前沿拓展：

2022年3月30日，世界經濟論壇（WEF）宣布，有13家新工廠加入其全球燈塔網絡。至此，全球燈塔網絡擴至103家，中國共有37家燈塔，占全球燈塔總數的1/3以上。

據了解，有智能制造“奧斯卡”之稱的“燈塔工廠”，是由達沃斯世界經濟論壇和麥肯錫咨詢公司共同遴選的數字化制造和全球化4.0示范者，代表全球制造業領域智能制造和數字化最高水平。

中國入圍企業主要分布在機械制造、汽車制造、家用電器、鋼鐵制造、電子設備制造、紡織服裝、食品制造等制造業領域，在生產運營管理上展現出過人之處。評判標準包括是否擁有第四次工業革命的所有必備特征，具體包括自動化、工業物聯網（IIOT）、數字化、大數據分析、第五代移動通信技術（5G）等技術。

麥肯錫公司全球董事合伙人、數字制造業全球負責人Enno de Boer表示：“這103家燈塔工廠向我們展示了數字技術如何提升價值鏈韌性，促進增長以及環境和人類可持續性。過去，實現可持續性和韌性通常要以犧牲效率為代價，但如今這已經發生改變。企業現在可以使用數字指南和科技工具，提高運營的靈活性、敏捷性和可持續性。有了這些工具，他們就可以增強人的能力，實現可持續發展領域的突破并加快科技創新——這就是智能制造的秘訣。”

本文按照時間順序，梳理了八批103家燈塔工廠的概況。

第八批13家

（2022年3月公布）

1

強生旗下楊森制藥（拉蒂娜）

楊森拉蒂娜工廠一直在積極部署數字化技術解決方案，致力于提高新產品的上市速度、競爭力和靈活性，并提高產品質量，將產品不合格率降低30%、產品上市時間縮短84%，同時將能源成本降低10%、物流勞動成本降低72%。

2

賽諾菲 （巴黎）

為了加快實施節約計劃，賽諾菲在兩年前開啟采購運營數字化，并積極采用分析技術。截至目前，該廠已經打造和部署了六大產品（即數據平臺、成本建模平臺、成本監測平臺、智能化招標分析平臺、供應商績效追蹤平臺和系統監測管理平臺），為工廠開支節省了10%，并改變了工廠的運作方式。

3

Teva梯瓦制藥（阿姆斯特丹）

公司全球采購部助力了Teva梯瓦制藥的毛利率改善計劃實施，也助力公司實現自由現金流的目標。通過智能工廠改造，Teva梯瓦制藥將勞動力工作效率提高了30%，優化了跨部門合作流程。

4

京東方科技集團（中國福州）

為實現用一流的產品質量贏得市場份額，京東方福州在完全自動化的生產系統中廣泛采用人工智能和高級分析技術，力求實現最卓越的產品質量、設備效率和能源可持續性，在未進行重大資本投資的情況下，將新產品產量生產期縮短43%、單位成本降低34%，并將產量提升30%。

5

博世（中國長沙）

面對20%的勞動力成本增長、市場價格連年下降超10%，以及客戶訂單頻繁波動等市場不利因素，博世長沙通過45個結合自動化和人工智能的智能制造案例，不僅提高了自身的競爭力，保持其市場領先位置，而且完成對新能源汽車客戶100%的滲透，助工廠實現“碳中和”目標。

6

海爾（中國鄭州）

為應對快速增長的熱水器市場需求，以及滿足對高端產品和服務的日益增長要求，海爾鄭州工廠利用大數據、5G邊緣計算和超寬帶解決方案，與供應商、工廠和客戶建立起更加緊密的聯系，2020~2021年，其訂單響應速度提高25%、生產效率提高31%、產品質量提高26%。

7

強生消費品（泰國）有限公司（曼谷）

為提升靈敏度、提高盈利水平和節約成本，強生曼谷工廠采用協作式供應鏈控制塔、計算流體力學、人工智能能源優化、高級物流數據分析等多項技術，將價值鏈的營業收入增加47%，庫存水平降低25%、端到端供應鏈周期縮短43%、生產效率提升42%，并將碳足跡優化20%。

8

LG電子（韓國昌原）

為將產品組合的復雜性降低70%，滿足客戶對產品質量的更高要求，以及解決勞動力短缺問題，LG電子重新規劃了位于韓國昌原的一座舊工廠，利用柔性自動化、數字化績效管理和人工智能等技術，將其改造成為一座數字化工廠，從而將生產效率提高17%，現場質量提高70%，同時庫存和能耗水平分別降低30%。

9

美的（中國荊州）

基于消費者消費變化和日趨復雜的產品需求，擁有三十年歷史的美的集團荊州工廠大規模引入柔性自動化、物聯網和人工智能技術，致力于改變制造系統，從而將勞動力生產率提高52%、生產周期縮短25%、單位產品的公用資源消耗降低20%。

10

美的（中國合肥）

為了滿足國內高端市場的需求和海外市場擴張的需要，合肥美的洗衣機有限公司在整個“端到端”的價值鏈中廣泛部署人工智能和物聯網技術，旨在提高響應速度和供應鏈效率，最終實現訂貨交付時間縮短56%、客戶報告的缺陷率降低36%、勞動生產率提高45%等目標。

11

寶潔（中國廣州）

為滿足日益增長的電子商務上升需求，寶潔廣州利用人工智能、柔性自動化和數字孿生技術，對其價值鏈中多個系統進行整合，以便更好地服務全渠道消費者。這一舉措提升了供應鏈的響應速度，將庫存和物流成本分別降低了30%和15%，三年內的準時交付率達到99.9%。

12

施耐德電氣（海得拉巴）

面對客戶需求的不斷變化，以及54%的業務增長速度，施耐德電氣利用了工業物聯網基礎設施、預測性/規范性分析和人工智能深度學習等技術，將現場故障率降低48%、訂貨交付時間縮短67%，同時將生產效率提高9%。

13

聯合利華（達帕達）

為加快創新步伐、更快響應消費者需求、在日益嚴峻的市場環境中提升成本競爭力和落實可持續發展目標，聯合利華達帕達工廠在“端到端”的價值鏈中采用了數字化、自動化和人工智能-機器學習等技術，將產品開發周期縮短50%、制造成本降低39%、能源消耗減少31%。

第七批21家

（2021年9月公布）

1

德龍集團（特雷維索）

為加強市場競爭力，德龍集團特雷維索工廠投資打造“數字化和分析能力”平臺，提高了業務經營的靈敏度（將最小訂單量降低92%、交貨期縮短82%）和生產效率（將勞動力生產率提高33%），實現了產品的高質量（將現場品質提高33%，并獲得食品和飲料行業認證）。

2

偉創力（阿爾特霍芬）

面對來自低成本地區的強有力競爭，偉創力阿爾特霍芬工廠采用智能制造相關技術，以提高運營效率和靈活性。通過提供監管力度和質量標準，偉創力在物理資產不變的情況下，其營收提高50%。

3

強生視力健（英國倫敦）

為改善客戶體驗，強生視力健采用適應性流程控制、人工智能和機器人等技術，將庫存量單位提高50%，實現百分百的個性化包裝配置，將客戶服務水平提高8%，同時將到達貨物的碳足跡減少53%。

4

漢高（托盧卡）

這家成立于1970年的工廠以少品類、大批量生產為主，目前正致力于數字化轉型，以提高工作人員效率和數據透明度。通過智能制造技術改造，其加工成本降低15%、能耗降低14%、設備綜合效率提升90%。

5

強生旗下骨科公司德普伊辛迪斯

（布里奇沃特）

為解決成本壓力和手術室使用效率低等問題，強生旗下骨科公司德普伊辛迪斯實施了一項信息化技術管理方案——“高級病例管理”，在其北美地區的關節修復種植體（臀部和膝蓋）整個價值鏈中采用開源應用程序接口架構、機器學習算法和一套數字化工具，將手術室的器械托盤數量減少63%、種植體庫存減少40%，使不同類型手術的手術室搭建時間縮短約15%。

6

Protolabs （普利茅斯）

Protolabs是一家數字化本地制造商，通過利用數字線程技術，為客戶提供注塑生產服務，實現智能化轉型。從只提供原型服務的供應商，轉變為生產供應商。公司將生產周期縮短為一天，實現高于行業平均水平20%的毛利潤，一舉超越傳統競爭廠商。

7

友達光電（中國臺中）

為應對勞工短缺、高度定制化產品要求和極端的氣候條件等挑戰，以及顯示面板行業的競爭，友達光電（臺中）三號工廠投資打造了其定制自動化能力，建設了一個數字分析和人工智能開發平臺，將生產效率提高32%、高級產品的產量提高60%，同時分別將用水量和碳排放量降低23%和20%。

8

寧德時代（中國寧德）

為應對日益復雜的制造工藝和滿足高質量產品的需求，寧德時代利用人工智能、先進分析和邊緣/云計算等技術，三年內實現了在生產每組電池耗時1.7秒的速度下僅有十億分之一的缺陷率，同時將勞動生產率提高75%、每年的能源消耗降低10%。

9

中信戴卡（中國秦皇島）

鑒于汽車設備制造商日益希望獲得小批量、高質量的產品，中信戴卡采用柔性自動化、人工智能和5G等技術，打造了數字化制造系統，不僅提升了生產靈活性，還將制造成本降低33%。

圖源：中信集團

10

富士康（中國武漢）

為滿足客戶要求，提升定制化水平，縮短交貨周期，富士康武漢工廠大規模引入先進分析和柔性自動化技術，重新設計制造系統，將直接勞動生產率提高86%、質量損失減少38%、交貨周期縮短至48小時（縮短了29%）。

11

富士康（中國鄭州）

為解決技能工人缺乏、產品質量性能不穩和市場需求不確定等問題，富士康鄭州采用柔性自動化技術，將勞動生產率提高102%，并利用數字化和人工智能技術將產品質量缺陷減少38%、設備綜合效率提高27%。

圖源：富士康

12

海爾（中國天津）

為滿足客戶的期望，提供更加多元的產品、更快捷的送貨和更高質量的服務，海爾在天津新建的洗衣機工廠將5G、工業物聯網、自動化和先進分析等技術結合起來，將產品設計速度提高50%、質量缺陷減少26%、單位產品的能耗降低18%。

13

群創光電（中國高雄）

面對面板行業的激烈競爭、客戶更高的質量要求和毛利潤的嚴重下滑，群創光電八號工廠投入采用先進自動化、物聯網和先進分析等技術，將加工能力提高40%、成品率損失降低33%，從而提高其產品的生產能力。

14

LS電氣 （韓國清州）

為滿足日益上升的需求，也為降低生產成本，LS電氣對韓國清州一處工廠進行變革，采用基于工業物聯網的自動化技術、基于機器學習的檢測技術和先進的流程控制技術，實現大規模定制化生產，并將生產成本降低20%。

15

三一（中國北京）

面對多品類、小批量重型機械市場需求和復雜性不斷增加的背景下，三一（北京）部署了先進的人機協作自動化技術、人工智能和物聯網技術，將勞動生產率提高85%、生產周期縮短77%，從原先的30天縮短至7天。

16

施耐德電氣（中國無錫）

施耐德電氣在中國無錫的電子部件工廠擁有20年歷史，如今，為應對日益頻繁的生產更改和訂單配置需求，建立起靈活的生產線，綜合采用模塊化人機合作工作站、人工智能視覺檢測等技術，將產品上市時間縮短25%，并利用先進分析技術，自動分析問題根源和檢測整個供應鏈中的異常情況，將準時交貨率提升30%。

圖源：無錫高新區在線

17

聯合利華（中國太倉）

為把握電子商務和大型賣場渠道的商業發展機遇，聯合利華（太倉）冰淇淋工廠部署了一次性掃描、一站式觀看平臺，以便在制造和食品加工等環節為客戶打造端到端的透明供應鏈，并根據消費者的數字化需求，打造了靈活的數字化研發平臺，將創新周期縮短75%，從原來的12個月縮短至3個月。

18

西部數據（檳城）

面對越來越嚴格的產品質量要求，以及成本優化的壓力，西部數據檳城工廠積極擁抱數字化，向“熄燈制造”模式轉型，實行自動化生產和物流，將工廠成本降低32%，并通過打造智能化規劃系統，轉向“按單定制”模式，使得產品庫存減少50%、交貨周期縮短50%。

19

西部數據（巴真武里）

隨著硬盤驅動器市場需求的快速上升，以及面對日益嚴格的產品質量要求和不斷增加的成本壓力，西部數據泰國工廠利用網絡互連和先進分析技術，實時公開供應商、生產、物流和客戶等信息，并提供基于數據分析的產業洞察和預測分析，從一個產能飽和的制造工廠，轉型為擁有一套數字化運營系統的智能共產，最終將工廠產量提高123%、采購和生產成本降低30%、產品退貨率降低43%。

20

Ar?elik（埃斯基謝希爾）

為應對不斷增加的客戶需求和日益多元化的產品需求，Ar?elik利用其靈活的工作室，兩年之內在自動化、機器人物流和數據人工智能系統等領域部署了30多個案例，實現靈活的產品制造，投資回報周期縮短為1.2年。

21

沙特阿美（布蓋格）

為進一步提高產品質量和可持續發展水平，沙特阿美發揮其數據、先進分析和自動化等技術的優勢，推進制造工藝的轉型，將產品質量提高21%、能耗降低了14.5%。

第六批15家

（2021年3月公布）

1

博世（中國蘇州）

作為集團內部卓越生產的典范，博世蘇州在生產和物流環節實施了數字化轉型戰略，將生產成本降低15%，同時將產品質量提升10%。

圖源：博世資訊小助手

2

富士康（中國成都）

面對快速增長的市場需求和勞動力短缺問題，富士康成都采用混合現實、人工智能和物聯網等技術，將生產效率提升200%、設備的整體效能提升17%。

圖源：富士康

3

惠普（新加坡）

隨著產品復雜性的提升，以及勞動力短缺帶來的質量和成本挑戰，為了在國家層面重點打造高附加值的制造業，惠普新加坡開啟數字化轉型之路，推動工廠從響應式勞動密集型模式向人工智能驅動的數字化、自動化生產經營模式轉變，將生產成本提高20%、生產效率和產品質量提升70%。

4

美的（中國順德）

為了發展電商業務和擴大海外市場份額，美的實施采購數字化、彈性自動化、質量管理數字化、物流智能化和銷售數字化等一系列舉措，將產品成本降低6%、訂單交付周期縮短56%，并將二氧化碳排放量減少9.6%。

5

ReNew（印度胡布利）

面對公司資產規模的不斷擴大和新興市場帶來的競爭壓力，印度最大的可再生能源公司ReNew Power開啟數字化轉型之路，利用專門的高級分析技術和機器學習解決方案等，在不增加任何資本支出的情況下，將風能和太陽能資產增加2.2%、停機時間減少31%、員工生產效率提高31%。

6

塔塔鋼鐵（印度賈姆謝德布爾）

為了解決運營關鍵績效指標停滯和壟斷原料優勢即將喪失的問題，具有110年歷史的塔塔鋼鐵賈姆謝德布爾工廠克服技術慣性，部署了多項數字化技術：例如，在采購環節部署機器學習和高級分析等技術，使得原材料成本減少4%；在生產和物流規劃環節部署規范性分析技術，使客戶服務成本降低21%。

7

青島啤酒（中國青島）

鑒于消費者日益需要個性化、差異化和多樣化的啤酒產品，擁有118年歷史的青島啤酒在其價值鏈上重新部署了智能化數字技術，以滿足消費者需求，將客戶訂單的交付時間和新產品開發時間降低50%，定制化啤酒的份額和營收分別增加33%和14%。

8

緯創（中國昆山）

為應對“多品種、小批量”的經營挑戰，緯創利用人工智能、物聯網和柔性自動化技術，在生產、物流和供應商管理等環節提高了員工、資產和能源效率，將生產成本降低26%、能源消耗減少49%。

9

漢高（西班牙加泰羅尼亞）

為了進一步提高生產效率和公司的可持續發展水平，漢高在原有核心數字技術的基礎上，大規模使用數字化改造技術，將其加泰羅尼亞工廠的網絡和實體系統連接起來，將運營成本降低15%、產品上市時間縮短30%，同時還有效減少了碳排放。

10

強生消費者保健（瑞典赫爾辛堡）

面對監管日益嚴格的醫療保健和消費品環境，強生消費者保健部門為滿足客戶需求，采用數字孿生、機器人、高科技追蹤和追溯等技術來提升運營靈活性，將產品產量提高7%、產品上市時間縮短25%、產品成本降低20%。此外，該工廠加大投資力度，通過數字化改造技術，實現綠色科技的互聯互通，成為強生公司首個實現“碳中和”的工廠。

11

寶潔（法國亞眠）

寶潔亞眠工廠長期致力于在新產品生產過程中推動運營轉型，如今，其全面開啟數字化轉型之路，采用數字孿生技術、數字化運營管理和倉儲優化解決方案，三年內使產量持續增長30%、庫存水平降低6%、整體設備效能提高10%，并將廢品廢料減少40%。

12

西門子（德國安貝格）

為了達成生產效率目標，該工廠采取結構化、精益化數字工廠策略，部署智能機器人、人工智能工藝控制和預測維護算法等技術，在產品復雜性翻倍、電力和資源消耗不變的情況下，將工廠產量增加40%。

13

STAR煉油廠（土耳其伊茲密爾）

為了維持公司在歐洲煉油行業的競爭優勢，伊茲密爾STAR煉油廠最初的規劃定位是成為“世界上技術最先進的煉油廠”。該廠投入7000多萬美元，以大力部署先進技術（如資產數字化績效管理、數字孿生和機器學習等）和提高組織能力，將柴油和航空燃油的產量提高10%，同時將維護成本降低20%。

14

愛立信（美國路易斯維爾）

隨著5G無線電需求的不斷增加，愛立信在美國建立了基于5G技術的數字化和本地化工廠，以貼近客戶的需求。該廠采取靈活的運作方式和高效的工業物聯網基礎設施，在12個月內打造了25個用戶案例，使得每位員工的產出提高120%、訂單交付周期縮短75%、庫存水平降低50%。

15

寶潔（美國萊馬）

隨著消費趨勢變化，產品外包裝變得越來越復雜。為了應對這一趨勢，寶潔萊馬工廠投資部署數字孿生、高級分析和機器人自動化等技術，大力提高供應鏈的靈活性，將新產品的上市時間縮短10%，使勞動生產率提高5%。

第五批10家

（2020年9月公布）

1

阿里巴巴（中國杭州）

阿里巴巴迅犀試點工廠將強大的數字技術與消費者洞察結合起來，打造了全新的數字化新制造模式。它支持基于消費者需求的“端到端”按需生產，并通過縮短75%的交貨時間、降低30%的庫存需求，甚至減少50%的用水量，助力中小企業在快速發展的時尚和服裝市場獲得競爭力。

2

美光科技（中國臺中）

為推動生產率的進一步提升，美光的大批量先進半導體存儲器制造廠開發了集成物聯網和分析平臺，確保可以實時識別制造異常，同時提供自動化根本原因分析，從而加快了20%的新產品投產速度，減少了30%的計劃外停工時間，并提高了20%的勞動生產率。

3

美的集團（中國廣州）

面對家電行業的激烈競爭以及電子商務領域的快速發展，美的集團利用數字化技術，實現從自動化工廠向端到端互聯價值鏈的轉型升級，使得勞動效率提高28%、單位成本降低14%、訂單交付期縮短56%。

4

聯合利華（中國合肥）

隨著電子商務在中國的蓬勃發展，聯合利華通過在生產、配套倉儲和配送領域大規模部署柔性自動化和人工智能等數字化解決方案，建立了拉動式生產模式，將訂單到交付的交貨期縮短50%，電子商務消費者投訴減少30%，同時降低34%的成本。

圖源：合肥市人民政府

5

雷諾集團（莫伯日）

為了維持工廠的競爭力，雷諾集團在其擁有50年歷史的制造工廠中廣泛部署數字化技術，從而減少了50%的保修事件，提高了工廠應對多種車輛配置的靈活性，以及降低16%的制造成本。

6

Janssen Large Molecule（科克）

隨著對生物制品需求的快速變化和不斷增長，Janssen Large Molecule通過數字化方式將研發、內部制造和外部制造連接起來，同時部署先進的過程控制解決方案，以實現實時可監測供應鏈狀態，使得其可靠性提高了50%。

7

諾和諾德（希勒勒）

面對不斷變化的市場需求，以及成本壓力的變大，諾和諾德大力投資數字化、自動化和高級分析等技術；同時，為進行大規模推廣，諾和諾德構建了強大的全公司工業物聯網操作系統，將設備效率和生產率提高30%。

8

沙特阿美（庫阿斯）

為提高運營韌性，沙特阿美庫阿斯油田被建成為完全互聯的智能油田，擁有40000多個傳感器，覆蓋分布在150 x 40公里的500多口油井，實現了對設備和管道的自主流程控制、遠程操作和監控，從而實現油井產量最大化，僅“智能完井技術”就可貢獻至少15%的產量。

圖源：阿美亞洲

9

DCP Midstream（丹佛）

面對市場波動，通過運營轉型和推動創新轉型，DCP Midstream利用內部開發的數字解決方案和技術風險合作伙伴關系，將運營遠程控制與其規劃、物流和商業等系統結合，實現了利潤的實時優化，創造出超過5000萬美元的價值。

10

施耐德電氣（萊克星頓）

為保持業務和技術優勢，施耐德電氣將已有60多年歷史的工廠進行數字化改造，實現了從供應商到客戶的“端到端”轉變，使得客戶滿意度提高20%、需求預測準確率提高20%，并將能源成本降低26%。

圖源：施耐德電氣

第四批18家

（2020年1月公布）

1

寶山鋼鐵（中國上海）

寶山鋼鐵很早就采用了數字化。寶山鋼鐵廣泛應用人工智能和高級分析技術，使其在數字時代依然可以保持行業競爭力，創造出5000萬美元的價值。

圖源：寶鋼股份直通車

2

福田康明斯（中國北京）

福田康明斯在其設計、生產和售后服務的整個“端到端”產品生命周期中都自主部署了物聯網和人工智能。其產品質量和顧客滿意度由此提高40%。

圖源：康明斯中國

3

通用電氣醫療集團（日本日野）

這家擁有30多年精益制造經驗的通用電氣工廠利用智能制造技術轉型為數字化精益制造，從而成功取得更高業績。其成本降低30%、周期縮短46%。

4

海爾（中國沈陽）

海爾沈陽電冰箱廠是以用戶為中心的大規模定制模式的典范。通過部署可擴展的數字平臺，實現供應商和用戶的端到端連接，從而使其直接勞動生產率提高28%。

5

日立（日本奧米卡工廠）

日立奧米卡工廠在工程、生產和維護運營中應用了一系列工業物聯網技術和數據分析，從而在不影響質量的情況下，將核心產品的交付周期縮短50%。

6

英飛凌（新加坡）

英飛凌在其制造工廠和供應鏈網絡中應用數據、高級分析和自動化技術，從而降低30%的直接勞動力成本，提高15%的資本效率。

7

強生醫療（中國蘇州）

該工廠推廣了其他強生工廠開發的標準化數字解決方案，從而實現業績提升，生產率提高15%。

圖源：蘇州工信

8

美光（新加坡）

這家半導體制造廠整合了大數據基礎設施和工業物聯網，以實施人工智能和數據科學解決方案，從而提高了產品質量標準，并使新產品的生產速度翻了一番。

9

寶潔（中國太倉）

這家年輕的工廠利用智能制造技術打造出寶潔亞洲的首個關燈工廠運營，并連接了端到端供應鏈。生產率由此提高2.5倍，生產敏捷性大大提高，實現電子商務增長和提升了員工滿意度。

圖源：寶潔中國

10

濰柴（中國濰坊）

濰柴對整個端到端價值鏈進行了數字化改造，以便準確了解客戶需求、降低成本。在人工智能和汽車互聯網的助力下，濰柴的研發周期縮短20%、運營成本降低35%。

圖源：濰柴集團

11

愛科（德國馬克托波道夫）

通過將數字解決方案與智能生產線設計相結合，愛科旗下芬特公司（Fendt）可以在一條批量生產線上生產9個系列的拖拉機（從72馬力到500馬力不等）。由此，生產率提高24%、生產周期縮短60%。

12

葛蘭素史克（英國韋爾）

這家制藥廠在生產運營中全面應用了智能制造技術，借助高級分析和神經網絡，充分利用現有的數據集。由此，生產速度提高21%，停工期縮短，產量有所提高，設備整體效能提升10%。

13

漢高（德國杜塞爾多夫）

漢高開發了一個基于云的數據平臺，可以實時連接30多家工廠和10多家分銷中心，有助于滿足客戶和消費者對服務和可持續性日漸增長的期望值，同時實現兩位數的成本和庫存降低。

14

雷諾集團（巴西庫里提巴）

雷諾庫里提巴工廠采用智能制造相關技術，以提高員工效率，并攜手包括經銷商、客戶和員工在內的價值鏈參與方，共同開發互聯互通的生態系統。在沒有大幅資金投入的情況下，使勞動生產率提高18%。

15

MODEC（巴西里約熱內盧）

MODEC采用先進分析技術，實現對采油船的預防性維護，并合理運用其內部生產裝備的數字孿生系統以及專屬數據平臺，旨在加快開發并實現新算法的指數級擴展，成功使海上采油平臺的停工時間減少65%。

16

Petkim（土耳其伊茲密爾）

這家35年歷史的石化工廠開啟數字化轉型之路，推動價值創造。Petkim自行研發了人工智能算法，分析了數十億種生產情景，優化流程和產品定價，使稅前收益增長20%以上。

圖源：Petkim官網

17

聯合利華（阿聯酋迪拜）

為增強成本競爭力，聯合利華阿聯酋迪拜一個當地團隊建立起工廠數據湖，大規模開發和部署其智能制造案例。盡管投資和時間有限，最終其成本降幅仍達25%以上。

18

強生視力健（美國杰克遜維爾）

強生視力健采用數字化形式，建立起從供應商到消費者的端到端價值鏈，采取可重構的制造模式，實現兩位數的成本下降和銷售增長。

第三批10家

（2019年7月公布）

1

Ar?elik（羅馬尼亞Ulmi）

該工廠是Ar?elik用例實驗室的研發成果，其設計的生產速度相當于此前工廠的兩倍。自建成投產以來，由于實現了低價值任務的自動化，工廠的運營成本下降11%。

2

福特奧特桑（土耳其科賈埃利省）

該工廠利用數字制造和先進自動化技術，突破此前的精益生產思路，在不增加資本支出的情況下，將產量提升6%，將員工參與度提高45%。

3

諾基亞（芬蘭奧盧）

這家完全數字化的諾基亞工廠專注于新產品研發，將產品上市速度提升50%、生產效率提高30%。

4

Petrosea （印度尼西亞Tabang）

由于位置偏遠，這家采礦服務供應商采用了多項智能制造技術（如優化卡車調度、實時監測和無人機勘查等），在短短六個月內將礦井扭虧為盈。

5

浦項鋼鐵（韓國浦項）

它將人工智能技術引入鋼鐵行業，提升了生產效率和產品質量。目前，浦項鋼鐵正與地方學術界、中小企業和初創企業攜手合作，打造自己的智能工廠平臺。

6

雷諾集團（法國Cléon）

這家雷諾工廠采用多項數字化技術（如協作機器人、虛擬現實等），以減少能耗和實現重復性工作的自動化。

7

上汽大通（中國南京）

面對競爭激烈的市場環境，這家工廠實施了大規模定制化的新模式。通過一體化數字主線，對從客戶到供應商的端到端價值鏈實行數字化，在提高銷售量的同時減少成本。

8

施耐德電氣（印度尼西亞巴淡島）

作為施耐德制造網絡的六家智能化工廠之一，這家生產基地開發出自己的數字化技術解決方案（如物聯網平臺），然后將其擴展到整個施耐德網絡和其他公司。

9

塔塔鋼鐵（印度卡林加納加）

該工廠對數字分析解決方案進行巨額投資，并積極開展能力建設，幫助原本相對初級和缺乏經驗的團隊提高數字化技能，將產品上市時間縮短50%。

圖源：麥肯錫

10

Zymergen生物科技公司（美國）

這家生物工程工廠是一家地地道道的數字化企業，將機器人和人工智能技術融入高度依賴人力勞動的生產流程，從而將創新速度提高一倍。

圖源：麥肯錫

第二批7家

（2019年1月公布）

1

寶馬集團（德國雷根斯堡）

該汽車工廠在2018年生產了約320000輛汽車。盡管在引入定制化物聯網平臺上投入了不少時間與成本，但工廠最終成功將新應用程序部署時長削減80%，在大幅降低物流成本的同時其質量問題減少5%。

2

丹佛斯商用壓縮機（中國天津）

該工廠主要生產制冷、空調機組等產品所需的壓縮機。丹佛斯憑借全數字追溯系統與智能傳感器、視覺檢測、自動監控系統等數字工具成功改善質量控制體系，在兩年內將勞動生產率提高30%、客戶投訴率減少57%。

3

富士康（中國深圳）

這家專門生產智能手機等電氣設備組件的工廠采用全自動化制造流程，配備機器學習和人工智能型設備自動優化系統、智能自我維護系統和智能生產實時狀態監控系統。富士康率先引入智能制造相關技術，令生產效率提高30%，庫存周期降低15%。

4

Rold（意大利Cerro Maggiore）

這家擁有240名員工的企業，主要生產洗衣機和洗碗機鎖定系統。作為“燈塔網絡”中唯一一家中小型企業，Rold使用智能手表、快速成型和數字儀表板等數字化技術，成功將營業額提升7%~8%。

圖源：麥肯錫

5

Sandvik Coromant （瑞典Gimo）

這家切削刀具生產商利用覆蓋全生產流程的數字化技術，大幅提高勞動生產率。“非接觸式轉換”就是其中一例，其支持設計模式自動更改，即使在無人操作（移除結束時的指示）的轉換期間也是如此。

6

沙特阿美Uthmaniyah天然氣廠

（沙特阿拉伯Uthmaniyah）

這座巨型天然氣處理廠已經成為多項數字化技術應用的表率，包括管道和機械無人機檢查技術（節約約90%的檢查時間）和可穿戴技術，如數字頭盔，可有助于減少工人檢查和維修時間。

7

塔塔鋼鐵（荷蘭艾默伊登）

這座大型工廠擁有9000名員工，它始終堅持以人為本，特別設立了高級分析學院，以協助工作人員提高效率、減少廢棄物、改進生產過程質量和可靠性，令工廠財務狀況大有改善。

第一批9家

（2018年9月公布）

1

拜爾生物制藥（意大利加巴納特）

大多數企業使用的數據不到其產生的1%，但拜耳憑借龐大的數據庫，將維護成本降低25%，運營效率提高30%-40%。

2

博世汽車（中國無錫）

搭建“先訂單，后制造”產品定制平臺，利用遠程人工智能技術事先預測維護需求。

圖源：無錫高新區在線

3

海爾（中國青島）

以人工智能為主導進行數字化轉型，包括搭建“先訂單，后制造”產品定制平臺，以及利用遠程人工智能技術事先預測維護需求。

4

強生DePuy Synthes（愛爾蘭科克）

Depuy Synthes是強生旗下一家創新醫療設備解決方案公司，生產身形矯正產品，包括髖關節和膝關節替換物。公司投資5320萬歐元對科克工廠進行擴建并升級整個生產線，創建了工廠設備實時數字監測，可以觀察和收集所有機器的運作、生產情況。該工廠運用物聯網，讓舊機器相互“溝通”，將運營成本降低10%，機器故障停機時間減少5%。

圖源：愛爾蘭投資發展局

5

菲尼克斯電氣

（德國巴特皮爾蒙特和布隆伯格）

通過對每個客戶的具體要求構建數字鏡像，維修或更換產品的工作時間減少30%。

6

寶潔Rakona（捷克）

只需點擊一下按鈕，生產線即可立即改變生產產品種類，使成本降低20%，產量增加160%。

7

施耐德電氣（法國勒沃德勒伊）

各工廠共享知識和最佳操作，使公司所有工廠的能源和運營效率達到最高水平，將能源成本降低10%，維護成本降低30%。

8

西門子工業自動化產品（中國成都）

只需點擊一下按鈕，生產線即可立即改變生產產品種類，使成本降低20%，產量增加160%。

9

UPS Fast Radius（美國芝加哥）

工廠借助遍布全球的3D打印中心和實時制造分析，滿足消費者對可快速生產的定制產品的需求。

拓展知識：