💡 方案：AI技术支持的CT原材料早期缺陷检测，在原材料端严控质量、降本增效。

**实施路径：** Step 1 — 检测部署：在原材料检测环节部署AI检测系统，覆盖关键来料 Step 2 — 模型训练：基于历史缺陷样本训练AI早期故障检测模型 Step 3 — 自动判定：模型自动识别早期缺陷，替代人工抽检与经验判断 Step 4 — 源头闭环：缺陷数据反哺供应商与工艺，从源头降低不良

**关键数据：** 📊 核心成效：CT原材料早期缺陷检出准确率高达91%，从源头严控质量。

**技术标签：** 05.01.01 | 01.03.02 | 05.01.02


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### ? ⑤ AI视觉检测系统 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：CT影像质量测试依赖人工判读，测试周期长、图像一致性差，质量隐患难以及时发现。

**解决思路：** 💡 方案：基于AI的视觉检测系统，自动检测CT影像质量，提升图像一致性与产品准时交付率。

**实施路径：** Step 1 — 影像采集：自动采集CT影像质量测试数据，构建检测数据集 Step 2 — AI建模：训练基于AI的视觉检测模型，自动判读影像质量 Step 3 — 自动检测：模型自动检测影像质量问题，替代人工判读 Step 4 — 一致性管控：图像一致性大幅提升，及早发现并管控影像质量问题

**关键数据：** 📊 核心成效：CT影像质量检测准确率高达99.54%，测试周期缩短，图像一致性大幅提升。

**技术标签：** 01.03.02 | 05.01.01 | 05.02.03


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 紧急需求准时交付（OTD） | ↑40% | — | 云端实时调度，5天内急单准时发货率提升 |
| 生产循环周期 | ↓66% | — | 云端调度+自动测试，生产周期大幅缩短 |
| 测试周期 | ↓70% | — | 自动测试隧道+AI视觉检测，测试效率显著提升 |
| 每台废料 | ↓66% | — | 原材料AI检测+智能匹配，废料大幅减少 |
| 客户投诉 | ↓73% | — | 全流程质量管控，客户投诉大幅下降 |