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    【智享会】蒙牛全数智化工厂建设经验分享

    蒙牛集团常温事业部数智化建设部总监 袁九正系统讲述了蒙牛在供应链端的数字化建设实践。他从转型逻辑、灯塔工厂建设成果、传统工厂数字化改造要点、六大平台建设方法论,以及未来 AI 在供应链端的应用展望等方面,深入解析了蒙牛如何通过数智化驱动供应链效率跃升、质量稳定与管理重塑,为乳制品行业提供可复制、可落地的转型样本。
    直播时间:2025-10-24 08:00-08:00

    一、供应链数字化的底层逻辑:从消费变化出发

    1、消费端驱动的精准增长需求

    袁九正指出,供应链数字化的起点不在工厂,而在消费端。

    • 消费渠道变化:从传统流通渠道转向山姆、大型商超与便捷连锁,要求企业从“大规模增长”转向“精准增长”。

    • 新生代需求变化:00 后、10 后关注环保、健康与情绪价值,产品需求呈现“小批量、个性化”,对供应链提出更高的柔性与效率要求。

    2、“一横两纵”的总体建设逻辑

    • 横:端到端产销协同打通销售、采购、制造、物流,实现产销全链路一致性。

    • 纵:两条数字化纵深建设1)制造端数字化工厂建设:采购、生产、质检、能源、园区、物流**数字化; 2)高端供应链数字化:从订单到运输、仓网布局与履约全链路智能化管理。

    、宁夏灯塔工厂:从 2000 人到 100 人的效率革命

    1、三个“100”带来行业断层级效率

    宁夏灯塔工厂设立三个目标:100 人团队、100 亿产值、100 万吨产量。 相较传统工厂 2000–3000 人,人效提升 20 倍以上。 同时,通过算法驱动的柔性生产,质量稳定性显著提升。


    2、产学研联合打造的“行业**强大脑”


    该工厂是典型的产学研结合项目:

    • 多所高校、国内外技术公司深度参与

    • 使用了 30+ 项第四次工业革命高级用例

    • 实现智能装备、算法模型与运营管理的深度耦合

    3、技术突破创新路径

    • 链路创新:打通消费端与生产端,能源、园区、物流、生产全链路数据贯通,实现供需实时匹配;

    • 技术创新:智能装备、智能产线、工艺革新,支持灯塔工厂建设;

    • 追溯创新:一维码、物码营销,实现从产品到消费者的全链路追溯。


    4、管理方式革命


    • 从“厂长指挥工厂” → “算法指挥厂长”

    • 组织架构从 9 个部门→3 大平台

    • 决策**数字化、自动化

    三、从老工厂到新灯塔:蒙牛的数字化落地方法

    袁九正坦言,流程行业真正关注生产效率提升的灯塔工厂并不多,其难点在于:

    • 对装备制造水平要求极高

    • 对整线设备的链路数字化要求高

    • 对管理体系要求高

    蒙牛在宁夏工厂形成的方法论,正被用于山东蒙牛等老工厂的改造。

    、传统工厂的痛点与数字化解决方案

    1、传统工厂问题画像

    • 靠经验做判断:排线、配方、工艺路径靠人;

    • 专人专岗、效率低:无法一人多岗;

    • 异常靠层层汇报:缺乏体系化、自动化处理。

    2、蒙牛的系统化解决办法

    • 用模型、算法解决经验判断问题;

    • 以“作业任务化”实现一人多岗;

    • 用系统进行异常驱动和自动管控;

    • 用“数据驱动作业”取代“人驱动作业”。

    、数字化工厂的设计逻辑:从自动化到运营智能化

    袁九正强调:“数字化不是设备自动化,而是作业自动化与流程化。”


    数字化工厂的核心逻辑包括:

    • 所有作业过程自动化、流程化;

    • 全部信息电子化、在线化;

    • 系统建设以“效率提升”和“成本降低”为根本目标;

    • 建设路径从“单机智能 → 整线机控 → 全域数字化”;

    • 三大基础支撑:物理和业务信息网络的互联互通

    • 数据分析处理和调度模型

    • 运营管理模式创新变革

    、六大平台体系:供应链数字化的全景架构

    1、采平台

    • 供应商前置检验

    • 工厂无需重复检验

    2、生产平台

    • 数据驱动作业

    • 作业自动化与调度化

    3、质量检验平台

    • 宁夏实验室 9 人 → 传统工厂需 100–200 人

    • 参与全球 SSO 质量实验室标准制定

    4、能源平台

    • 生产前能源按需供给

    • 降低能耗

    5、物流平台

    • 实现全链物流智能化与可视化

    • 奶车从 2 公里外签到到出厂全程自动调度

    6、智慧园区

    • 全链路时间管理和节奏控制

    • 提升履约效率

    、AI 的供应链应用方向:未来已来

    1、当前已成熟的应用

    • 质量缺陷识别

    • 视觉检测与风味缺陷识别

    2、正在突破的方向

    • 人机协同(数字人)

    • 供应链协同与库存优化(核心未来价值)

    • 产销协同预测模型

    3、仍需探索的问题

    • 排产属于复杂统筹问题,目前 AI 难以完全解决。

    4、商业化探索

    灯塔工厂正在开展两类商业化路径:

    • 品牌影响力输出(灯塔名片)

    • 灯塔课程与智能制造服务输出这让灯塔工厂从“系统建设者”转向“行业赋能者”。



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