# 灯塔案例 | 美的厨卫电器

> 113个数字化用例、35%由AI驱动，美的厨卫电器芜湖工厂以"敏捷智能交付端到端灯塔工厂"身份，实现端到端交付缩短39%、库存下降30%、市场缺陷率暴跌86%——这是供应链从"被动响应"到"主动智控"的范式转变。
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> 第15批 · 2026年01月 · 供应链韧性灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
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| 灯塔编码 | 24015CN17 |
| 企业名称 | 美的厨卫电器 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 安徽芜湖 |
| 行业 |  · 消费品行业 — 厨卫电器 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 供应链韧性 |

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## 4大核心案例

### ? 1 AI先进计划排程系统 核心用例

**业务痛点：** 五级分销网络下需求波动剧烈，排产依赖人工经验，碎片化订单导致换产频繁、产能利用率不足。产前物料齐套率低、产中异常响应滞后、产后缺乏系统性复盘，整体交期不可控。

**解决思路：** 自研智能体实现一体化AI排程，将市场波动纳入产销规划，打通订单-计划-物料-产能全链路数据，建立"产前检查-产中纠偏-产后复盘"闭环。

**实施路径：** ① 建立全品类BOM数字化标准，打通ERP-APS-MES数据链路，实现订单到排产秒级同步 ② 训练多目标优化模型（交期优先/成本优先/换产最少），将市场需求波动参数化纳入排程引擎 ③ 部署自研排产智能体，实现产前物料齐套自动检查、产中异常实时告警与纠偏方案推送 ④ 构建产后复盘分析模块，基于历史数据持续优化排程参数与换产策略

**技术标签：** 05.01.01 大模型/AI | 05.01.02 机器学习 | 02.03.01 MES | 03.03.03 智能排产 | 02.03.02 APS


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### ? 2 实时客户订单管理 核心用例

**业务痛点：** 传统分销模式下订单流经多级代理，客户下单后交期不透明、物流不可视。渠道库存割裂，"一盘货"理念下全国100+配送中心缺乏统一视图，缺货响应慢、补货靠人工。

**解决思路：** 构建直达消费者（D2C）的全渠道订单管理平台，实现全国配送中心库存可视化、智能寻源、精准交期承诺，自动补货建议让每笔订单"交期立即可知"。

**实施路径：** ① 整合全国100+配送中心仓储数据，建立全渠道库存统一视图，缺货自动生成最优补货方案 ② 开发智能寻源引擎：客户下单后自动匹配最优出货仓，综合距离、库存、成本多维决策 ③ 部署交期承诺模型：基于实时产能+物流路径秒级计算，向客户推送精准到天交付时间 ④ 打通WMS-TMS-OMS系统链路，订单状态全流程可追踪，异常节点自动预警

**技术标签：** 04.01.03 端到端可视 | 04.01.01 供应链控制塔 | 02.02.04 供应商协同 | 05.02.01 大数据分析 | 05.02.03 实时分析


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### ? 3 供应链控制塔 核心用例

**业务痛点：** 多级分销网络叠加小批量订单激增，传统供应链管理靠日报+周会，问题发现滞后、决策依赖经验。计划、履约、物流各环节数据割裂，无法形成端到端闭环管控。

**解决思路：** 搭建全链路供应链控制塔，集成计划排产、库存履约、物流执行三大域数据，构建AI预警机制。整合仓储资源优化装载算法与配送路径，运输周期大幅缩短。

**实施路径：** ① 建立供应链数据中台，统一计划域（APS/预测）、履约域（OMS/WMS）、物流域（TMS）数据标准 ② 部署AI预警引擎：设定交期偏差、库存水位、物流异常等20+监测指标，自动触发分级告警 ③ 上线装载算法优化模块，在订单合并、车辆配载、路径规划三个维度建立优化模型 ④ 实现端到端KPI驾驶舱，从供应商到消费者的全链路指标实时可视化

**技术标签：** 04.01.01 供应链控制塔 | 04.01.03 端到端可视 | 04.02.03 需求预测 | 05.02.03 实时分析 | 03.04.01 智能仓储


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### ? 4 AIGC配送安装辅助 核心用例

**业务痛点：** 热水器等大家电安装复杂，一次安装成功率低导致二次上门成本高。售后维修依赖技师经验，偏远地区缺乏高级技工，维修效率低、客户满意度波动大。

**解决思路：** 算法匹配工程师+智能路线规划实现送货安装一次完成；售后端引入远程修复与AIGC维修专家，AI辅助故障诊断与维修指导，大模型根据故障描述自动生成维修方案。

**实施路径：** ① 建立安装工程师技能画像库（品类专长、区域、评价），算法自动匹配最优派单 ② 部署智能路线规划：综合交通、时段、工单紧急度，生成高效出车方案 ③ 构建AIGC维修专家知识库：沉淀10万+维修案例，大模型根据故障码+用户描述即时生成维修步骤 ④ 推出远程诊断模块：IoT设备数据回传+视频远程辅助，实现50%以上远程修复

**技术标签：** 05.01.01 大模型/AI | 01.01.05 IoT设备 | 06.01.02 C2M | 07.01.01 5G | 05.03.03 云边协同


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 端到端交货周期 | ↓39% | 下单即知交期，全链路可控 | 智能寻源+AI排产+物流优化，客户从下单到收货全程可预期 |
| 库存周转天数 | ↓30% | 一盘货全渠道可视，智能补货 | 全国100+仓统一视图，缺货自动补货建议，库存效率↑45% |
| 市场缺陷率 | ↓86% | 全流程质量追溯+AI预警 | 从制造到交付全链路质量管控，AIGC辅助服务提升客户满意度 |
| 运输周期 | ↓48% | 算法优化装载+智能路径规划 | 多目标优化模型综合路况、油价、时效，降本增效双赢 |
| 服务安装时长 | ↓44% | 工程师智能匹配+AIGC辅助 | 送货安装一次完成，AIGC维修专家10秒输出方案 |
| 碳排放 | ↓47% | 能碳管控+清洁能源转型 | 绿色供应链理念贯穿产销全流程 |