# 灯塔案例 | 西亚特斯里佩鲁姆布杜尔

> 部署30+项数字方案，劳动生产率提升29%、缺陷率下降19.6%、排放减少53%——印度汽车制造以ML+视觉AI+高级算法组合拳实现全流程数字化跃迁。
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> 第13批 · 2025年01月 · 单一工厂灯塔灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
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| 灯塔编码 | 20113IN09 |
| 企业名称 | 西亚特斯里佩鲁姆布杜尔 |
| 所在地 | 印度 · 斯里佩鲁姆布杜尔 |
| 行业 |  · 汽车整车制造 (GB/T 3611) (GBT 3611) |
| 灯塔类型 | 单一工厂灯塔 |

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## 5大核心案例

### ① ① 多任务ML智能铸造 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：铸造工艺参数多、人工调优耗时且质量波动大，产品一致性难以保证。

**解决思路：** 💡 方案：部署多任务机器学习模型，同时优化温度、压力、冷却速率等多维铸造参数，实现智能铸造工艺闭环控制。

**实施路径：** Step 1 — 数据采集与特征工程：在铸造设备上部署IoT传感器，采集温度、压力、流速、冷却曲线等关键工艺参数，构建铸造过程数据集。 Step 2 — 多任务ML模型训练：基于历史生产数据训练多任务学习模型，同时预测质量指标（缺陷率）和能耗指标，识别最优参数组合。 Step 3 — 实时工艺推荐系统：将训练好的ML模型嵌入MES系统，在每次铸造批次启动前自动推荐最优工艺参数，实时监控并动态调整。 Step 4 — 闭环优化迭代：利用生产反馈数据持续更新模型，逐步逼近全局最优工艺窗口，实现缺陷率持续下降。

**关键数据：** 📊 核心成效：缺陷率下降19.6%，OEE提升17%，铸造批次一次合格率显著提高。

**技术标签：** 05.01.02 | 01.01.03


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### ② ② 先进传感器工艺控制天然气质量波动 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：天然气质量（热值、组分）波动导致硫化/热处理工艺不稳定，直接影响轮胎性能一致性。

**解决思路：** 💡 方案：部署先进传感器实时监测天然气热值与组分，结合前馈-反馈控制算法动态调整工艺参数以补偿燃料质量波动。

**实施路径：** Step 1 — 高精度传感器部署：在天然气入口和关键燃烧工位安装热值仪和组分分析传感器，实现秒级在线监测。 Step 2 — 前馈控制模型开发：基于热值和组分数据建立前馈控制模型，预测对硫化温度曲线的影响并提前调整燃气/空气比例。 Step 3 — 闭环反馈控制集成：将前馈模型与炉温PID反馈控制器级联，形成「前馈补偿 + 反馈校正」的双层控制架构。 Step 4 — 边缘计算实时执行：在产线边缘部署控制节点，毫秒级响应天然气质量变化，确保工艺参数始终处于最优区间。

**关键数据：** 📊 核心成效：Scope 1+2排放下降53%，产品一致性显著提升，天然气利用效率优化。

**技术标签：** 02.04.03 | 01.01.03


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### ③ ③ 数字绩效提升方案 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：产线绩效数据靠人工记录，滞后且不透明，管理决策缺乏实时数据支撑。

**解决思路：** 💡 方案：构建覆盖全厂的数字绩效管理平台，实时采集设备/产线/人员数据，通过大数据分析和可视化驱动持续改善。

**实施路径：** Step 1 — 数据基础设施搭建：统一全厂设备协议（OPC UA），部署IoT网关实现OT数据上云，打通MES、ERP、SCADA数据孤岛。 Step 2 — 实时绩效看板开发：基于大数据平台构建产线级/班组级实时绩效看板，覆盖OEE、产量、质量、能耗等核心指标。 Step 3 — 异常预警与根因分析：利用统计分析设置动态基线，自动检测绩效偏离并触发预警，辅助班组长快速定位根因。 Step 4 — 绩效与培训联动：将绩效数据与VR培训系统关联，针对薄弱环节自动生成个性化培训方案，形成「测量→改善→验证」闭环。 Step 5 — 持续迭代：月度绩效回顾驱动管理决策，季度迭代看板指标和预警规则。

**关键数据：** 📊 核心成效：劳动生产率提升29%，OEE提升17%，管理决策从「事后追溯」转变为「实时洞察」。

**技术标签：** 05.02.01 | 02.03.01


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### ④ ④ 视觉系统零接触自动化调度 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：卡车进出厂人工调度效率低、排队时间长，影响物流周转和客户满意度。

**解决思路：** 💡 方案：部署AI视觉车牌识别+运筹优化调度算法，实现卡车进出厂全流程自动化，零人工接触。

**实施路径：** Step 1 — AI视觉系统部署：在厂区出入口和装卸区安装高清摄像头+AI边缘计算盒，实现车牌自动识别、车型分类和装载状态判断。 Step 2 — 运筹优化调度引擎：基于运筹学排队论和整数规划算法，根据实时装卸位占用、预约时间、优先级自动生成最优调度序列。 Step 3 — 司机自助终端：在厂区入口部署自助签到终端和LED引导屏，司机扫码签到后自动获取装卸位号和预计等待时间。 Step 4 — 全链路打通：调度系统与ERP/WMS对接，装货信息自动下发，出厂自动放行，实现「进场→装货→出场」全流程无纸化。

**关键数据：** 📊 核心成效：卡车周转时间下降57%，装卸位利用率显著提升，人工调度工作量归零。

**技术标签：** 01.03.02 | 03.04.03


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### ? ⑤ 高级算法机加工优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：机加工排产依赖人工经验，换型频繁导致设备闲置，交期准确率低。

**解决思路：** 💡 方案：部署高级排程算法（遗传算法+约束规划），自动生成多约束条件下的最优机加工排产计划，实现柔性混流生产。

**实施路径：** Step 1 — 排产约束建模：梳理机加工产线的全部约束条件（模具可用性、换型时间、交期优先级、设备产能、人员技能），建立约束满足问题（CSP）数学模型。 Step 2 — 遗传算法求解器开发：采用遗传算法（GA）框架，将排产计划编码为染色体，以最小化换型损失和最大化准时交付率为适应度函数。 Step 3 — 滚动排产系统集成：将算法求解器嵌入MES/APS系统，支持每日滚动排产，订单变更后5分钟内重新生成最优计划。 Step 4 — 人机协同机制：保留计划员手动调整接口，算法输出推荐方案后允许人工微调，系统记录每次调整用于后续模型优化。

**关键数据：** 📊 核心成效：劳动生产率提升29%，OEE提升17%，交货准时率显著改善，换型损失大幅降低。

**技术标签：** 05.01.01 | 03.03.03


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 劳动生产率 | ↑29% | 129% | 数字绩效+智能排产+自动化调度综合驱动，操作员效率显著提升 |
| 缺陷率 | ↓19.6% | 80.4% | ML智能铸造+先进传感器工艺控制，铸造批次一致性大幅改善 |
| Scope 1+2 碳排放 | ↓53% | 47% | 天然气质量精准控制+能效优化，碳排强度行业领先 |
| 卡车周转时间 | ↓57% | 43% | AI视觉零接触调度，厂区物流瓶颈彻底消除 |
| OEE（整体设备效率） | ↑17% | 117% | 智能排产减少换型损失，数字绩效驱动持续改善 |