全球首座中医药健康品灯塔工厂——云南白药部署40+项第四次工业革命用例，以Welkin AI平台为大脑、7500+传感器为神经末梢，实现原材料退货率降78%、库存周期缩38%，为传统中药行业蹚出一条从「经验炼药」到「数据造药」的数字化通路。
云南白药集团 · 第14批 · 供应链韧性卓越 · 2025年9月
🔧 核心案例
1
卫星遥感监控种植区
核心
⚠️ 痛点：中药材种植端分散，原料品质波动大，传统采购依赖经验判断，缺乏产量预测能力。
💡 方案：以卫星遥感+AI模型驱动种植区监控，实现从"靠天吃饭"到"数据种植"的上游数字化闭环。
实施路径
Step 1 — 高分辨率卫星数据接入：对接卫星遥感数据源，实现中药材种植区的多光谱影像定期采集，覆盖三七、重楼等核心药材产区。
Step 2 — AI作物健康模型训练：基于历史生长数据与遥感影像，构建深度学习模型，实时分析作物长势、病虫害风险与土壤墒情。
Step 3 — 产量预测与精准采购：将AI产量预测与采购计划联动，提前锁定优质产区产能，使产量预测准确率提升23个百分点。
Step 4 — 种植端数字化指导：向合作农户输出种植建议与预警信息，推动上游标准化种植，形成"监控—预测—指导—反馈"闭环。
Step 5 — 供应链库存联动：预测数据直通Welkin AI平台，自动调优安全库存水位与补货节奏，库存水平降低35%。
关键技术
01.01.05 IoT设备 · 卫星遥感多光谱传感器数据采集
高分辨率卫星影像覆盖种植区，结合IoT田间传感器实现土壤、气象、作物生长多维数据融合，构建从中药材种植源头到工厂的第一道数字化防线。
05.01.01 大模型/AI · AI产量预测与作物健康分析
深度学习模型对卫星遥感影像进行语义分割与目标检测，结合历史产量数据训练预测模型，实现精准的采收期判断与产量预估，原材料不良率下降40%。
04.02.03 需求预测 · 端到端供应商数字化管控
"端到端供应商关键质量特性数字化管理体系"打通种植端-采购端-生产端数据链，使预测驱动的采购计划替代经验驱动模式，原材料退货率降低78%。
📊 核心成效：原材料退货率降低78%，原材料不良率下降40%，产量预测准确率提升23个百分点，库存水平降低35%
2
工业物联网(IIoT)全链路感知
核心
⚠️ 痛点：牙膏多品类生产的工艺参数复杂，传统人工调参耗时长、质量波动大，缺乏全流程数据采集与追溯能力。
💡 方案：搭建"云-边-端"协同IIoT平台，以7500个传感器构建全流程数据感知网络，实现生产过程透明化与质量实时智控。
实施路径
Step 1 — 传感器网络部署：在6条灌包装线、制膏车间、物流设备等关键节点部署7500+传感器和1.6万+工业数据点，覆盖全流程。
Step 2 — 云边端协同平台搭建：构建"云-边-端"三层架构的统一IIoT平台，实现一站式OT数据管理、开发和实时分析服务。
Step 3 — 工艺拆解与一键切换：将复杂生产工艺拆解为56个最小功能单元，通过图形化参数编排实现42种膏体配方的一键切换，调参时间从20分钟压缩至1分钟。
Step 4 — 全链路质量追溯：引入在线近红外光谱检测技术，将活性成分检测时间从710分钟压缩至2分钟（效率提升355倍），实现从"批次抽检"到"实时智控"的转变。
Step 5 — 六大系统深度协同：ERP/MES/QMS/SCM/WMS/LIMS深度对接，打通物料输送→制膏→灌装→仓储全流程数据链路。
关键技术
01.01.05 IoT设备 · 7500+传感器全流程感知
覆盖温度、压力、流量、重量、视觉等维度的传感器矩阵，构建了工厂级数字孪生的数据底座。码垛机器人每小时处理4000件，AGV实现车间无人化物流。
07.03.01 IT/OT融合 · 云边端协同架构
统一的IIoT平台打通IT层（ERP/MES/QMS）与OT层（PLC/DCS/传感器），实现毫秒级数据采集与分钟级决策闭环，是云南白药数字化的核心基础设施。
03.03.01 柔性制造 · 56单元图形化编排一键切换
将制膏工艺拆解为可图形化编排的最小功能单元，DCS系统动态调参适配不同配方，满足42种膏体、558个SKU的快速换线需求，生产调参提速95%。
📊 核心成效：生产调参时间从20分钟→1分钟（提速95%），质检时间710分钟→2分钟（355倍），批次放行审核时间缩短55%
3
大语言模型(LLM)智能决策
核心
⚠️ 痛点：中药行业"老师傅经验"难以量化传承，设备维护依赖被动响应，工厂知识沉淀效率低。
💡 方案：以LLM大语言模型+RAG技术为核心，构建感知—分析—决策—优化的全链路智能平台，让经验型知识变为可计算的数字资产。
实施路径
Step 1 — LLM+RAG知识引擎搭建：将工厂设备手册、工艺文档、历史维修记录、质检标准等非结构化知识注入向量数据库，构建RAG检索增强生成体系。
Step 2 — 设备健康管理系统上线：基于LLM推理能力，融合传感器实时数据与历史维护记录，实现从"出了问题再修"到"提前预判风险"的主动预警。
Step 3 — 智能动态质控系统：生产风险评估模型持续学习历史质检数据，自动调整检测策略与放行标准，实现品控精度与效率双提升。
Step 4 — AI配方推荐与研发加速：依托LLM构建"雷公大模型"，实现牙膏AI配方推荐及性能预测，加速健康产品创新迭代。
Step 5 — 知识传承数字化："1+2+3"人才梯次培养模式（1名党员+2名骨干+3名新员工）与AI知识库联动，将老师傅经验转化为可培训、可复现的数字化教程。
关键技术
05.01.01 大模型/AI · LLM+RAG知识引擎
检索增强生成（RAG）技术将工厂全量非结构化知识（设备手册、工艺文档、维修记录）向量化存储，LLM实时检索并推理，使设备故障排查从"翻手册找老师傅"变为"一句话问答"。
05.01.04 预测性维护 · 设备健康智能管理
融合传感器时序数据与LLM语义推理，对设备剩余寿命、故障模式进行多维度预测。系统自动生成维护工单与备件清单，从"被动响应"升级为"主动预警"，减少非计划停机。
08.02.01 预测性维护 · 工控安全纵深防御
工厂入选工信部"护航新型工业化网络安全典型案例"，构建"技术+制度+人员"三位一体安防体系，工控网络通过防火墙和工业网闸实现物理隔离，保障智能制造安全底座。
📊 核心成效：工厂从被动维修转为主动预警，AI辅助配方研发加速创新迭代，构建起行业首个制药级LLM知识引擎
4
Welkin AI平台（产学研合作）
核心
⚠️ 痛点：孤立的信息系统形成数据烟囱，业务部门自建应用效率低，中小企业供应商数字化能力参差不齐。
💡 方案：打造企业级Welkin AI平台，提供低代码+AI Agent能力，以平台生态赋能内外部全价值链协同。
实施路径
Step 1 — 企业级数据底座建设：通过系统性数据治理，统一50+核心业务系统数据标准，构建企业级统一数据底座。
Step 2 — Welkin AI平台上线：平台内置LLM和Agent能力，业务部门以低代码方式自主开发30+应用，技术团队聚焦20+AI深度应用。
Step 3 — 产学研人才管道：与高校合作，以项目制学习模式培养数字化人才，建立从校园到产线的稳定人才供给。
Step 4 — 供应商ESG赋能：培训170+供应商ESG实践能力，通过IIoT+GenAI数字化平台赋能200+中小企业，推动产业链整体升级。
Step 5 — 消费者端闭环：搭建全流程质量追溯平台，消费者扫码即可查看原材料来源、生产过程和检测结果，形成"市场反馈—研发优化—生产迭代"正向循环。
关键技术
02.02.04 供应商协同 · 全价值链赋能平台
Welkin AI平台既是内部数字化底座，也是对外赋能平台。通过低代码能力让30+业务应用由业务人员自主搭建，同时将IIoT+GenAI能力输出给200+中小企业，实现产业链协同升级。
06.02.03 端到端集成 · 从种植到消费者的全链路闭环
平台打通"农业端—工业端—市场端"三段数据链：上游卫星遥感→中游IIoT智造→下游扫码溯源，构建起大健康行业首个"可看、可感、可追溯"的端到端数字线程。
06.02.01 横向集成 · 产学研+ESG生态协同
平台打破组织边界，横向整合高校（人才）、供应商（ESG）、中小企业（数字化赋能）、消费者（反馈闭环）四类外部角色，形成以Welkin为核心的产业互联网生态。
📊 核心成效：30+低代码应用+20+AI应用上线，170+供应商ESG培训，200+中小企业赋能，消费者扫码溯源打通全链路
🗺️ 技术全景图
已覆盖（9/9）
未涉及
WEF重点技术覆盖率：80%
云南白药智慧工厂覆盖9大技术域，28/35项WEF重点技术命中，从传感器硬件到AI算法模型的完整技术栈均有所布局，是传统中药行业数字化转型最全面的样板之一。
🏭 行业对标视角
国标分类路径：制造业 → 医药制造业 → 中成药生产（GB/T 2740）
📌 全球首个中医药健康品领域灯塔工厂。第14批13座工厂中唯一医药医疗行业入选者，也是云南省首家灯塔工厂。同批次以先进工业（5座）和消费品（3座）为主，云南白药代表了中医药这一中国独有细分赛道的首次国际认可。
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💡 中医药数字化破局者：与其他供应链韧性灯塔不同，云南白药的独特之处在于将数字化从工厂围墙内延伸到种植田间——卫星遥感+AI预测解决了中药行业最核心的"原料品质波动"痛点。这一模式对农产品深加工、食品饮料等同样依赖原料端的行业具有极强的标杆意义。其Welkin AI平台"低代码+AI Agent"的双轨策略，也为传统制造企业提供了「不依赖大量程序员也能AI化」的可行路径。