全球132座灯塔工厂，中国50座灯塔工厂分布图

2023年1月13日，世界经济论坛（WEF）公布18座最新“灯塔工厂”名单和新晋3座“可持续灯塔工厂。自此全球“灯塔工厂”数量由114座上升到132座。

此次发布最新名单中，其中8座来自中国，分别位于工业富联（中国，深圳）、海尔（中国，合肥）、上海华谊新材料（中国，上海）、联想（中国，合肥）、亿滋（中国，苏州）、联合利华（中国，天津）、纬创资通（中国，中山）、日月光半导体（中国台湾，高雄）。

截至目前，全球共有132座“灯塔工厂”，其中50座位于中国，排名全球第一。

省份分布来看，江苏“灯塔工厂”数量位列全国第一，为9家；广东次之，为7家；第三是山东和安徽，拥有4家，四省入选总数占到了全国的50%。从城市分布来看，苏州“灯塔工厂”数量最多，为6家；其次是合肥4家，上海、青岛和天津各拥有3家；长沙、佛山、北京、深圳、广州、郑州、成都、无锡8座城市均为2家。

从行业分类来看，50家“灯塔工厂”主要来自于3C电子、家电、汽车、钢铁、新能源等。其中，家电行业入围“灯塔工厂”的数量最多，海尔和美的两个家电巨头分别拥有6家和5家“灯塔工厂”，合计占中国“灯塔工厂”总数近四分之一。此外，继三一重工北京桩机工厂后，三一重工长沙18号工厂入选，是全球重工行业第二家获认证的灯塔工厂。继宁德基地后，四川时代也成为宁德时代第二家获评“灯塔工厂”的生产基地，目前，全球锂电行业仅有两座“灯塔工厂”，均来自宁德时代。

在宣布的新晋灯塔工厂中，有三家凭借在减少环境足迹方面的卓越表现而被评选为“可持续灯塔工厂”。下文提供了所有新增灯塔工厂的详细信息。

新晋的“可持续灯塔工厂”包括：

伟创力（巴西，索罗卡巴）：为了减少能源使用、水消耗和温室气体排放，伟创力对工厂公用设施实行智能化管理，通过采用物联网传感器最大程度地减少供应链中的电子垃圾，积极推动循环经济的发展，从而将范围1和2的温室气体排放减少了41%，而在范围3的排放方面，成功减排44千吨二氧化碳当量，并将用水量降低了30%以上。

海尔（中国，天津）：为了在能源成本上升的背景下提高经营韧性和减少碳排放，海尔采用了大数据和人工智能技术，打造了一个设备电力负荷模型，部署了旨在优化能耗的生产调度程序，将能源消耗降低了35%，将温室气体排放量降低了36%。

西门子（德国，安贝格）：为了提前四年实现2026年碳中和目标，西门子采用了数字流程效率分析和评估工具，将实现正常产量所产生的范围1和2温室气体排放量减少了69%。此外，为了实现整个供应链的脱碳（范围3），该工厂发挥孵化器的作用，积极开发第四次工业革命产品，比如数字产品通行证和基于区块链的软件，便于和供应商交换二氧化碳数据。

附：灯塔工厂详细资料大盘点

第十批

第十批18家（2023年1月13日公布）

日月光半导体（中国台湾，高雄）：为了提高生产效率和缩短交付周期，同时应对日益复杂的生产工艺（100个工艺步骤），日月光半导体高雄凸块工厂在从检验到调度的各工艺流程部署了多个人工智能应用，因此将产量提高了67%，同时将订单交付时间缩短了39%。

博世汽车（土耳其，布尔萨）：为了确保未来有足够的投资和资源支持新产品（比如氢能部件）的生产，位于布尔萨的博世动力总成工厂需要进一步发挥在成本节约方面的领导力。通过部署防止水力侵蚀的闭环流程控制系统等人工智能用例，和为100%的员工提供技能升级培训，该工厂将单位制造成本降低了9%，将设备综合效率提高了9%。

CEAT （印度，哈洛尔）：为了增加市场销量，CEAT需要采用更加绿色的材料和满足严格的生产规格。为此，该厂部署了先进分析技术等第四次工业革命用例，优化生产周期和实现操作人员接触点的数字化，从而将生产周期缩短了20%，将工艺废料减少了46%，并将能耗降低了15%。总体上，该厂在两年内将出口量和OEM销量提高了2.5倍。

可口可乐（爱尔兰，巴利纳）：作为该公司最大的浓缩液生产工厂，巴利纳工厂的产量占公司全球总产量的22%，为68个国家提供超过3,500个最小存货单位的产品。为了驱动增长、提高韧性和解决业务组合日益复杂的问题，该工厂实施了数字化分析技术用例，将生产成本降低了16%，同时将最小存货单位组合扩展了30%，并在17个工厂网络中引领推广第四次工业革命技术。

MantaMESH （德国，弗勒特施泰特）：在高度竞争的大宗商品市场中，成本优势是中小企业参与竞争的关键因素。为此，MantaMESH依据第四次工业革命技术，开发了在线制造商业模式，将客户和自动化订单履行系统对接。所有的在线交易都能得以实时处理，实现了所有智能生产工厂的连接。通过采取这些举措，该厂将客户活动量提高了261%，将产量提高了73%，同时将每千克产品的能耗降低了32%。

工业富联（中国，深圳）：为了响应客户对智能手机新品快速发布的需求，并满足严格的质量标准，工业富联通过大规模部署37个第四次工业革命技术用例，实现了敏捷的产品推出、快速的产能提升和智能化的大规模生产，将新产品的上市时间缩短了29%，将产能提升速度加快了50%，将质量不合格比例降低了56%，并将生产成本减少了30%。

海尔（中国，合肥）：随着供应商网络的不断扩大，为了应对产品多样性、交付时间和产品质量的挑战，该工厂利用定制化的工业物联网平台，在供应网络、研发、制造和客户服务等领域部署了18个不同的第四次工业革命技术用例，旨在加速人工智能、机器视觉和先进分析技术的大规模应用，最终将订单交付时间缩短了一半，并将现场缺陷率降低了33%。

上海华谊新材料（中国，上海）：为了应对30%的产能过剩和市场波动导致的成本上升等挑战，公司部署了28个4IR先进用例，例如机器学习驱动的流程优化和AI驱动的安全管理，成功使劳动生产率提高33%，单位加工成本降低20%，能源消耗降低31%，安全事故次数降至0。

强生消费品医疗（印度，穆兰得）：在高度分散和复杂的经销商和供应商网络中，市场需求容易出现波动。为此，该工厂部署了多项第四次工业革命技术，比如需求感知、智能物流、机器人和3D打印等，将OTIF损失降低了66%，将新产品上市时间提升了33%，并将单件产品的成本降低了34%。

联想（中国，合肥）：为了应对激烈的市场竞争、严重的需求波动和日益增加的产品定制化需求，联想合肥工厂作为世界上最大规模的单体个人计算机工厂，部署了30多项第四次工业革命灵活自动化和先进分析技术用例，将生产效率提高了45%，将供应商质量问题减少了55%，同时有效管理了难以计数的小额订单（80%的订单都是在5台设备以下）。

LG 电子（美国，克拉克斯维尔）：为了更加贴近客户，LG于两年前在美国设立了一家工厂，但却遭遇了多项人力资源风险，并缺乏生产专门知识。为了解决这些问题，LG采用了深度学习、自动化和数字化等第四次工业革命技术，加强了在美国的战略生产基地，将产品销量提高了68%，净利润提高了703%。

亿滋（中国，苏州）：为了实现将中国零售渠道翻两番和将零售门店数量翻一番、达到400万家的目标，以及为了应对劳动力和物流成本上升造成的两位数通胀问题，该公司投资打造多个第四次工业革命数字化解决方案，将线性供应链转变成一体化的供应生态系统，将OTIF提高了18%，将交付时间缩短了32%，并将市场份额从23.4%提高至28.3%。

宝洁（日本，高崎）：为了在业务拓展空间有限的情况下实现2-3%的年度同比增长，该工厂在端到端供应链（从研发到客户）实施了第四次工业革命技术用例，比如数据流整合、数字孪生和机器学习等，一举将创新周期缩短了72%，将试验停工天数缩短了21%，将客户订单规划速度提高了14倍。

联合利华（巴西，因达亚图巴）：因达亚图巴工厂是联合利华在全球范围内最大的洗衣粉工厂和生产效率最高的工厂，但成本开支在全球位居第二，温室气体排放量位居第一。为了应对市场不断萎缩的问题，该厂部署了数字孪生和人工智能等技术用例，以增强成本优势和提高运营灵活性，同时最大程度地减少环境足迹，最终将创新周期缩短了33%，将每吨产品的生产成本降低了23%，并基本上消除了温室气体排放。

联合利华（中国，天津）：过去三年，在经历了新冠疫情给服务业带来的不确定性之后，联合利华部署了30多个第四次工业革命技术用例，比如量身定制的7*24小时数字化销售模式、优化的端到端高级规划，以及人工智能驱动的质量控制体系，从而加速了在低线城市的市场渗透，将客户数量增加了一倍，将订单交付时间缩短了40%，将客户投诉量降低了62%。

西部数据（菲律宾，内湖）：为了提升运营韧性，更好地应对火山爆发、台风、为了质量参差不齐的晶片等待八个月、市场需求波动和日益严格的产品规格，内湖工厂大规模部署了25个技术用例，包括利用先进分析技术来检测异常情况和利用机器学习技术进行端到端晶片变异补偿，从而将计划外停机时间减少了82%，将产量增加了89.6%，并将生产成本降低了54%。

西部数据（泰国，邦芭茵）：邦芭茵工厂主要生产对成本敏感的消费类电脑硬盘驱动器。为了解决市场转向固态硬盘而导致的投资不足问题以及供应链不确定带来的材料成本上升问题，该厂部署了多个第四次工业革命技术用例，在将工厂成本降低33%的同时，将成品率提高至创记录的95%，并将能耗降低了40%。

纬创资通（中国，中山）：公司面临的压力在于，要在不到72小时的时间内交付60%的订单，并要在不影响卓越质量的前提下加速端到端流程。为此，纬创资通在工厂内部署了33项技术用例，对整个价值链进行变革。尽管面临供应不足的问题，但通过采用第四次工业革命技术，还是将单位人时产能提高了32%，将缺陷率降低了55%，将交付时间缩短至48小时，最终将单位生产成本降低了22%。

第九批

第九批11家（2022年10月公布）

安捷伦科技（新加坡）：为简化小批量、高复杂度仪器的高科技制造过程，以满足不断增长的客户需求，安捷伦新加坡公司应用了物联网驱动的数字孪生技术、人工智能和机器人自动化解决方案以实现可持续增长，克服了专业人力资源上的瓶颈，并将劳动力转变为掌握第四次工业革命技术的通用可塑性人才。这使得产出增加了80%，生产力提高了60%，周期时间缩短了30%，质量成本降低了20%。

宁德时代（中国，宜宾）：为了满足业务大幅增长和质量提高的预期并实现可持续性发展，宁德时代在宜宾市建立了大型绿色工厂。该工厂在宁德时代总部灯塔数字计划基础上，进一步深入应用人工智能、物联网和柔性自动化技术，生产线速度提高17%，产量损失减少14%以及实现了零碳排放。

西普拉（印度，印多尔）：为了在全球范围内保持高质量、实惠的药品供应，同时应对材料和劳动力成本的增加，西普拉在印度22个工厂同时部署了数字化、自动化和分析解决方案。印多尔口服固体制剂工厂通过实施30个第四次工业革命技术用例，将总成本降低了26%，质量提高了300%，同时减少了28%的温室气体（GHG）排放量，引领了数字转型之旅。

达能（波兰，奥波莱）：达能奥波莱工厂开启了数字化转型，以更好地应对其生产产品的复杂性。工厂通过车间的互联互通、人工智能与自动化技术的大规模运用，在进一步优化产品质量的同时，成功降低了19%的成本，实现了12%的效率提升，并减少了近50%的温室气体排放。该工厂在数字化转型方面成为达能其他39家欧洲工厂的榜样，并在波兰荣获 “最佳雇主”的称号。

瑞迪博士（印度，海得拉巴）：面对严重的价格侵蚀和快速提升的质量预期带来的业务挑战，这家有25年历史的工厂开始了大规模数字化之旅，在仿制药市场上不断发展。该工厂通过利用灵活模式，并利用物联网和民主化平台进行高级分析，部署了40多个第四次工业革命技术用例。工厂由此将制造成本降低了43%，同时积极主动地提高质量，并将能源消耗减少了41%。

伟创力（巴西，索罗卡巴）：为了提高工厂竞争力、可持续性和员工健康水平，伟创力在端到端价值链上应用了第四次工业革命技术，例如物联网驱动的电子废品回收和供应链控制塔。数字化转型之旅使劳动成本降低50%，材料损耗减少了81%，同时提高了客户满意度（+18%）和员工福祉。

海尔（中国，青岛）：面对日益增长的定制化设计、快速交付和高品质的需求，海尔冰箱工厂借助大数据、数字孪生和先进视觉检测技术，加快研发、升级制造流程和物流调度模式。订单响应周期缩短了35%，生产效率提高了35%，质量性能提高了36%。

美的（中国，顺德）：为了满足在更短交货期内交付高质量产品的需求，美的顺德工厂在端到端价值链中应用了人工智能、数字孪生和其他第四次工业革命技术，使单位生产成本降低24%、交付时间缩短41%、研发时间缩短30%、缺陷率降低51%。

亿滋（印度，斯里城）：为了保持卓越的批量交付数量，实现成本领先，并在动荡的环境中进一步增强韧性和多样性以超越市场，亿滋的斯里城工厂开展了端到端的数字化工作、应用预测分析、人工智能和先进的自动化技术，将劳动生产率提高89%、制造成本降低38%，并将女性劳动力维持在50%。该工厂成为了亿滋在全球的标杆制造基地。

三一重工（中国，长沙）：为应对重工行业市场的周期性波动、多品种小批量（263个品类）及重型部件生产的挑战，三一重工长沙工厂充分利用柔性自动化生产、人工智能和规模化的IIoT，建立了一个数字化柔性的重型设备制造系统。最终实现工厂产能扩大了123%，生产率提高了98%，单位制造成本降低了29%。

西部数据（中国，上海）：为应对250%的年增长率、短期18个月的技术转型周期以及劳动力挑战，西部数据上海半导体后端工厂实施了多样化的第四次工业革命技术，如自动化产品设计系统、基于机器学习的虚拟晶圆测试和智能规划系统。该工厂将产品上市时间缩短了40%，产品成本降低了62%，生产率提高了221%。

第八批

第八批13家（2022年3月公布）

欧洲

强生旗下杨森制药（拉蒂娜）：杨森拉蒂娜工厂一直在积极部署第四次工业革命的技术解决方案，致力于提高新产品的上市速度、竞争力和灵活性，并提高产品质量，将产品不合格率降低了30%，将产品上市时间缩短了84%，同时将能源成本降低了10%，将物流劳动成本降低了72%。

赛诺菲（巴黎）：为了加快实施节约计划，赛诺菲在两年前开启采购运营数字化，并积极采用分析技术。截至目前，该厂已经打造和部署了六大产品：数据平台、成本建模平台、成本监测平台、智能化招标分析平台、供应商绩效追踪平台和系统监测管理平台，将工厂开支节省了10%，并改变了工厂的运作方式。

Teva梯瓦制药（阿姆斯特丹）：全球采购部为梯瓦制药雄心勃勃的毛利率改善计划立下汗马功劳，也为公司的自由现金流目标作出了贡献，致力于到2024年底节约三倍的历史性销售成本。为此，全球采购部在一年半时间内采用了多项第四次工业革命技术，将劳动力工作效率提高了30%，为员工提供了技能升级培训，优化了跨部门合作流程，打破了部门之间的界限，并正在梯瓦内部引领第四次工业革命。

亚洲

京东方科技集团（福州）：为了用一流的产品质量赢得市场份额，京东方福州在完全自动化的生产系统中广泛采用了人工智能和高级分析技术，力求实现最卓越的产品质量、设备效率和能源可持续性，在未进行重大资本投资的情形下，将新产品产量提升期缩短了43%，将单位成本降低了34%，并将产量提升了30%。

博世（长沙）：面临20%的劳动力成本增长、市场价格连年下探超10%以及客户订单频繁波动等市场不利因素，博世长沙通过45个结合自动化和人工智能的第四次工业革命用例的成功实践，提高自身的竞争力，保持其市场领先位置，完成了对新能源汽车客户100%的渗透，并且帮助工厂实现碳中和。

海尔（郑州）：为了应对快速增长的热水器市场需求，也为了满足对高端产品和服务的日益增长的要求，海尔郑州工厂利用大数据、5G边缘计算和超宽带解决方案，与供应商、工厂和客户建立了更加紧密的联系，在2020-2021年将订单响应速度提高了25%，生产效率提高了31%，产品质量提高了26%。

强生消费品（泰国）有限公司（曼谷）：为了提升灵敏度、提高盈利水平和节省成本，强生曼谷工厂采用了协作式供应链控制塔、计算流体力学、人工智能能源优化、高级物流数据分析等第四次工业革命的多项技术，将价值链的营业收入增加了47%，库存水平降低了25%，端到端供应链周期缩短了43%，生产效率提升了42%，并将碳足迹优化了20%。

LG电子（昌原）：为了将产品组合的复杂性降低70%，满足客户对产品质量的更高要求，以及为了解决劳动力短缺问题，LG电子重新规划了位于韩国昌原的一座旧工厂，利用柔性自动化、数字化绩效管理和人工智能等技术，将其改造成为一座数字化工厂，从而将生产效率提高了17%，将现场质量提高了70%，同时将库存和能耗水平分别降低了30%。

美的（荆州）：鉴于消费者期望的变化以及产品的日趋复杂，拥有三十年历史的荆州工厂大规模引入了柔性自动化、物联网和人工智能技术，致力于改变制造系统，从而将劳动力生产率提高了52%，生产周期缩短了25%，单位产品的公用资源消耗降低了20%。

美的（合肥）：为了满足国内高端市场的需求和海外市场扩张的需要，合肥美的洗衣机有限公司在整个端到端价值链广泛部署了人工智能和物联网技术，旨在提高响应速度和供应链效率，最终将订货交付时间缩短了56%，客户报告的缺陷率降低了36%，劳动生产率提高了45%。

宝洁（广州）：为了满足上升了45%的电子商务需求，宝洁广州利用人工智能、柔性自动化和数字孪生技术，对价值链上多个系统进行整合，更好地服务全渠道消费者。这一举措提升了供应链的响应速度，将库存和物流成本分别降低了30%和15%，三年内的准时交付率达到了99.9%。

施耐德电气（海得拉巴）：客户需求的不断变化、业务增长达54%，施耐德电气实施了工业物联网基础设施、预测性/规范性分析和人工智能深度学习等第四次工业革命的技术，将现场故障率降低了48%，订货交付时间缩短了67%，同时将生产效率提高了9%。

联合利华（达帕达）：为了加快创新步伐、更快响应消费者需求、在日益严峻的市场环境中提升成本竞争力和落实可持续发展目标，联合利华达帕达工厂在端到端价值链中采用了数字化、自动化和人工智能-机器学习等技术，将产品开发周期缩短了50%，制造成本降低了39%，能源消耗减少了31%。

第七批

第七批21家（2021年9月公布）

德龙集团（特雷维索）

为了加强市场竞争力，德龙集团特雷维索工厂投资打造数字化和分析能力，提高了业务经营的灵敏度（将最小订单量降低了92%，将交货期缩短了82%）和生产效率（将劳动力生产率提高了33%），实现了产品的高质量（将现场品质提高了33%，并获得了食品和饮料行业认证）。

伟创力（阿尔特霍芬）

面对来自低成本地区的强有力竞争，伟创力阿尔特霍芬工厂采用了第四次工业革命的相关技术，来提高运营效率和灵活性。通过实现更高的监管和质量标准，伟创力赢得了利润更高、周期更长的医疗业务，在物理资产不变的情况下将营收提高了50%。

强生视力健（伦敦）

为了改善客户体验，强生视力健采用了适应性流程控制、人工智能和机器人等第四次工业革命的个性化技术，有效应对复杂性不断上升的问题（将库存量单位提高了50%），实现了百分百的个性化包装配置，将客户服务水平提高了8%，同时将到达货物的碳足迹减少了53%。

汉高（托卢卡）

这家成立于1970年的工厂以少品类大批量生产为主，目前正致力于第四次工业革命的转型，重点关注人员和数据的透明度和可用性，将加工成本降低了15%，将能耗降低了14%，将设备综合效率提升了90%。

强生旗下骨科公司德普伊辛迪斯（DePuy Synthes）（布里奇沃特）

为了解决高复杂性、成本压力和手术室效率低下等问题，DePuy Synthes实施了一项第四次工业革命技术方案——“高级病例管理”，在其北美地区的关节修复种植体（臀部和膝盖）整个价值链中采用开源应用程序接口架构、机器学习算法和一套数字化工具，将手术室的器械托盘数量减少了63%，将种植体库存减少了40%，最终将每个位置手术室搭建时间缩短了约15%。

Protolabs （普利茅斯）

Protolabs是一家数字化本地制造商，通过利用数字线程技术，为客户提供注塑生产服务，从而踏上了经营转型之旅，从只提供原型服务的供应商，转变为生产供应商。公司将生产周期缩短为一天，实现了高于行业平均水平20%的毛利润，一举超越传统的竞争厂商。

友达光电（台中）

为了应对劳工短缺、高度定制化产品要求和极端的气候条件等挑战，以及显示面板行业的高度竞争，友达光电台中三号工厂投资打造定制自动化能力，建设了一个数字分析和人工智能开发平台，将生产效率提高了32%，将高级产品的产量提高了60%，同时分别将用水量和碳排放量降低了23%和20%。

宁德时代（宁德）

为了应对日益复杂的制造工艺和满足高质量产品的需求，宁德时代利用人工智能、先进分析和边缘/云计算等技术，在三年内实现了在生产每组电池耗时1.7秒的速度下仅有十亿分之一的缺陷率，同时将劳动生产率提高了75%，将每年的能源消耗降低了10%。

中信戴卡（秦皇岛）

鉴于汽车原始设备制造商日益希望获得小批量、高质量的产品，中信戴卡采用了柔性自动化、人工智能和5G等技术，打造了数字化制造系统，不仅提升了生产灵活性，还将制造成本降低了33%。

富士康（武汉）

为了满足客户要求，提升定制化水平，缩短交货周期，富士康武汉工厂大规模引入了先进分析和柔性自动化技术，重新设计了制造系统，将直接劳动生产率提高了86%，将质量损失减少了38%，将交货周期缩短至48小时（缩短了29%）。

富士康（郑州）

为了解决技能工人缺乏、质量性能不稳和市场需求不确定等问题，富士康郑州采用了柔性自动化技术，将劳动生产率提高了102%，并利用数字化和人工智能技术，将质量缺陷减少了38%，并将设备综合效率提高了27%。

海尔（天津）

为了满足客户的期望，提供更加多元的产品、更快捷的送货和更高质量的服务，海尔在天津新建的洗衣机工厂将5G、工业物联网、自动化和先进分析技术结合起来，将产品设计速度提高了50%，将质量缺陷减少了26%，将单位产品的能耗降低了18%。

群创光电（高雄）

面对面板行业的激烈竞争、客户更高的质量要求和毛利润的严重下滑，群创光电八号工厂投入采用先进自动化、物联网和先进分析等技术，将加工能力提高了40%，将成品率损失降低了33%，从而提高了利基产品的生产能力。

LS电气（清州）

为了满足日益上升的需求，也为了降低生产成本，LS电气对韩国清州一处工厂进行了变革，采用了基于工业物联网的自动化技术、基于机器学习的检测技术和先进的流程控制技术，实现了大规模的定制化生产，并将生产成本降低了20%。

三一（北京）

在多品类、小批量重型机械市场需求和复杂性不断增加的背景下，三一北京部署了先进的人机协作自动化技术、人工智能和物联网技术，将劳动生产率提高了85%，将生产周期缩短了77%，从原先的30天缩短至7天。

施耐德电气（无锡）

施耐德电气在中国无锡的电子部件工厂拥有20年历史，如今为了应对日益频繁的生产更改和订单配置需求，建立了灵活的生产线，综合采用了模块化人机合作工作站、人工智能视觉检测等第四次工业革命技术，将产品上市时间缩短了25%，并利用先进分析技术来自动分析问题根源和检测整个供应链中的异常情况，将准时交货率提升了30%。

联合利华（太仓）

为了把握电子商务和大型卖场渠道的勃勃商机，联合利华太仓冰淇淋工厂部署了一次性扫描、一站式观看平台，在制造和食品加工等环节为客户打造端到端的透明供应链，并根据消费者的数字化需求，打造了灵活的数字化研发平台，将创新周期缩短了75%，从原来的12个月缩短至3个月。

西部数据（槟城）

随着对产品质量的要求越来越严格，同时还要优化成本，西部数据马来西亚槟城工厂积极拥抱第四次工业革命的技术，向“熄灯制造”模式转型，实行自动化生产和物流，将工厂成本降低了32%，并通过打造智能化规划系统，转向按单定制模式，因此将产品库存减少了50%，将交货周期缩短了50%。

西部数据（巴真武里）

随着硬盘驱动器的市场需求快速上升、产品质量要求日益严格和成本压力不断增加，西部数据泰国工厂利用网络互连和先进分析技术，实时公开供应商、生产、物流和客户信息，并提供基于数据的洞察和预测，从一个产能饱和的制造工厂，转变为一套数字化运营系统，最终将工厂产量提高了123%，将采购和生产成本降低了30%，将产品退货率降低了43%。

Arçelik（埃斯基谢希尔）

为了应对不断增加的客户需求和日益多元化的产品需求，Arçelik利用其灵活的工作室，两年之内在自动化、机器人物流和数据人工智能系统等领域部署了30多个高级用例，实现了灵活的产品制造，投资回报周期缩短为1.2年。

沙特阿美（布盖格）

为了进一步提高产品质量和可持续发展水平，这家具有70年历史的世界最大石油加工和原油稳定工厂发挥数据、先进分析和自动化技术的力量，推进制造工艺的转型，将产品质量提高了21%，并将能耗降低了14.5%。

第六批

第六批15家（2021年3月公布）

博世（中国苏州）

作为集团内部卓越生产的典范，博世苏州在生产和物流环节实施了数字化转型战略，将生产成本降低了15%，同时将产品质量提升了10%。

富士康（中国成都）

面对需求的快速增长和劳动力技能短缺问题，富士康成都采用了混合现实、人工智能和物联网等技术，将生产效率提升了200%，把设备的整体效能提升了17%。

惠普（新加坡）

随着产品复杂性的提升和劳动力短缺带来质量和成本挑战，为了在国家层面重点打造高附加值制造业，惠普新加坡踏上了第四次工业革命的征程，推动工厂从响应式劳动密集型模式，转变为人工智能驱动的高度数字化、自动化生产经营模式，从而将生产成本提高了20%，将生产效率和产品质量提升了70%。

美的（中国顺德）

为了发展电商业务和扩大海外市场份额，美的实施采购数字化、弹性自动化、质量管理数字化、物流智能化和销售数字化等一系列举措，将产品成本降低了6%，将订单交付周期缩短了56%，并将二氧化碳排放量减少了9.6%。

ReNew（印度胡布利）

面对飞速增长的资产规模和市场新兴主体不断增加的竞争力，印度最大规模的可再生能源公司ReNew Power开发了第四次工业革命技术，比如专门的高级分析技术和机器学习解决方案等，在不增加任何资本支出的情况下，将风能和太阳能资产增加了2.2%，将停机时间减少了31%，并将员工生产效率提高了31%。

塔塔钢铁（印度贾姆谢德布尔）

为了解决运营关键绩效指标停滞和垄断原料优势即将丧失的问题，具有110年历史的塔塔钢铁贾姆谢德布尔工厂克服根深蒂固的文化和技术传统，部署了多项第四次工业革命技术：在采购环节部署了机器学习和高级分析技术，将原材料成本减少了4%；在生产和物流规划环节部署了规范性分析技术，将客户服务成本降低了21%。

青岛啤酒（中国青岛）

鉴于消费者日益需要个性化、差异化和多样化的啤酒产品，拥有118年历史的青岛啤酒在价值链上重新部署了智能化数字技术，以满足消费者需求，将客户订单的交付时间和新产品开发时间降低了50%。定制化啤酒的份额和营收分别增加了33%和14%。

纬创（中国昆山）

为了应对“多品种、小批量”的经营挑战，纬创利用人工智能、物联网和柔性自动化技术，在生产、物流和供应商管理等环节提高员工、资产和能源效率，将生产成本降低了26%，同时将能源消耗减少了49%。

汉高（西班牙加泰罗尼亚）

为了进一步提高生产效率和公司的可持续发展水平，汉高在原有核心数字技术的基础上，大规模使用第四次工业革命技术，将加泰罗尼亚工厂的网络和实体系统连接起来，将运营成本降低了15%，将产品上市时间缩短了30%，同时还有效减少了碳排放。

强生消费者保健（瑞典赫尔辛堡）

在监管严格的医疗保健和快速发展的消费品环境中，强生消费者保健部门为了满足客户需求，采用数字孪生、机器人和高科技追踪和追溯技术来提升运营灵活性，将产品产量提高了7%，产品上市时间缩短了25%，产品成本降低了20%。此外，该工厂加大投资力度，通过部署第四次工业革命技术，实现绿色科技的互联互通，成为强生公司首个实现碳中和的工厂。

宝洁（法国亚眠）

宝洁亚眠工厂长期致力于在新产品生产过程中推动运营转型，如今全面拥抱第四次工业革命技术，采取了数字孪生技术和数字化运营管理和仓储优化解决方案，三年内使产量持续增长了30%，将库存水平降低了6%，整体设备效能提高了10%，并将废品废料减少了40%。

西门子（德国安贝格）

为了达成生产效率目标，该工厂采取了结构化、精益化数字工厂策略，部署了智能机器人、人工智能工艺控制和预测维护算法等技术，在产品复杂性翻倍、电力和资源消耗不变的情况下，将工厂产量增加了40%。

STAR炼油厂（土耳其伊兹密尔）

为了维持公司在欧洲炼油行业的竞争优势，伊兹密尔STAR炼油厂最初的规划定位是成为“世界上技术最先进的炼油厂”。该厂投入了7000多万美元，大力部署先进技术（比如资产数字化绩效管理、数字孪生和机器学习等）和提高组织能力，将柴油和航空燃油的产量提高了10%，同时将维护成本降低了20%。

爱立信（美国路易斯维尔）

随着5G无线电需求的不断增加，爱立信在美国建立了基于5G技术的数字化和本地化工厂，以贴近客户的需求。该厂采取了灵活的运作方式和高效的工业物联网基础设施，在12个月内打造了25个用户案例，因此将每位员工的产出提高了120%，将订单交付周期缩短了75%，并将库存水平降低了50%。

宝洁（美国莱马）

消费趋势的变化要求采用更加复杂的包装，将更多的产品外包。为了逆转这一趋势，宝洁莱马工厂投资部署数字孪生、高级分析和机器人自动化等技术，大力提高供应链的灵活性，将新产品的上市时间缩短了10%，使劳动生产率比去年同期提高了5%。工厂在避免断货风险方面的绩效比竞争对手高出了两倍。

第五批

第五批10家（2020年9月公布）

阿里巴巴（杭州）

阿里巴巴迅犀试点工厂将强大的数字技术与消费者洞察结合起来，打造全新的数字化新制造模式。它支持基于消费者需求的端到端按需生产，并通过缩短75%的交货时间、降低30%的库存需求，甚至减少50%的用水量，助力小企业在快速发展的时尚和服装市场获取竞争力。

美光科技（台中）

为了推动生产率的进一步提升，美光的大批量先进半导体存储器制造厂开发了集成物联网和分析平台，确保可以实时识别制造异常，同时提供自动化根本原因分析，从而加快了20%的新产品投产速度，减少了30%的计划外停工时间，并提高了20%的劳动生产率。

美的集团（广州）

面对家电行业的激烈竞争以及电子商务领域的快速发展和日益复杂，美的集团利用第四次工业革命技术实现从自动化工厂向端到端互联价值链的转型升级，劳动效率提高了28%，单位成本降低了14%，订单交付期缩短了56%。

联合利华（合肥）

随着电子商务在中国的蓬勃发展，联合利华通过在生产、配套仓储和配送领域大规模部署柔性自动化和人工智能等第四次工业革命解决方案，建立了拉动式生产模式，将订单到交付的交货期缩短了50%，电子商务消费者投诉减少了30%，同时降低了34%的成本。

雷诺集团（莫伯日）

为了维持工厂的竞争力（被公认为联盟中业绩最好的轻型商用车工厂），雷诺集团在其拥有50年历史的制造工厂中广泛部署第四次工业革命技术，从而减少了50%的保修事件，提高了工厂应对多种车辆配置的灵活性，以及降低了16%的制造成本。

Janssen Large Molecule（科克）

随着对生物制品需求的快速变化和不断增长，Janssen通过数字化方式将研发、内部制造和外部制造连接起来，同时部署了先进的过程控制解决方案，以实现供应链状态近乎实时的可见性，将可靠性提高50%，并在降低20%成本的同时加快技术转让。

诺和诺德（希勒勒）

面对销量增长、复杂性上升和成本压力，诺和诺德大力投资于数字化、自动化和高级分析，为了进行大规模推广，构建了强大的全公司工业物联网操作系统，将设备效率和生产率提高30%

沙特阿美（库阿斯）

作为沙特阿美致力于提高运营韧性的组成部分，库阿斯油田被建成为完全互联的智能油田，拥有40,000多个传感器，覆盖分布在150 x 40公里的500多口油井，实现了对设备和管道的自主流程控制、远程操作和监控，从而最大化油井产量，仅智能完井技术就可贡献至少15%的产量。

DCP Midstream（丹佛）

在通过运营转型和创新效率应对市场波动的需求推动下，DCP Midstream利用内部开发的数字解决方案和技术风险合作伙伴关系，将运营远程控制与其规划、物流和商业系统结合起来，实现了利润的实时优化，创造了超过5,000万美元的价值。

施耐德电气（莱克星顿）

为了保持业务和技术优势，施耐德电气已有60多年历史的工厂采用了第四次工业革命技术，实现了从供应商到客户的端到端完整转变，客户满意度提高了20%，需求预测准确率提高了20%，并将能源成本降低了26%。

第四批

第四批18家（2020年1月公布）

宝山钢铁（中国上海）

这家拥有40年历史的工厂很早就采用了数字化。宝山钢铁广泛应用人工智能和高级分析技术，使其在数字时代依然保持行业竞争力，创造出5,000万美元的价值。

福田康明斯（中国北京）

福田康明斯在其设计、生产和售后服务的整个端到端产品生命周期中都自主部署了物联网和人工智能。其产品质量和顾客满意度由此提高了40%。

通用电气医疗集团（日本日野）

这家拥有30多年精益制造经验的通用电气工厂利用第四次工业革命技术转型为数字化精益制造，从而成功取得更高业绩。例如，成本降低30%，周期缩短46%。

海尔（中国沈阳）

海尔沈阳电冰箱厂是以用户为中心的大规模定制模式的典范。通过部署可扩展的数字平台，实现供应商和用户的端到端连接，从而使其直接劳动生产率提高28%。

日立（日本奥米卡工厂）

日立奥米卡工厂在工程、生产和维护运营中应用了一系列工业物联网技术和数据分析，从而在不影响质量的情况下，将核心产品的交付周期缩短了50%。

英飞凌（新加坡）

英飞凌通过数字化骨干和人员培养，在其制造工厂和供应链网络中应用数据、高级分析和自动化技术，从而降低了30%的直接劳动力成本，提高了15%的资本效率。

强生医疗（中国苏州）

该工厂推广了其他强生工厂开发的标准化数字解决方案，从而实现业绩提升，包括生产率提高了15%。

美光（新加坡）

这家半导体制造厂整合了大数据基础设施和工业物联网，以实施人工智能和数据科学解决方案，从而提高了产品质量标准，并使新产品的生产速度翻了一番。

宝洁（中国太仓）

这家年轻的工厂利用第四次工业革命技术打造出宝洁亚洲的首个关灯运营，并连接了端到端供应链。生产率由此提高了 2.5 倍，生产敏捷性大大提高，实现了电子商务增长和员工满意度提升。

潍柴（中国潍坊）

潍柴对整个端到端价值链进行了数字化改造，以准确了解客户需求并降低成本。在人工智能和汽车互联网的助力下，潍柴的研发周期缩短了20%，运营成本降低了35%。

爱科（德国马克托波道夫）

通过将数字解决方案与智能生产线设计相结合，爱科旗下芬特公司（Fendt）可以在一条批量生产线上生产9个系列的拖拉机（从72马力到500马力不等）。由此，生产率提高了24%，生产周期缩短了60%。

葛兰素史克（英国韦尔）

这家制药厂在生产运营中全面应用了第四次工业革命技术，借助高级分析和神经网络充分利用现有数据集。由此，生产速度提高了21%，停工期缩短，产量有所提高，设备整体效能提升了10%。

汉高（德国杜塞尔多夫）

汉高开发了一个基于云的数据平台，可以实时连接30多家工厂和10多家分销中心。这有助于满足客户和消费者对服务和可持续性日渐增长的期望值，同时实现了两位数的成本和库存降低。

雷诺集团（巴西库里提巴）

雷诺库里提巴工厂采用第四次工业革命技术，重点关注加强雇员责任感和端到端连接，提高员工敬业度，并携手包括经销商、客户和员工在内的价值链参与方，共同开发互联互通的生态系统。最后，在没有大幅资金投入的情况下，使劳动生产率提高了18%。

MODEC（巴西里约热内卢）

MODEC采用先进分析技术以实现对采油船的预防性维护，并合理运用其内部生产装备的数字孪生系统以及专属数据平台，旨在加快开发并实现新算法的指数级扩展，成功使这一海上采油平台的停工时间减少了65%。

Petkim（土耳其伊兹密尔）

这家35年历史的石化工厂启动数字转型，推动价值创造。他们自行研发人工智能算法，分析了数十亿种生产情景，优化流程和产品定价，使息税前收益增长20%以上。

联合利华（阿联酋迪拜）

为增强成本竞争力，一个当地团队建立了工厂数据湖，大规模开发和部署第四次工业革命用例。尽管投资和时间有限，最终成本降幅仍达25%以上。

强生视力健（美国杰克逊维尔）

强生视力健采用数字化形式，建立从供应商到消费者的端到端价值链，采取可重构的制造模式，实现两位数的成本下降和销售增长。

第三批

第三批10家（2019年7月公布）

Arçelik （罗马尼亚Ulmi）

这一新建的工厂是Arçelik用例实验室的研发成果，其设计的生产速度相当于此前工厂的两倍。自建成投产以来，由于实现了低价值任务的自动化，工厂的运营成本下降了11%。

福特奥特桑（土耳其科贾埃利省）

该工厂利用数字制造和先进自动化技术，突破此前的精益生产思路，在不增加资本支出的情况下，将产量提升了6%，将员工参与度提高了45%。

诺基亚（芬兰奥卢）

这家完全数字化的诺基亚工厂专注于引入新产品，将产品上市速度提升了50%，将生产效率提高了30%。

Petrosea （印度尼西亚Tabang）

由于位置偏远，这家采矿服务供应商采用了多项第四次工业革命技术（比如优化卡车调度、实时监测和无人机勘查等），在短短六个月内将矿井扭亏为盈。

浦项钢铁（韩国浦项）

将人工智能技术引入钢铁行业，提升了生产效率和产品质量。目前，浦项钢铁正与地方学术界、中小企业和初创企业携手合作，打造自己的智能工厂平台。

雷诺集团（法国Cléon）

这家雷诺工厂采用多项第四次工业革命技术（协作机器人、虚拟现实等），支持运营商，消除浪费，减少能耗和实现重复性工作的自动化。

上汽大通（中国南京）

面对竞争激烈的市场环境，这家工厂实施了大规模定制化的新模式。通过一体化数字主线，对从客户到供应商的端到端价值链实行数字化，在提高销售量的同时减少了成本。

施耐德电气（印度尼西亚巴淡岛）

作为施耐德制造网络的六家智能化工厂之一，这家生产基地开发了自己的第四次工业革命技术解决方案（比如物联网平台），然后将其扩展到整个施耐德网络和其他公司。

塔塔钢铁（印度卡林加纳加）

这家新建的钢铁厂正在协助建立一家工厂从新建到实现最大生产量的速度新标准。此外，该工厂还对数字分析解决方案进行巨额投资，并积极开展能力建设，帮助原本相对初级和缺乏经验的团队提高了数字化技能，将产品上市时间缩短了50%。

Zymergen生物科技公司（美国爱莫利维尔）

这家生物工程工厂是一家地地道道的数字化企业，将机器人和人工智能技术融入长期以来高度依赖人力劳动的生产流程，从而将创新速度提高了一倍。

第二批

第二批7家（2019年1月公布）

宝马集团（德国雷根斯堡）

该汽车工厂在2018年生产了约320,000辆汽车。尽管在引入定制化物联网平台上投入了不少时间与成本，但工厂最终成功将新应用程序部署时长削减了80%，在大幅降低了物流成本的同时也令质量问题减少了5%。

丹佛斯商用压缩机（中国天津）

该工厂主要生产制冷、空调机组等产品所需的压缩机。丹佛斯凭借全数字追溯系统与智能传感器、视觉检测，自动监控系统等数字工具成功改善了质量控制体系，在两年内将劳动生产率提高了30%，客户投诉率减少了57%。

富士康（中国深圳）

“黑灯工厂”- 这家专门生产智能手机等电气设备组件的工厂采用全自动化制造流程，配备机器学习和人工智能型设备自动优化系统、智能自我维护系统和智能生产实时状态监控系统。富士康注重优先引入第四次工业革命技术，令生产效率提高30%，库存周期降低15%。

Rold（意大利Cerro Maggiore）

这家拥有240名员工的企业，主要生产洗衣机和洗碗机锁定系统。作为“灯塔网络”中唯一一家中小型企业，Rold使用智能手表、快速成型和数字仪表板等第四次工业革命技术，成功将营业额提升7%至8%。

Sandvik Coromant （瑞典Gimo）

这家切削刀具生产商利用覆盖全生产流程的数字主线，大幅提高了劳动生产率。“非接触式转换”就是其中一例，其支持设计模式自动更改，即使在无人操作（移除结束时的指示）的转换期间也是如此。

沙特阿美Uthmaniyah天然气厂（沙特阿拉伯Uthmaniyah）

这座巨型天然气处理厂已经成为多项第四次工业革命技术应用的表率，包括管道和机械无人机检查技术（节约90%的检查时间）和可穿戴技术，例如，有助于减少工人检查和维修时间的数字头盔。

塔塔钢铁（荷兰艾默伊登）

这座大型工厂拥有9,000名员工，它始终坚持以人为本，特别设立了高级分析学院，协助工作人员提出有利于减少废弃物、改进生产过程质量和可靠性的解决方案，令工厂财务状况大有改善。

第一批

第一批9家（2018年9月公布）

拜尔生物制药（意大利加巴纳特）

“数据即资产”——大多数企业使用的数据不到其产生的1%，但拜耳凭借庞大的数据库，将维护成本降低25%，运营效率提高30%至40%

博世汽车（中国无锡）

“增强竞争力”——搭建“先订单，后制造”产品定制平台，利用远程人工智能技术事先预测维护需求

海尔（中国青岛）

“以客户为中心的技术”——以人工智能主导转型，包括搭建“先订单，后制造”产品定制平台，以及利用远程人工智能技术事先预测维护需求

强生DePuy Synthes（爱尔兰科克）

Depuy Synthes是强生旗下一家创新医疗设备解决方案公司，生产身形矫正产品，包括髋关节和膝关节替换物。Depuy Synthes于1997年来到爱尔兰，现已雇用超过1000名员工。三年前，公司投资5320万欧元对科克工厂进行扩建并升级整个生产线，创建了工厂设备实时数字监测，可以观察和收集所有机器的运作、生产情况。“过程驱动的数字镜像”——该工厂运用物联网，让旧机器相互“沟通”，将运营成本降低10%，机器故障停机时间减少5%

菲尼克斯电气（德国巴特皮尔蒙特和布隆伯格）

“客户驱动的数字镜像”——通过对每个客户的具体要求构建数字镜像，维修或更换产品的工作时间减少了30%

宝洁Rakona（捷克）

“敏捷化生产”——只需点击一下按钮，生产线即可立即改变生产产品种类，使成本降低20%，产量增加160%

施耐德电气（法国勒沃德勒伊）

“工厂一体化”——各工厂共享知识和最佳操作，使公司所有工厂的能源和运营效率达到最高水平，将能源成本降低10%，维护成本降低30%

西门子工业自动化产品（中国成都）

“3D模拟生产线优化”——员工利用3D模拟、增强现实和其他技术，完善工厂的设计和运营，促使产量提高三倍，缩短周期时间

UPS Fast Radius（美国芝加哥）

“平衡产能与客户需求”——工厂借助遍布全球的3D打印中心和实时制造分析，满足消费者对可快速生产的定制产品的需求。