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全文合计14105字，需阅读35分钟，以下为正文： 2022年10月11日，世界经济论坛（WEF）发布11家最新“灯塔工厂”名单，并授予4座现有灯塔“可持续展开灯塔”的称号。自此全球“灯塔工厂”数量由103家上升到114家，位于中国的“灯塔工厂”增至42家。
灯塔文章汇总 “灯塔工厂”由世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同推选而出，是“数字化制造”和“全球化4.0”示范者。 先进制造业长期关注灯塔工厂的最新动态，已发布多篇相关的讲演和剖析文章，精选部分如下，点击下方题目即可阅读。 ◎ 「灯塔工厂」距离范围化复制还有多远？ ◎ 中国的“灯塔工厂”——制造业加速迈向数字化 ◎ 《灯塔工厂引领制造业数字化转型白皮书》 发布（附下载） ◎ 讲演 | 全球“灯塔工厂”网络：来自第四次工业反动前沿的最新洞见 ◎ 全球“灯塔工厂”发布 照亮工业4.0之路
此次发布最新名单中，5座来自中国，他们分别是： 中国宜宾宁德时期的绿色工厂、中国青岛的海尔冰箱工厂、中国顺德的美的顺德工厂、中国长沙的三一重工长沙工厂、中国上海的西部数据上海半导体后端工厂。 新增的11家灯塔工厂包含： 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，以满足不时增长的客户需求，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处置计划以完成可持续增长，抑止了专业人力资源上的瓶颈，并将劳动力转变为控制第四次工业反动技术的通用可塑性人才。这使得产出增加了80%，消费力进步了60%，周期时间缩短了30%，质量成本降低了20%。 宁德时期（中国，宜宾）：为了满足业务大幅增长和质量进步的预期并完成可持续性展开，宁德时期在宜宾市树立了大型绿色工厂。该工厂在宁德时期总部灯塔数字计划基础上，进一步深化应用人工智能、物联网和柔性自动化技术，消费线速度进步17%，产量损失减少14%以及完成了零碳排放。 西普拉（印度，印多尔）：为了在全球范围内坚持高质量、实惠的药品供给，同时应对资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、自动化和剖析处置计划。印多尔口服固体制剂工厂经过实施30个第四次工业反动技术用例，将总成本降低了26%，质量进步了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，以更好地应对其消费产品的复杂性。工厂经过车间的互联互通、人工智能与自动化技术的大范围运用，在进一步优化产质量量的同时，胜利降低了19%的成本，完成了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家欧洲工厂的模范，并在波兰荣获 “最佳雇主”的称号。 瑞迪博士（印度，海得拉巴）：面对严重的价钱腐蚀和快速提升的质量预期带来的业务应战，这家有25年历史的工厂开端了大范围数字化之旅，在仿制药市场上不时展开。该工厂经过应用灵活方式，并应用物联网和民主化平台中止高级剖析，部署了40多个第四次工业反动技术用例。工厂由此将制造成本降低了43%，同时积极主动地进步质量，并将能源耗费减少了41%。 伟创力（巴西，索罗卡巴）：为了进步工厂竞争力、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反动技术，例如物联网驱动的电子废品回收和供给链控制塔。数字化转型之旅使劳动成本降低50%，资料损耗减少了81%，同时进步了客户称心度（+18%）和员工福祉。 海尔（中国，青岛）：面对日益增长的定制化设计、快速托付和高质量的需求，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方式。订单响应周期缩短了35%，消费效率进步了35%，质量性能进步了36%。 美的（中国，顺德）：为了满足在更短交货期内托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反动技术，使单位消费成本降低24%、托付时间缩短41%、研发时间缩短30%、缺陷率降低51%。 亿滋（印度，斯里城）：为了坚持杰出的批量托付数量，完成成本抢先，并在骚动的环境中进一步增强韧性和多样性以超越市场，亿滋的斯里城工厂展开了端到端的数字化工作、应用预测剖析、人工智能和先进的自动化技术，将劳动消费率进步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动摇、多种类小批量（263个品类）及重型部件消费的应战，三一重工长沙工厂充沛应用柔性自动化消费、人工智能和范围化的IIoT，树立了一个数字化柔性的重型设备制造系统。最终完成工厂产能扩展了123%，消费率进步了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应战，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反动技术，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%，消费率进步了221%。 最新的全球灯塔网络包含4家荣膺“可持续灯塔”称号的工厂: Arelik（罗马尼亚，乌尔米）：Arelik乌尔米绿色工厂，完成了100%绿电供给，胜利展开了数个可持续展开用例项目，包含用于能源管理的数字孪生项目以及集成了先进水处置工厂的水资源闭环管理系统。在用水慌张的背景下，该项目为每件产品消费节约25%用水量，降低17%能源耗费以及22%温室气体排放。 美光（新加坡）：随着对内存和存储处置计划的需求不时增长，新加坡美光科技有限公司需求扩展和增加千兆字节产品的产量，同时减少对环境的影响。2018年到2021年，新加坡美光科技有限公司产量增加了270%，同时每消费千兆字节的资源耗费减少了45%。这得益于可持续的技术展开，经过跟踪环境足迹不时优化资料耗费。 分离利华（印度，达帕达）：为了完成企业的可持续展开目的，即到2025年将温室气体范围1和2的排放量减少70%（相较于2015年基线），并在应对产量快速增长的同时减少水资源耗费，分离利华达帕达展开了14个运用案例，如经过集成能源管理系统完成以机器学习驱动的能源优化，运用数字孪生技术加速制定生态友好型配方消费战略。达帕达将范围1和2的排放量减少了54%，范围3的排放量减少了43%，用水量减少了36%，提早完成了其减排目的。 西部数据（中国，上海）：在需求不时增长的状况下，西部数据在2017年至2021年期间将工厂拍字节（PB）产量翻了一番，同时减少了每PB产品的环境足迹，以完成企业的减排目的。这一结果由第四次工业反动的多项科技驱动，如运用机器学习动态优化水循环工厂性能以及依据实时操作数据检测异常能耗预测系统。这些措施使每PB产品水资源耗费减少了62%，能源耗费减少了51%。 麦肯锡全球董事合伙人，常驻上海分公司侯文皓表示，本次获选的5家中国灯塔企业均非初次获评。在他们此次入选的工厂身上，我们或多或少能看到其前任“姐妹”灯塔工厂的最佳做法。这些企业能再次获选，阐明他们曾经构成了一套规范化的转型组织机制，以在迭代优化中持续推行灯塔最佳理论。好比，树立推进转型举措的多层级数字化转型办公室，研讨、实验、量产前沿工业4.0技术的智能研讨院，横跨项目周期的跨专业、多工厂虚拟工程师团队等。 值得一提的是，从2018年“灯塔工厂”评选以来，全球“灯塔工厂”数量已达114家，而中国“灯塔工厂”增至42家，占全球“灯塔工厂”数量的37%。细致来看，包含2018年入选3家，2019年3家，2020年10家，2021年15家，2022年3月6家，以及10月5家工厂入选，这也阐明中国制造在第四次工业反动中焕发出的澎湃生机。
细致内容下： 第 一 批 第一批9家（2018年9月发布） 拜尔生物制药（意大利加巴纳特） “数据即资产”——大多数企业运用的数据不到其产生的1%，但拜耳仰仗庞大的数据库，将维护成本降低25%，运营效率进步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，应用远程人工智能技术事前预测维护需求 海尔（中国青岛） “以客户为中心的技术”——以人工智能主导转型，包含搭建“先订单，后制造”产品定制平台，以及应用远程人工智能技术事前预测维护需求 强生DePuy Synthes（爱尔兰科克） Depuy Synthes是强生旗下一家创新医疗设备处置计划公司，消费身形矫正产品，包含髋关节和膝关节交流物。Depuy Synthes于1997年来到爱尔兰，现已雇用超越1000名员工。三年前，公司投资5320万欧元对科克工厂中止扩建并升级整个消费线，创建了工厂设备实时数字监测，能够察看和搜集一切机器的运作、消费状况。“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%，机器毛病停机时间减少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”——经过对每个客户的细致请求构建数字镜像，维修或改换产品的工作时间减少了30% 宝洁Rakona（捷克） “矫捷化消费”——只需点击一下按钮，消费线即可立刻改动消费产品种类，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”——各工厂共享学问和最佳操作，使公司一切工厂的能源和运营效率抵达最高水平，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模仿消费线优化”——员工应用3D模仿、增强理想和其他技术，完善工厂的设计和运营，促使产量进步三倍，缩短周期时间 UPS Fast Radius（美国芝加哥） “均衡产能与客户需求”——工厂借助遍布全球的3D打印中心和实时制造剖析，满足消费者对可快速消费的定制产品的需求 第 二 批 第二批7家（2019年1月发布） 宝马集团（德国雷根斯堡） 该汽车工厂在2018年消费了约320,000辆汽车。固然在引入定制化物联网平台上投入了不少时间与成本，但工厂最终胜利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%。 丹佛斯商用紧缩机（中国天津） 该工厂主要消费制冷、空调机组等产品所需的紧缩机。丹佛斯仰仗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胜利改善了质量控制体系，在两年内将劳动消费率进步了30%，客户投诉率减少了57%。 富士康（中国深圳） “黑灯工厂”- 这家特地消费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消费实时状态监控系统。富士康注重优先引入第四次工业反动技术，令消费效率进步30%，库存周期降低15%。 Rold（意大利Cerro Maggiore） 这家具有240名员工的企业，主要消费洗衣机和洗碗机锁定系统。作为“灯塔网络”中唯逐一家中小型企业，Rold运用智能手表、快速成型和数字仪表板等第四次工业反动技术，胜利将停业额提升7%至8%。 Sandvik Coromant （瑞典Gimo） 这家切削刀具消费商应用掩盖全消费流程的数字主线，大幅进步了劳动消费率。“非接触式转换”就是其中一例，其支持设计方式自动更改，即便在无人操作（移除终了时的指示）的转换期间也是如此。 沙特阿美Uthmaniyah自然气厂（沙特阿拉伯Uthmaniyah） 这座巨型自然气处置厂曾经成为多项第四次工业反动技术应用的榜样，包含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） 这座大型工厂具有9,000名员工，它一直坚持以人为本，特别设立了高级剖析学院，辅佐工作人员提出有利于减少废弃物、改进消费过程质量和牢靠性的处置计划，令工厂财务状况大有改善。 第 三 批 第三批10家（2019年7月发布） Arelik （罗马尼亚Ulmi） 这一新建的工厂是Arelik用例实验室的研发成果，其设计的消费速度相当于此前工厂的两倍。自建成投产以来，由于完成了低价值任务的自动化，工厂的运营成本降落了11%。 福特奥特桑 （土耳其科贾埃利省） 该工厂应用数字制造和先进自动化技术，突破此前的精益消费思绪，在不增加资本支出的状况下，将产量提升了6%，将员工参与度进步了45%。 诺基亚 （芬兰奥卢） 这家完整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%，将消费效率进步了30%。 Petrosea （印度尼西亚Tabang） 由于位置偏僻，这家采矿效劳供给商采用了多项第四次工业反动技术（好比优化卡车调度、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，提升了消费效率和产质量量。目前，浦项钢铁正与中央学术界、中小企业和初创企业携手协作，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反动技术（协作机器人、虚拟理想等），支持运营商，消弭糜费，减少能耗和完成重复性工作的自动化。 上汽大通 （中国南京） 面对竞争猛烈的市场环境，这家工厂实施了大范围定制化的新方式。经过一体化数字主线，对从客户到供给商的端到端价值链实行数字化，在进步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，这家消费基地开发了自己的第四次工业反动技术处置计划（好比物联网平台），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辅佐树立一家工厂重新建到完成最大消费量的速度新规范。此外，该工厂还对数字剖析处置计划中止巨额投资，并积极展开才干树立，辅佐原原形对初级和缺乏阅历的团队进步了数字化技艺，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消费流程，从而将创新速度进步了一倍。 第 四 批 第四批18家（2020年1月发布） 宝山钢铁（中国上海） 这家具有40年历史的工厂很早就采用了数字化。宝山钢铁普遍应用人工智能和高级剖析技术，使其在数字时期依然坚持行业竞争力，发明出5,000万美圆的价值。 福田康明斯（中国北京） 福田康明斯在其设计、消费和售后效劳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。其产质量量和顾客称心度由此进步了40%。 通用电气医疗集团（日今日野） 这家具有30多年精益制造阅历的通用电气工厂应用第四次工业反动技术转型为数字化精益制造，从而胜利取得更高业绩。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范围定制方式的模范。经过部署可扩展的数字平台，完成供给商和用户的端到端衔接，从而使其直接劳动消费率进步28%。 日立（日本奥米卡工厂） 日立奥米卡工厂在工程、消费和维护运营中应用了一系列工业物联网技术和数据剖析，从而在不影响质量的状况下，将中心产品的托付周期缩短了50%。 英飞凌（新加坡） 英飞凌经过数字化主干和人员培育，在其制造工厂和供给链网络中应用数据、高级剖析和自动化技术，从而降低了30%的直接劳动力成本，进步了15%的资本效率。 强生医疗（中国苏州） 该工厂推行了其他强生工厂开发的规范化数字处置计划，从而完成业绩提升，包含消费率进步了15%。 美光（新加坡） 这家半导体制造厂整合了大数据基础设备和工业物联网，以实施人工智能和数据科学处置计划，从而进步了产质量量规范，并使新产品的消费速度翻了一番。 宝洁（中国太仓） 这家年轻的工厂应用第四次工业反动技术打造出宝洁亚洲的首个关灯运营，并衔接了端到端供给链。消费率由此进步了 2.5 倍，消费矫捷性大大进步，完成了电子商务增长和员工称心度提升。 潍柴（中国潍坊） 潍柴对整个端到端价值链中止了数字化改造，以精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） 经过将数字处置计划与智能消费线设计相分离，爱科旗下芬特公司（Fendt）能够在一条批量消费线上消费9个系列的拖拉机（从72马力到500马力不等）。由此，消费率进步了24%，消费周期缩短了60%。 葛兰素史克（英国韦尔） 这家制药厂在消费运营中全面应用了第四次工业反动技术，借助高级剖析和神经网络充沛应用现有数据集。由此，消费速度进步了21%，停工期缩短，产量有所进步，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，能够实时衔接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效劳和可持续性日渐增长的希冀值，同时完成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反动技术，重点关注增强雇员义务感和端到端衔接，进步员工敬业度，并携手包含经销商、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状况下，使劳动消费率进步了18%。 MODEC（巴西里约热内卢） MODEC采用先进剖析技术以完成对采油船的预防性维护，并合理运用其内部消费配备的数字孪生系统以及专属数据平台，旨在加快开发并完成新算法的指数级扩展，胜利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，推进价值发明。他们自行研发人工智能算法，剖析了数十亿种消费情形，优化流程和产品定价，使息税前收益增长20%以上。 分离利华（阿联酋迪拜） 为增强成本竞争力，一个当地团队树立了工厂数据湖，大范围开发和部署第四次工业反动用例。固然投资和时间有限，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方式，树立从供给商到消费者的端到端价值链，采取可重构的制造方式，完成两位数的成本降落和销售增长。 第 五 批 第五批10家（2020年9月发布） 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分离起来，打造全新的数字化新制造方式。它支持基于消费者需求的端到端按需消费，并经过缩短75%的交货时间、降低30%的库存需求，以至减少50%的用水量，助力小企业在快速展开的时兴和服装市场获取竞争力。 美光科技（台中） 为了推进消费率的进一步提升，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剖析平台，确保能够实时辨认制造异常，同时提供自动化基本缘由剖析，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，并进步了20%的劳动消费率。 美的集团（广州） 面对家电行业的猛烈竞争以及电子商务范畴的快速展开和日益复杂，美的集团应用第四次工业反动技术完成从自动化工厂向端到端互联价值链的转型升级，劳动效率进步了28%，单位成本降低了14%，订单托付期缩短了56%。 分离利华（合肥） 随着电子商务在中国的蓬勃展开，分离利华经过在消费、配套仓储和配送范畴大范围部署柔性自动化和人工智能等第四次工业反动处置计划，树立了拉动式消费方式，将订单到托付的交货期缩短了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（被公以为联盟中业绩最好的轻型商用车工厂），雷诺集团在其具有50年历史的制造工厂中普遍部署第四次工业反动技术，从而减少了50%的保修事情，进步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更和不时增长，Janssen经过数字化方式将研发、内部制造和外部制造衔接起来，同时部署了先进的过程控制处置计划，以完成供给链状态近乎实时的可见性，将牢靠性进步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，诺和诺德鼎力投资于数字化、自动化和高级剖析，为了中止大范围推行，构建了强大的全公司工业物联网操作系统，将设备效率和消费率进步30% 沙特阿美（库阿斯） 作为沙特阿美努力于进步运营韧性的组成部分，库阿斯油田被建成为完整互联的智能油田，具有40,000多个传感器，掩盖散布在150 x 40公里的500多口油井，完成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） 在经过运营转型和创新效率应对市场动摇的需求推进下，DCP Midstream应用内部开发的数字处置计划和技术风险协作同伴关系，将运营远程控制与其规划、物流和商业系统分离起来，完成了利润的实时优化，发明了超越5,000万美圆的价值。 施耐德电气（莱克星顿） 为了坚持业务和技术优势，施耐德电气已有60多年历史的工厂采用了第四次工业反动技术，完成了从供给商到客户的端到端完好转变，客户称心度进步了20%，需求预测精确率进步了20%，并将能源成本降低了26%。 第 六 批 第六批15家（2021年3月发布） 博世（中国苏州） 作为集团内部杰出消费的模范，博世苏州在消费和物流环节实施了数字化转型战略，将消费成本降低了15%，同时将产质量量提升了10%。 富士康（中国成都） 面对需求的快速增长和劳动力技艺短缺问题，富士康成都采用了混合理想、人工智能和物联网等技术，将消费效率提升了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应战，为了在国度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反动的征程，推开工厂从响应式劳动密集型方式，转变为人工智能驱动的高度数字化、自动化消费运营方式，从而将消费成本进步了20%，将消费效率和产质量量提升了70%。 美的（中国顺德） 为了展开电商业务和扩展海外市场份额，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罗列措，将产品成本降低了6%，将订单托付周期缩短了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范围和市场新兴主体不时增加的竞争力，印度最大范围的可再生能源公司ReNew Power开发了第四次工业反动技术，好比特地的高级剖析技术和机器学习处置计划等，在不增加任何资本支出的状况下，将风能和太阳能资产增加了2.2%，将停机时间减少了31%，并将员工消费效率进步了31%。 塔塔钢铁（印度贾姆谢德布尔） 为理处置运营关键绩效指标停滞和垄断原料优势行将丧失的问题，具有110年历史的塔塔钢铁贾姆谢德布尔工厂抑止根深蒂固的文化和技术传统，部署了多项第四次工业反动技术：在采购环节部署了机器学习和高级剖析技术，将原资料成本减少了4%；在消费和物流规划环节部署了规范性剖析技术，将客户效劳成本降低了21%。 青岛啤酒（中国青岛） 鉴于消费者日益需求个性化、差别化和多样化的啤酒产品，具有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，将客户订单的托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“多种类、小批量”的运营应战，纬创应用人工智能、物联网和柔性自动化技术，在消费、物流和供给商管理等环节进步员工、资产和能源效率，将消费成本降低了26%，同时将能源耗费减少了49%。 汉高（西班牙加泰罗尼亚） 为了进一步进步消费效率和公司的可持续展开水平，汉高在原有中心数字技术的基础上，大范围运用第四次工业反动技术，将加泰罗尼亚工厂的网络和实体舷衔接起来，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） 在监管严厉的医疗保健和快速展开的消费品环境中，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，将产品产量进步了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，经过部署第四次工业反动技术，完成绿色科技的互联互通，成为强生公司首个完成碳中和的工厂。 宝洁（法国亚眠） 宝洁亚眠工厂长期努力于在新产品消费过程中推进运营转型，往常全面拥抱第四次工业反动技术，采取了数字孪生技术和数字化运营管理和仓储优化处置计划，三年内使产量持续增长了30%，将库存水平降低了6%，整体设备效能进步了10%，并将废品废料减少了40%。 西门子 （德国安贝格） 为了达成消费效率目的，该工厂采取了却构化、精益化数字工厂战略，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、电力和资源耗费不变的状况下，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多万美圆，鼎力部署先进技术（好比资产数字化绩效管理、数字孪生和机器学习等）和进步组织才干，将柴油和航空燃油的产量进步了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无线电需求的不时增加，爱立信在美国树立了基于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备，在12个月内打造了25个用户案例，因而将每位员工的产出进步了120%，将订单托付周期缩短了75%，并将库存水平降低了50%。 宝洁（美国莱马） 消费趋向的变更请求采用愈加复杂的包装，将更多的产品外包。为了逆转这一趋向，宝洁莱马工厂投资部署数字孪生、高级剖析和机器人自动化等技术，鼎力进步供给链的灵活性，将新产品的上市时间缩短了10%，使劳动消费率比去年同期进步了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 七 批 第七批21家（2021年9月发布） 德龙集团（特雷维索） 为了增强市场竞争力，德龙集团特雷维索工厂投资打造数字化和剖析才干，进步了业务运营的灵活度（将最小订单量降低了92%，将交货期缩短了82%）和消费效率（将劳动力消费率进步了33%），完成了产品的高质量（将现场质量进步了33%，并取得了食品和饮料行业认证）。 伟创力（阿尔特霍芬） 面对来自低成本地域的强有力竞争，伟创力阿尔特霍芬工厂采用了第四次工业反动的相关技术，来进步运营效率和灵活性。经过完成更高的监管和质量规范，伟创力赢得了利润更高、周期更长的医疗业务，在物理资产不变的状况下将营收进步了50%。 强生视力健（伦敦） 为了改善客户体验，强生视力健采用了顺应性流程控制、人工智能和机器人等第四次工业反动的个性化技术，有效应对复杂性不时上升的问题（将库存量单位进步了50%），完成了百分百的个性化包装配置，将客户效劳水平进步了8%，同时将抵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消费为主，目前正努力于第四次工业反动的转型，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） 为理处置高复杂性、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反动技术计划——“高级病例管理”，在其北美地域的关节修复种植体（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，经过应用数字线程技术，为客户提供注塑消费效劳，从而踏上了运营转型之旅，从只提供原型效劳的供给商，转变为消费供给商。公司将消费周期缩短为一天，完成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、高度定制化产品请求和极端的气候条件等应战，以及显现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才干，树立了一个数字剖析和人工智能开发平台，将消费效率进步了32%，将高级产品的产量进步了60%，同时分别将用水量和碳排放量降低了23%和20%。 宁德时期（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，宁德时期应用人工智能、先进剖析和边沿/云计算等技术，在三年内完成了在消费每组电池耗时1.7秒的速度下仅有十亿分之一的缺陷率，同时将劳动消费率进步了75%，将每年的能源耗费降低了10%。 中信戴卡（秦皇岛） 鉴于汽车原始设备制造商日益希望取得小批量、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，不只提升了消费灵活性，还将制造成本降低了33%。 富士康（武汉） 为了满足客户请求，提升定制化水平，缩短交货周期，富士康武汉工厂大范围引入了先进剖析和柔性自动化技术，重新设计了制造系统，将直接劳动消费率进步了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） 为理处置技艺工人缺乏、质量性能不稳和市场需求不肯定等问题，富士康郑州采用了柔性自动化技术，将劳动消费率进步了102%，并应用数字化和人工智能技术，将质量缺陷减少了38%，并将设备综合效率进步了27%。 海尔（天津） 为了满足客户的希冀，提供愈加多元的产品、更快捷的送货和更高质量的效劳，海尔在天津新建的洗衣机工厂将5G、工业物联网、自动化和先进剖析技术分离起来，将产品设计速度进步了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） 面对面板行业的猛烈竞争、客户更高的质量请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、物联网和先进剖析等技术，将加工才干进步了40%，将废品率损失降低了33%，从而进步了利基产品的消费才干。 LS电气 （清州） 为了满足日益上升的需求，也为了降低消费成本，LS电气对韩国清州一处工厂中止了改造，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，完成了大范围的定制化消费，并将消费成本降低了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时增加的背景下，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，将劳动消费率进步了85%，将消费周期缩短了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具有20年历史，往常为了应对日益频繁的消费更改和订单配置需求，树立了灵活的消费线，综合采用了模块化人机协作工作站、人工智能视觉检测等第四次工业反动技术，将产品上市时间缩短了25%，并应用先进剖析技术来自动剖析问题本源和检测整个供给链中的异常状况，将准时交货率提升了30%。 分离利华（太仓） 为了掌握电子商务和大型卖场渠道的勃勃商机，分离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给链，并依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） 随着对产质量量的请求越来越严厉，同时还要优化成本，西部数据槟城工厂积极拥抱第四次工业反动的技术，向“熄灯制造”方式转型，实行自动化消费和物流，将工厂成本降低了32%，并经过打造智能化规划系统，转向按单定制方式，因而将产品库存减少了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、产质量量请求日益严厉和成本压力不时增加，西部数据泰国工厂应用网络互连和先进剖析技术，实时公开供给商、消费、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，最终将工厂产量进步了123%，将采购和消费成本降低了30%，将产品退货率降低了43%。 Arelik（埃斯基谢希尔） 为了应对不时增加的客户需求和日益多元化的产品需求，Arelik应用其灵活的工作室，两年之内在自动化、机器人物流和数据人工智能系统等范畴部署了30多个高级用例，完成了灵活的产品制造，投资回报周期缩短为1.2年。 沙特阿美（布盖格） 为了进一步进步产质量量和可持续展开水平，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、先进剖析和自动化技术的力气，推进制造工艺的转型，将产质量量进步了21%，并将能耗降低了14.5%。 第 八 批 第八批13家（2022年3月发布） 欧 洲 强生旗下杨森制药（拉蒂娜）：杨森拉蒂娜工厂不时在积极部署第四次工业反动的技术处置计划，努力于进步新产品的上市速度、竞争力和灵活性，并进步产质量量，将产品分歧格率降低了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，并积极采用剖析技术。截至目前，该厂曾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、智能化招标剖析平台、供给商绩效追踪平台和系统监测管理平台，将工厂开支俭省了10%，并改动了工厂的运作方式。 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丰功伟绩，也为公司的自由现金流目的作出了贡献，努力于到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反动技术，将劳动力工作效率进步了30%，为员工提供了技艺升级培训，优化了跨部门协作流程，突破了部门之间的界线，并正在梯瓦内部引领第四次工业反动。 亚 洲 京东方科技集团（福州）：为了用一流的产质量量赢得市场份额，京东方福州在完整自动化的消费系统中普遍采用了人工智能和高级剖析技术，力务完成最杰出的产质量量、设备效率和能源可持续性，在未中止严重资本投资的情形下，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、市场价钱连年下探超10%以及客户订单频繁动摇等市场不利要素，博世长沙经过45个分离自动化和人工智能的第四次工业反动用例的胜利理论，进步自身的竞争力，坚持其市场抢先位置，完成了对新能源汽车客户100%的渗透，并且辅佐工厂完成碳中和。 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效劳的日益增长的请求，海尔郑州工厂应用大数据、5G边沿计算和超宽带处置计划，与供给商、工厂和客户树立了愈加紧密的联络，在2020-2021年将订单响应速度进步了25%，消费效率进步了31%，产质量量进步了26%。 强生消费品（泰国）有限公司（曼谷）：为了提升灵活度、进步盈利水平和俭省成本，强生曼谷工厂采用了协作式供给链控制塔、计算流膂力学、人工智能能源优化、高级物流数据剖析等第四次工业反动的多项技术，将价值链的停业收入增加了47%，库存水平降低了25%，端到端供给链周期缩短了43%，消费效率提升了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%，满足客户对产质量量的更高请求，以及为理处置劳动力短缺问题，LG电子重新规划了位于韩国昌原的一座旧工厂，应用柔性自动化、数字化绩效管理和人工智能等技术，将其改构成为一座数字化工厂，从而将消费效率进步了17%，将现场质量进步了70%，同时将库存和能耗水平分别降低了30%。 美的（荆州）：鉴于消费者希冀的变更以及产品的日趋复杂，具有三十年历史的荆州工厂大范围引入了柔性自动化、物联网和人工智能技术，努力于改动制造系统，从而将劳动力消费率进步了52%，消费周期缩短了25%，单位产品的公用资源耗费降低了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求，合肥美的洗衣机有限公司在整个端到端价值链普遍部署了人工智能和物联网技术，旨在进步响应速度和供给链效率，最终将订货托付时间缩短了56%，客户讲演的缺陷率降低了36%，劳动消费率进步了45%。 宝洁（广州）：为了满足上升了45%的电子商务需求，宝洁广州应用人工智能、柔性自动化和数字孪生技术，对价值链上多个系统中止整合，更好地效劳全渠道消费者。这一举措提升了供给链的响应速度，将库存和物流成本分别降低了30%和15%，三年内的准时托付率抵达了99.9%。 施耐德电气（海得拉巴）：客户需求的不时变更、业务增长达54%，施耐德电气实施了工业物联网基础设备、预测性/规范性剖析和人工智能深度学习等第四次工业反动的技术，将现场毛病率降低了48%，订货托付时间缩短了67%，同时将消费效率进步了9%。 分离利华（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展开目的，分离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%，能源耗费减少了31%。 -END-
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