1、-1-2023 年年 4 月月 10 日第日第11期总第期总第 590 期期全球灯塔网络：书写第四次工业革命新篇章全球灯塔网络：书写第四次工业革命新篇章【译者按】【译者按】今年 1 月，世界经济论坛与麦肯锡联合发布全球灯塔网络：书写第四次工业革命新篇章，为连续 5 年联手发布。报告对全球 132家灯塔工厂分布情况进行了描述，总结了 2022 年新增的 29 家灯塔工厂和7 家可持续灯塔工厂的转型之路。报告认为，为提高生产力、推进可持续性和增强供应链韧性，企业亟需在整个生产网络和端到端价值链推进工业4.0 规模化转型，并对推进规模化转型所需条件和关键因素进行了调查分析。报告还呼吁世界各地制造业企

2、业加入全球灯塔网络。赛迪智库规划研究所对该报告进行了编译，期望对我国有关部门有所帮助。【关键词】灯塔工厂 第四次工业革命 规模化转型【关键词】灯塔工厂 第四次工业革命 规模化转型-2-自 2018 年以来，由世界经济论坛与麦肯锡公司联合认定的“灯塔工厂”一直是第四次工业革命的领跑者。截至 2023 年 1月，全球共有 132 家“灯塔工厂”，其中 13 家“可持续灯塔工厂”，共部署了 142 个用例，在财务、运营和可持续性等指标上实现了两位数的提升。在全球面临能源价格飙升、通货膨胀、人才短缺、供应链中断和日益严重的气候变化等挑战的背景下，在整个生产网络和端到端价值链加速第四次工业革命技术规模化

3、转型成为第四次工业革命新篇章的主题。为深度洞悉规模化转型所需条件和关键要素，世界经济论坛和麦肯锡联合对全球来自不用行业的多家灯塔及非灯塔企业开展了调研。一、全球灯塔网络影响力持续增强一、全球灯塔网络影响力持续增强自第四次工业革命开始以来，世界发生了根本性的变化。从全球灯塔网络的角度来看，在 2018 年首批制造业领跑企业被认定为“灯塔工厂”之后，正式拉开了这场革命的序幕。在对大量工厂进行深入分析之后，研究人员发现了一小群特立独行的领跑企业，实现规模化转型的能力是永恒不变的成功关键。然而，面对与日俱增的种种挑战，应对方法也需与时俱进，才能建立并保持良好势头。众所周知，任何生产网络要具有经济和可持

4、续性，就必须在-3-本地和全球范围内都有所建树。全球灯塔网络成员已经表明，第四次工业革命的技术和工作模式能够帮助企业在这两个层级都取得成功，同时也更能适应未来生产网络的变更。（一）（一）130 多家灯塔工厂标志着一个新篇章的开启多家灯塔工厂标志着一个新篇章的开启自 2018 年以来，独立专家小组已为全球灯塔网络评选出 132家灯塔工厂（见图 1），覆盖消费品行业、流程工业、先进工业和制药及医疗产品，其中 2022 年新增 29 家灯塔工厂和 7 家可持续灯塔工厂。依托第四次工业革命技术，这些灯塔工厂已在可持续性和生产效率、敏捷度、上市速度和定制化（见图 2）等多个关键运营绩效指标上创造了巨大价

5、值。-4-图 1：截至 2023 年 1 月全球 132 家灯塔工厂分布情况原有灯塔工厂新增灯塔工厂原有可持续灯塔工厂新增可持续灯塔工厂2022年新增的灯塔工厂LG电子电子美国，克拉克斯维尔亿滋亿滋印度，斯里城海尔海尔中国，青岛伟创力伟创力巴西，索罗卡巴联合利华联合利华巴西，因达亚图巴瑞迪博士瑞迪博士印度，海得拉巴西部数据西部数据中国，上海西门子西门子德国，安贝格伟创力伟创力巴西，索罗卡巴宁德时代宁德时代中国，宜宾亿滋亿滋中国，苏州阿奇立克阿奇立克罗马尼亚，乌尔米可口可乐可口可乐爱尔兰，巴利纳三一重工三一重工中国，长沙华谊新材料华谊新材料中国，上海联合利华联合利华印度，达帕达MantaMESH

6、德国，弗勒特施泰特纬创资通纬创资通中国，中山日月光半导体日月光半导体中国台湾，高雄西部数据西部数据中国，上海达能达能波兰，奥波莱富士康工业互联网富士康工业互联网中国，深圳西部数据西部数据泰国，邦芭茵海尔海尔中国，天津博世博世土耳其，布尔萨美的美的中国，佛山安捷伦科技安捷伦科技新加坡美光美光新加坡西普拉西普拉印度，印多尔联想联想中国，合肥西部数据西部数据菲律宾，内湖CEAT印度，哈洛尔海尔海尔中国，合肥宝洁宝洁日本，高崎强生消费者健康强生消费者健康印度，穆兰得联合利华联合利华中国，天津来源：世界经济论坛全球灯塔网络-5-图 2：灯塔工厂在运营和可持续性指标上均取得显著成效关键绩效指标改进效果关键

7、绩效指标改进效果影响范围，改善百分比影响范围，改善百分比区间区间可持续性可持续性温室气体排放浪费减少用水量减少能源效率生产力生产力工厂产出增加生产力提高设备综合效率提高产品成本降低运营成本降低质量成本降低敏捷性敏捷性库存减少交货时间缩短转换时间缩短准时交货率提升上市速度上市速度上市时间缩短设计迭代时间减少定制定制批量减小来源：世界经济论坛全球灯塔网络，2022 年-6-（二）（二）29 家新增灯塔工厂多样化用例及成效家新增灯塔工厂多样化用例及成效通过应用第四次工业革命技术，灯塔工厂在内部生产制造各环节积极部署、建设数字化用例，生产效率、上市速度和可持续性等多个绩效指标取得了显著成效（见图 3）

8、。图 3：29 家新加入灯塔工厂用例及成效工厂工厂发展过程发展过程前五大用例前五大用例影响影响日月光半导体日月光半导体中国台湾，高雄为在日趋复杂的生产环境（超过100 道工序）中提高生产力、缩短交货周期，日月光的高雄凸块工厂在从检测到调度的多个环节部署了多项人工智能应用，使该厂产量提高了 67%，质量成本降低了100%，交货时间缩短了 39%。人工智能光学检查67%废品成本自动化虚拟测量14%产量智能产量管理平台78%等待时间智能调度系统4.5%准时交货率增强现实赋能的厂区安全巡视管理100%检测时间安捷伦科技安捷伦科技新加坡为简化小批量、高复杂度仪器的制造过程，满足不断增长的客户需求，安捷伦

9、新加坡公司应用了数字孪生技术、人工智能和机器人自动化解决方案以实现可持续增长、克服专业人力资源瓶颈，并将劳动力转变为掌握工业 4.0 技术的通用可塑性人才，使公司产出增加了80%，生产力提高了 60%，周期时间缩短了 30%，成本降低了 20%。柔性生产数字孪生25%整体制造成本通过对线路可编程控制器（PLC）进行大数据分析来优化周期时间33%端到端周期时间数字化赋能的质量故障诊断75%测试周期时间物联网赋能的质量管理19%劣品成本人工智能光学检测31%劳动生产率博世博世土耳其，布尔萨为确保氢燃料电池等新产品的资金投入和资源保障，博世布尔萨工厂通过部署水力侵蚀闭环管理等人工智能用例，并对全员开

10、展技能培训，其单位制造成本降低了 9%，综合设备效率也在原有的基础上提高了 9%。车间现场异常检测引擎30pp*设备综合效率人工智能光学检测涂层缺陷12%生产力加工工具寿命监测系统10%工具成本人工智能流程控制水力侵蚀过程-50%缺陷率基于数字报警的物流23%库存CEAT印度，为获得更多市场份额，CEAT 使用更加环保的材料并满足严格的工混合阶段基于先进分析的周期时间优化20%周期时间（瓶颈）-7-工厂工厂发展过程发展过程前五大用例前五大用例影响影响哈洛尔艺规范要求。通过先进分析技术优化周期时间、操作员触点数字化等第四次工业革命用例，CEAT 的哈洛尔工厂将周期时间缩短 20%，工艺废品减少

11、46%，能耗降低 15%，两年内出口与 OEM 销售提升至原来的 2.5 倍。热压阶段物联网赋能的动态加热过程控制20%蒸汽消耗通过预测分析优化压缩空气25%空气消耗数字化赋能的废品监测与内置的根因分析平台46%废品总量机器学习驱动的轮胎库存管理可视化分析29%整单准时交付西普拉西普拉印度，印多尔为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%的温室气体排放量，引领了数字转型进程。

12、由支出智能和自动支出多维数据集支持的先进分析型采购26%整体制造成本应用于流程优化的高级工业物联网16%良品率优化人工智能指导下的机器性能优化37%流程设备综合效率用于远程生产优化的先进分析平台22%生产流程转换基于工业物联网和先进分析技术的能耗优化34%能耗可口可乐可口可乐爱尔兰，巴利纳巴利纳工厂是可口可乐公司最大的浓缩液厂，为 68 个国家提供超过 3500 个存货单位。为实现增长、增强韧性，并满足多元产品组合要求，该工厂部署了数字和分析用例，使成本效率提高了 16%，生产力提高了 15%，存货单位组合扩大了 30%，其工业 4.0 规模化转型速度在 17 家工厂中首屈一指。生产和灌装的综

13、合数字排程11%订单处理数字化绩效管理53%设备综合效率通过数据分析减少榨汁生产周期时间17%批次周期时间基于机器学习的灌装线工艺参数优化15%平均周期时间由物联网和自动化支持的“饮料即服务”15%交货短缺宁德时代宁德时代中国，宜宾为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，生产线速度提高了 17%，合格人工智能光学检查63%全职员工数量人工智能流程控制100%装配线效率针对能源、排放、废料以及水管理的工业物联网实时数据整合13%能耗柔性生产数字孪生128%自动

14、化率-8-工厂工厂发展过程发展过程前五大用例前五大用例影响影响率增加了 14%并实现了零碳排放。人工智能赋能的安全管理100%生产安全事件达能达能波兰，奥波莱达能奥波莱工厂为更好地应对其生产产品的复杂性，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，进一步优化产品质量的同时，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。该工厂的数字化转型成为达能其他 39 家欧洲工厂的榜样，并在波兰荣获“最佳雇主”称号。人工智能指导下的机器性能优化40%能耗数字化赋能的批量放行50%劳动生产率数字看板监测设备综合效率绩效12%流程设备综合效率数字化工具加强员工互动28

15、%转换时间连接机器端数据和企业软件的集成平台50%劳动生产率瑞迪博士瑞迪博士印度，海得拉巴面对严重的价格侵蚀和快速提升的质量预期，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，并利用物联网和开放平台进行分析，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%。利用数字孪生技术进行动态生产调度21%原材料/整体制造成本物联网赋能的质量管理52%质量偏差用于合格率管理和原因分析的先进分析平台22%合格率优化通过现场质量故障汇总、优先处理，以及先进分析技术解决问题90%劳动

16、生产率实时资产性能监控和可视化20%能耗伟创力伟创力巴西，索罗卡巴为提高竞争力、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，如物联网驱动的电子废品回收和供应链控制塔。数字化转型使劳动成本降低 50%，材料损耗减少 81%，并提高了客户满意度和员工福祉。数字化绩效管理23%流程设备综合效率AI 赋能的安全管理93%损失工作日数字化赋能的循环经济94%材料浪费数字技术提升办公效率38%非增值性工作数字化工具加强员工互联18%客户满意度富士康工业互联网富士康工业互联网中国，深圳为快速发布新款智能手机，满足消费者对产品高质量需求，工业富联规模化部署了 37 个工业 4.0

17、用例，使公司新产品推出速度加快 29%，产能提升加快 50%，质量不合格率降低 56%，制造成本节省 30%。人工智能驱动的新产品推出29%新产品推出时间下一代熄灯数控车间313%劳动生产率具有先进控制功能的自主式阳极氧化16pp一次通过率高精度自动化质量检测54%直接劳动力多工厂对标和能力优化59%在制品库存-9-工厂工厂发展过程发展过程前五大用例前五大用例影响影响海尔海尔中国，合肥为应对产品多样性、交货时间和产品质量的挑战，该工厂利用定制化工业物联网平台，在供应网络、研发、制造和客户服务等领域部署了18 个不同的工业 4.0 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，从而

18、将订单交付时间缩短了一半，并将现场缺陷率降低了 33%。工业物联网赋能的资源优化和供应风险预测6%准时交货率设计故障检测加速与基于航空技术的优化75%质量故障损失率先进分析支持的生产线平衡和操作员调度30%劳动效率自适应光学检测67%检测效率“一键修复”：一键自动解决售后问题33%现场缺陷率海尔海尔中国，青岛二号工厂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 35%，生产效率提高 35%，质量性能提高 36%。大数据/人工智能赋能的产品设计和测试85%市场调研时间人工智能流程控制3

19、7%能耗人工智能光学检查50%检测效率协作机器人和自动化52%装配线效率动态交付优化52%成品装货时间华谊新材料华谊新材料中国，上海为应对 30%的产能过剩及因市场波动而导致的成本上升等外部挑战，该公司部署了 28 个第四次工业革命用例，如机器学习赋能的流程优化和人工智能赋能的安全管理，公司劳动生产率提高了 33%，转换成本降低了 20%，能耗降低了31%，且实现可记录事故“零报告”。数字化赋能的跨价值链利润优化15%库存周转率机器学习赋能的化学反应器优化22%材料浪费工业物联网赋能的设备监测和故障诊断10%设备综合效率人工智能赋能的安全管理100%总的可记录事故率基于先进分析技术实现蒸汽网络

20、优化38%蒸汽消耗强生消费者健康强生消费者健康印度，穆兰得面对高度分散和复杂的经销商和供应商网络，强生穆兰得工厂部署了需求传感器、智能物流、机器人和 3D 打印等第四次工业革命解决方案，工厂整单准时交付损失减少了 66%，新产品引进周期缩短了33%，并将单件成本降低了 34%。基于人工智能/机器学习的需求感应和库存补给解决方案4.5pp整单准时交付智能物流提升敏捷性和实时可见性14pp车运输利用率机器人技术促进敏捷产品开发87%产品开发测试准备时间3D 打印实现敏捷新产品引进92%设计迭代准备时间预见性维护提高资产可靠性50%非计划机器停工时间-10-工厂工厂发展过程发展过程前五大用例前五大用

21、例影响影响联想联想中国，合肥联想合肥工厂是全球最大的单体PC 工厂。面对激烈的成本和质量竞争、显著的需求波动和日益增长的产品定制化需求，该工厂部署了30 多个柔性自动化和先进分析用例，将劳动生产率提升了 45%，供应商质量问题减少了 55%，同时每天处理大量小批量客户订单，其中80%是 5 台以下的小订单。基于人工智能的端到端生产计划和调度20%平均计划订单智能劳动力规划和优化31%工时利用率基于人工智能的“云”端到端供应质量管理55%供应质量废品率熄灯柔性装配测试自动化80%转换时间智能瓶颈判断和闭环问题解决30%单位人时产能（UPPH）LG 电子电子美国，克拉克斯维尔为更加贴近客户，两年前

22、 LG 在美国建立了工厂，但很快遇到了人力资源风险和生产能力不足等问题。为克服上述挑战，LG 应用了深度学习、自动化和数字化转型等第四次工业革命技术，工厂销售额增长了 68%，净利润增长了 703%，巩固了其战略性生产基地的地位。产品设计自动化30%产品开发时间虚拟产品性能验证61%现场故障率智能注塑系统21%设备综合效率使用自动导引运输车的无人驾驶物流系统25%生产能力通过部署 AI 自动化识别技术实现零质量缺陷43%流程缺陷率MantaMESH德国，弗勒特施泰特大宗商品市场竞争激烈，保持成本领先是中小企业竞争的关键。位于弗勒特施泰特的 MantaMESH 工厂率先自行开发了一个可持续的第四

23、次工业革命在线制造商业模式，基于数字技术，系统能够自动在线处理客户所有订单，并将相关信息实时传输到智能制造工厂，工厂客户活动增加 261%，产量增加 73%，每公斤产量的能耗减少 32%。具有实时用户行为分析的自助式 B2B 客户门户网站238%交易数量在线产品设计和订购系统产生可供机器使用的数据99%报价到订购时间联网的数字化柔性制造99%转换时间数字化性能监控53%劳动生产率自动开发票、支付和收款系统80%应收账款天数美的美的中国，佛山二号工厂为满足在更短交货期内交付高质量产品的需求，美的佛山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%，

24、交付时间缩短 41%，研发时间缩短30%，缺陷率降低 51%。使用先进分析方法优化制造和分销足迹45%仓库数量追踪和测量产品性能的联网设备30%市场调研时间利用先进分析技术实现供应商材料质量预测63%来料缺陷率现场质量故障汇总和优先处理，以及先进分析技术赋能的问题解决36%过程中缺陷-11-工厂工厂发展过程发展过程前五大用例前五大用例影响影响用于动态仓库资源规划和调度的分析技术56%库存周期亿滋亿滋印度，斯里城为保持卓越的批量交付数量，实现成本领先，并进一步增强韧性和多样性，该工厂部署了端到端的数字化、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

25、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。实时资产性能监控和可视化21%生产力应用于流程优化的高级工业物联网31%合格率优化基于历史和传感器数据的预见性维护数据整合69%平均故障间隔时间协作机器人和自动化28%生产力先进分析技术赋能的可持续性优化11%温室气体排放亿滋亿滋中国，苏州为让中国零售渠道增长 3 倍，门店覆盖率从 200 万增加到 400 万，并克服来自劳动力和物流的两位数通胀挑战，该工厂投资多个第四次工业革命解决方案，该工厂成功将线性供应链转变为综合供应生态系统，将准时交付提高了 18%，交货时间减少了 32%，并将亿滋的市场份额从 23.4%增加到 28.

26、3%。数字化赋能的客户持续补货系统17pp货架供货情况物联网赋能的智能物流/仓库平台50%仓库吞吐量机器学习驱动的奥利奥产品先进流程控制78%质量缺陷熄灯烘培车间32%生产转换成本数字技术赋能的端到端卓越材料供应2.5pp材料供应准时交付宝洁宝洁日本，高崎面对年均 2%-3%的业务增长率和有限的工厂扩张潜力，宝洁高崎工厂在从研发到客户的端到端价值链部署了数据流整合、数字孪生、机器学习等第四次工业革命技术。该工厂已成功将新产品准备时间缩短了 72%，将试用的停工天数减少了 21%，并将客户的订单范围扩大至原来的 14 倍。线性回归模型助力优化过剩库存57%库存废品通过数字骨干实现数据互联，加速产

27、品生产日期的配方变更执行92%人工劳动时间利用数字孪生和过程建模与仿真缩短研发中的鉴定试验过程72%配方变更研发准备时间用于工作流程优化和提高仓库空间利用率的机器人流程自动化16%内部仓库利用率利用机器学习提高预测准确性并缩短订单准备时间31%仓库空间三一重工三一重工中国，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）人工智能流程控制60%流程周期时间-12-工厂工厂发展过程发展过程前五大用例前五大用例影响影响及重型部件生产的挑战，该工厂充分利用柔性自动化生产、人工智能和规模化的工业物联网，建立了一个数字化柔性的重型设备制造系统。最终工厂产能扩大了 123%，生产率提高了

28、98%，且单位制造成本降低了 29%。应用于流程优化的高级工业物联网73%转换时间柔性生产数字孪生44%生产能力数字技术赋能柔性生产80%装配线产出机器人技术促进物流运营11%准时交货率联合利华联合利华巴西，因达亚图巴该工厂是世界上生产力排名第一、成本排名第二的粉末洗涤剂工厂，也是联合利华温室气体排放量最大的工厂。为提高成本领先优势、加快产品上市速度、并最小化对环境的影响，该工厂部署了数字孪生和人工智能等用例，工厂新产品准备时间缩短了 33%，每吨生产成本降低了 23%，并几乎消除了温室气体排放。数字孪生技术快速实现产品创新33%创新准备时间使用生物质能的机器学习喷雾干燥塔96%二氧化碳排放（

29、范围 11）依托数字技术实现完美密封，消除长期质量缺陷隐患94%因渗漏而引起的客户投诉利用 AI 对气动装置进行预见性的生命周期管理45%维护成本端到端智能供应链分配15%分销成本联合利华联合利华中国，天津过去三年，新冠疫情为餐饮业带来了诸多不确定性，通过部署 30 多个第四次工业革命用例，包括量身定制的全天候数字化销售、最优的端到端高级规划和人工智能赋能的质量保障，联合利华加快了在低线城市的市场渗透。从而，服务的客户数量增加了 100%，交货时间缩短了 40%，客户投诉减少了62%。智能销售协助目标客户的探索与服务100%客户数量人工智能赋能的端到端最佳订单执行平台91%订单履行损失支持同步

30、计划和自动订单分配的端到端供应商整合5.5%供应商整单准时交付参数闭环优化的人工智能技术实现品味保证70%客户投诉用于人员安全和食品合规的机器视觉监管平台78%不安全行为西部数据西部数据泰国，邦芭茵受市场向固态硬盘（SSD）转移影响，该工厂生产的机械硬盘（HDD）对成本较为敏感，且全球供应的不确定性带来了原材料成本的上升。为克服上述挑战，西部数据邦芭茵工厂部署了多个第四次工业革命机器学习助力部分条件下的硬盘测试优化22%测试周期时间机器学习赋能的资产利用率优化7%设备综合效率依托先进分析技术实现最佳合格率2%一次通过率1为便于描述直接和间接碳排放源，提高透明度，温室气体核算体系设定了三个范围，

31、即范围 1、范围 2、范围 3，分别代表直接温室气体排放、电力产生的间接温室气体排放和其他间接温室气体排放。-13-工厂工厂发展过程发展过程前五大用例前五大用例影响影响用例，工厂成本降低了 33%，每 PB字节能耗降低了 40%。机器学习助力硬盘自动修复13%修复精度依托分析能力和价格预测协助物流竞标64%运输成本西部数据西部数据泰国，内湖面对火山喷发、台风、材料的长交货期、波动显著的市场需求，以及日益严格的产品规格要求，该工厂大规模部署了超过 25 个用例，如先进分析支持的异常事件检测、机器学习支持的端到端晶圆变化补偿。因此，该工厂的非计划停机时间减少了 82%，生产成本降低了54%。自然语

32、言处理（NLP）赋能的自然灾难主动危机管理100%年度停工成本规避基于先进分析技术的大规模端到端事前事后异常事件检测71%客户质量预警基于端到端数据的机器学习晶圆变化补偿7.6%合格率依托机器学习模型预测实现测试人员异常检测181%异常检测精度基于运筹学模型的工厂产能优化93%产能优化时间西部数据西部数据中国，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，该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%。自动化产品设计62%市场

33、调研时间人工智能光学检查35%能耗数字线程赋能的自动检测221%生产力用于合格率管理和原因分析的先进分析平台0.3pp 合格率优化数字化综合业务规划94%库存减少纬创资通纬创资通中国，中山面对超过 60%的订单要求在 72 小时内高质量交付的压力，纬创资通需要提升端到端流程效率，同时确保卓越的产品质量。依托 33 个自建用例，该工厂在价值链上下游推行改革，成功将生产率提高了32%，缺陷率降低了 55%，并在供应短缺的情况下，将交货时间缩短到 48 小时以内，从而单位生产成本降低了 22%。基于多目标优化的无接触端到端销售和运营规划36%交付时间基于最佳路径 AI 算法的印刷电路板（PCB）电源

34、布线优化和质量检查83%每块印刷电路板的设计周期时间基于运动检测的人工智能线路平衡优化29%设备综合效率AI 搜索引擎赋能的生产质量诊断系统-68%维修时间基于自然语言处理的终端用户反馈挖掘，用于 3年的质量预测和改进-56%售后缺陷率-14-注：PP 百分点来源：世界经济论坛全球灯塔网络，2022 年（三）可持续灯塔工厂成为制造业“绿色标杆”（三）可持续灯塔工厂成为制造业“绿色标杆”尽管所有灯塔工厂都在可持续性等多个绩效指标上取得了令人瞩目的成绩，但有些灯塔工厂通过积极应用工业 4.0 技术，可持续性成效显著被授予“可持续灯塔”称号（见图 4）。图 4：7 家可持续灯塔工厂可持续性用例及成效

35、工厂工厂发展过程发展过程前五大用例前五大用例影响影响阿奇立克阿奇立克罗 马 尼亚，乌尔米该工厂实现了 100%绿电供应，成功实施了数个可持续发展用例，包括用于能源管理的数字孪生项目和集成了先进水处理工厂的水资源闭环管理系统，每件产品生产节约 25%的用水量，降低 17%的能源消耗和 22%的温室气体排放。基于工业物联网实时传感器的能源、排放、废料和水资源管理的数据汇总35%能耗-锅炉35%温室气体排放（范围 1）先进分析技术驱动的清洁水用量减少和污染水清洁优化20%用水量68%水资源循环伟创力伟创力巴西，索罗卡巴为降低能耗、用水量及温室气体排放，该工厂部署了智能公用设施管理体系，并利用物联网传

36、感器，对供应链上的电子废弃物进行优化管理。该工厂将范围 1 和 2 的温室气体排放量减少了 41%，范围 3 的排放量减少了 44千吨二氧化碳当量，能耗和用水量减少了 30%以上。智能工厂公用设施管理32%能耗31%用水量零废料和循环经济321%生产的可回收树脂44kt温室气体排放（范围 3）海尔海尔中国，天津为应对不断上升的能源成本并降低碳排放，该工厂依托大数据和人工智能技术，建立了设备的电力负荷模型和生产排程能耗优化系统，能耗和温室气体排放量分别减少 35%和 36%。基于设备功率负荷模型的能耗优化32%能耗基于能耗的生产排程优化13%能耗美光美光随着对内存和存储解决方案的需求不先进分析技

37、术赋能16%浪费减少-15-工厂工厂发展过程发展过程前五大用例前五大用例影响影响新加坡断增长，该工厂需要扩大和增加千兆字节产品的产量，同时减少对环境的影响。2018-2021 年，该工厂产量增加了 270%，同时每生产千兆字节的资源消耗减少了约 45%，这得益于可持续的技术发展。的可持续性优化13%温室气体排放（范围 1和 2）用于合格率管理和原因分析的先进分析平台26%浪费24%水西门子西门子德国，安贝格通过分析和测量内部的数字化制程效率，该工厂成功将优化后的资产产出增加 100%以上。自 2015 年以来，该工厂单位产出的碳排放量（吨）减少69%；同时，该工厂被用于孵化第四次工业革命产品，

38、以实现整个供应链脱碳（范围 3），例如，数字化的产品通行证（每年节省 17 吨纸张和塑料），或基于区块链技术的软件，与占产品碳足迹 90%以上的供应商交换二氧化碳排放数据。智能、全面的能源管理体系-5%能耗-28%上游温室气体排放（范围 3）通过运营数据分析提高资源效率-16%单位价值能耗联合利华联合利华印度，达帕达为实现企业到2025年将温室气体范围1 和 2 的排放量较 2015 年减少 70%，并在产量快速增长的同时减少水资源消耗，该工厂实施了 14 个用例，如通过综合能源管理系统实现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生产策略。工厂将范围 1 和 2 的排放

39、量减少了54%，范围 3 的排放量减少了 43%，用水量减少了 36%。先进分析技术赋能的可持续性优化34%能耗23%温室气体排放（范围 2）预测性分析实现质量改进22%用水量25%材料浪费西部数据西部数据中国，上海2017 年至 2021 年，该工厂 PB 字节产量翻了一番，并减少了每 PB 字节产品的环境足迹，以实现企业的减排目标。这一结果由第四次工业革命的多项科技驱动，如运用机器学习动态优化水循环工厂性能、根据实时操作数据检测异常能耗预测系统等，这些措施使每拍字节产品水资源消耗减少了62%，能耗减少了 51%。先进分析技术驱动的减少清洁水用量和污染水清洁优化30%水资源循环利用率62%标

40、准化用水量人工智能赋能的能耗预测与优化51%标准化能耗57%标准化温室气 体 排 放（范围 2）来源：世界经济论坛全球灯塔网络，2022 年-16-二、灯塔开启第四次工业革命规模化转型新篇章二、灯塔开启第四次工业革命规模化转型新篇章尽管所有企业都明白规模化转型的重要性，但只有灯塔工厂知道规模化所需的条件。目前，灯塔工厂遍布全球，拥有 142 项用例和 132 家工厂，涵盖了各个制造业领域，灯塔工厂总结了迄今为止的工业 4.0 转型发展历程，并制定标准，明确了继续推动制造业革命性转型所需的条件。本报告对灯塔工厂和非灯塔工厂进行了深入剖析，以了解其经验和优先事项。（一）工业（一）工业 4.0 规模

41、化转型成为实现发展要务的重要抓手规模化转型成为实现发展要务的重要抓手第四次工业革命第一篇章的灯塔先行者摆脱了所谓的“试点炼狱”，这些企业能够快速有效地将概念转化为用例，并在一家工厂实现用例效益最大化。如今，第四次工业革命新篇章的开启伴随着能源价格飙升、通货膨胀、人才短缺、供应链中断和气候变化等多个全球性重大挑战，在此背景下，制造业企业不仅需要在自身生产网络展开转型，还需在端到端价值链上展开合作，才能加速工业 4.0 规模化转型。本报告调查显示，对所有行业和地区的受访企业而言，其三大战略重点都是提高生产力、推进可持续性和增强韧性。有近80%的受访企业都将上述三大战略要素中的一个列为未来 12 个

42、月的首要战略重点，其中，将提高生产力作为头等大事的受访企业超-17-过了三分之一（37%）（图 5）。灯塔工厂实践已经证明，规模化部署第四次工业革命技术可以同时支持上述三大战略，尤其是在提高生产力的同时提高可持续性。虽然推进可持续性和增强韧性的优先程度不及提高生产力，但同样有相当多的企业将前两者作为首要任务，并进行了大量投入。值得一提的是，所有新晋的灯塔工厂在降低能耗等可持续性方面均取得了显著成效，在增强韧性方面也有不俗的表现。以中国电器制造商美的为例，该公司面临着供应链中断和不确定性，以及客户群体日益分散、产品日益多样化的挑战，通过部署一个端到端的供应链控制塔，美的合肥工厂强化了对供应风险的

43、辨识能力，并将交付周期缩短了 56%，进而增强了自身的韧性。与此同时，强生公司在曼谷的消费者健康工厂也部署了一个端到端的协作式供应链控制塔，以解决供应商与客户整合不足的问题，提升供应风险及库存的可见度，该控制塔增强了供应链韧性，在新冠疫情期间收入增加了 13%，且库存减少了 25%。超过三分之二（67%）的受访企业认为，扩大第四次工业革命技术的规模化转型对于实现上述三大要务至关重要（见图 5）。因此，规模化转型成为第四次工业革命下一篇章的重点。-18-图 5：近 80%受访企业认为提高生产力、推进可持续性和增强韧性是首要任务，三分之二受访企业认为推广工业 4.0 规模化转型是实现上述三大要务的

44、重要抓手未来未来12个月内首要战略重点的排名个月内首要战略重点的排名1占受访企业百分比生产力可持续性韧性上市速度敏捷性定制其他80%的受访企业将生产力、可持续性或韧性作为首要任务67%的受访企业承认，推广第四次工业革命技术不仅能够提高生产力，且对于提升可持续性或韧性同样至关重要。主要例证：主要例证：-所有新晋的灯塔工厂在可持续性方面均取得了显著成效，例如，减少能耗。-为增强自身韧性，美的合肥工厂部署了一个端到端的供应链控制塔，用以管理海内外的订单交付进程。美的将交付周期缩短了56%，同时提升了供应中断风险的可见度。注：1所有受访企业给出的第一要务的排名来源：世界经济论坛全球灯塔网络，2022

45、年-19-（二）灯塔工厂和非灯塔工厂推进工业（二）灯塔工厂和非灯塔工厂推进工业 4.0 规模化进程的差距规模化进程的差距无论各家企业起初对第四次工业革命的信心如何，审视目前的规模化转型进展情况，以便充分了解现状。在非灯塔工厂中，平均仅有 7%在生产网络中应用了第四次工业革命技术，而在灯塔工厂中这一数字为 20%，两者存在显著差距（见图 6），这两个数字揭示了两条耐人寻味的见解，一是一是规模化转型对任何企业都并非易事，二是二是即使对于领跑企业也绝不轻松。阻碍规模化转型的有各种不利因素，一部分挑战源于企业自身的规模，即某些大型综合企业，这些企业在全球进行制造业布局，涉及数百家工厂及供应商和数千名员

46、工；另一个挑战是缺乏将高价值用例进行标准化推广；最后，技术架构的频繁更新也阻碍了用例标准化工作。第二个数字（20%）说明，灯塔工厂正在另辟蹊径，并且远远领先于竞争对手，其灯塔工厂的进度超前于计划。当被问及在多地推广第四次工业革命技术的进度时，灯塔工厂均遥遥领先。近半数的非灯塔工厂认为其生产网络规模化进度落后于计划，超过三分之二的灯塔工厂则表示进度符合预期，尤其是每 5 家灯塔工厂就有一家提前完成了计划，而非灯塔工厂则是零。在生产网络各环节推广技术方面，灯塔工厂在时间规划上比-20-非灯塔竞争对手更加合理。当被问及估计要多久才能将第四次工业革命推广到一半的生产网络时，所有非灯塔工厂的回答都是在3

47、 年内，其中有 80%甚至雄心勃勃地认为只要 24 个月或更短，但仅有 62%的灯塔工厂抱有同样乐观的态度，其中 15%甚至认为可能需要 3 年以上（见图 6）。上述数据揭示了两个观点：一是一是灯塔工厂似乎对其生产网络规模化的时间规划更加清晰合理；二是二是灯塔工厂倾向于在做规划时预留更多的时间，尽管如此，灯塔工厂实现规模化的速度仍比非灯塔工厂要快，约是后者的 3 倍。可以佐证规模化效率差异的例子不胜枚举，如西普拉制药公司在短短两年内将 30 多个数字化、自动化和分析用例推广到了近一半的生产网络（47 座工厂中的 22 座）；重型设备制造商三一重工正在 43 座工厂同步部署人工智能、工业物联网和

48、自动化用例（见图 6）。-21-图 6：灯塔工厂较非灯塔工厂推进工业 4.0 规模化进展更快、更合理就灯塔工厂而言，在生产网络的规模化往往：就灯塔工厂而言，在生产网络的规模化往往：规模化水平更高规模化水平更高规模化水平，应用第四次工业革命技术的先进生产网络的百分比更能保证进度更能保证进度在多地推广第四次工业革命技术的进度占受访企业百分比且比非灯塔工厂的时间规划更合理且比非灯塔工厂的时间规划更合理在一半的生产网络中实现第四次工业革命规模化的时间规划占受访企业百分比灯塔工厂非灯塔工厂提前完成按计划完成进度滞后灯塔工厂非灯塔工厂0至12个月13至24个月25至36个月3年以上灯塔工厂案例：灯塔工厂案

49、例：-西普拉制药公司在短短两年内将30多个数字化、自动化和分析用例推广到了近一半的生产网络（47座工厂中的22座）。-重型设备制造商三一重工目前正在43座工厂同步部署人工智能（AI）、工业物联网和自动化用例。-可口可乐饮料公司目前正在执行一份为期两年的路线图，在17座工厂推广关键用例。来源：世界经济论坛全球灯塔网络，2022 年（三）灯塔工厂正在书写推进规模化转型的成功经验（三）灯塔工厂正在书写推进规模化转型的成功经验许多企业的规模化进程都因各种挑战而受阻，本次全球调查旨在分析这些挑战，并了解相关挑战对灯塔工厂和非灯塔工厂的影响。全球灯塔网络的成员通过克服上述挑战，总结了第四次工业革命的开篇，

50、因为这些企业对规模化的真正障碍有着清晰的认知。1、灯塔工厂更了解工业、灯塔工厂更了解工业 4.0 规模化转型所需的条件规模化转型所需的条件从新冠肺炎疫情和供应链问题到通货膨胀等经济因素，一系-22-列的外部力量都在阻碍着生产网络的规模化。几乎所有受访企业均表示是由于这些外部因素带来了挑战，但对内部挑战却产生了严重分歧。通过对内部挑战的深入分析，本报告做了客观对比，特别是对于是什么阻碍了规模化的进展，灯塔工厂和非灯塔工厂存在认知上的差异。几乎所有受访企业（62%的灯塔工厂，70%的非灯塔工厂）都将缺乏资源和能力视为主要挑战，但灯塔工厂更加认可战略对于成功实现规模化的重要性，将缺乏战略视为关键挑战

51、的灯塔工厂数量是非灯塔工厂的近 3 倍（分别为 27%和 10%），这并非表示灯塔工厂缺乏战略，而是因为其所达到的规模化水平同样是非灯塔工厂的 3 倍（见图 7），所以灯塔企业更加深知制定最优战略的重要性。在投资和领导层支持上，灯塔企业和非灯塔企业也存在巨大的认知差距。有 20%的非灯塔工厂将投资和缺乏领导层承诺视为规模化的主要挑战，而灯塔工厂的这一比例仅有 4%（见图 7）。灯塔工厂和非灯塔工厂对规模化挑战的核心内容有不同的认知，灯塔工厂更清楚实现规模化的条件，对核心挑战也有更清晰的认知。相比之下，非灯塔工厂对规模化的真正关键因素知之甚少。-23-图 7：灯塔工厂和非灯塔工厂对实现规模化转型

52、的条件存在认知差距成功推广第四次工业革命技术的主要障碍成功推广第四次工业革命技术的主要障碍占受访企业百分比1,2如果所有企业都认识到需要更多的资源和能力来实现规模化：如果所有企业都认识到需要更多的资源和能力来实现规模化：灯塔工厂对战略关键性的认知更加符合实际：灯塔工厂对战略关键性的认知更加符合实际：非灯塔工厂往往过于强调缺乏领导层承诺和投资，而灯塔工厂认为是非影响因素非灯塔工厂往往过于强调缺乏领导层承诺和投资，而灯塔工厂认为是非影响因素缺乏资源和能力缺乏战略缺乏投资和领导层承诺灯塔工厂灯塔工厂案例：灯塔工厂案例：非灯塔工厂尽管对最明显的障碍并无异议，但灯塔工厂和非灯塔工厂往往对实现规模化的核心

53、障碍有不同的认知这揭示了两者对规模化所需条件的不同认知水平达能公司设计了一套定制化的战略，将企业的雄心壮志与以工厂为中心的执行浪潮相结合。这在整个生产网络中实现了快速的、以价值为导向的规模化，同时推动了当地应用第四次工业革命技术。注：1成功规模化所面临的主要障碍排名2共有 93%的灯塔工厂，其余 7%认为是其他障碍来源：世界经济论坛全球灯塔网络，2022 年2、充分认识成功推进规模化的关键因素、充分认识成功推进规模化的关键因素在分析成功推进规模化的关键因素时，灯塔工厂和非灯塔工厂之间的认知差距更大。灯塔工厂认为关键的推动因素在很大程度上是人：50%的受访企业认为员工参与度是首要的推动因素，31

54、%的受访企业认为转型办公室是首要的推动因素（见图 8）。相比之下，受访的非-24-灯塔工厂有半数（50%）将敏捷方法列为首要推动因素，且远高于任何其他推动因素，22%的受访企业将技术环境或敏捷数字化工作室列为主要推动因素；仅有 30%的非灯塔工厂将员工参与度（20%）和转型办公室（10%）列为首要推动因素（见图 8）。图 8：灯塔工厂和非灯塔工厂对推动规模化转型关键因素的认知差距更大成功实现规模化的主要推动因素成功实现规模化的主要推动因素1占受访企业百分比灯塔工厂非灯塔工厂员工参与度转型办公室敏捷方法工业物联网堆栈技术生态系统敏捷数字化工作室灯塔工厂主要关注两个方面：-让员工参与员工参与第四次

55、工业革命技术的应用（50%的受访企业）-以转型办公室转型办公室确保实现第四次工业革命的价值效益（30%的受访企业）尽管许多非灯塔工厂都在强调敏捷方法是一个关键推动因素（50%的受访企业），但其实它们对此知之甚少。灯塔工厂案例灯塔工厂案例食品制造商亿滋在斯里兰卡的工厂对全体员工进行了再培训，让他们学习如何利用第四次工业革命的技术在生产线上更好地进行决策，从而培养了一种更加透明和自我管理的文化，并同时精简了管理层级。青岛海尔设立了专门的转型办公室，将总经理领导的“数字化转型委员会”与约45人的第四次工业革命研究团队合并，以支持成熟做法的交流和排序，并重点关注影响和解决方案。注：1所有企业给出最多的

56、推动因素排名来源：世界经济论坛全球灯塔网络，2022 年3、灯塔工厂为为后来者引领航向、灯塔工厂为为后来者引领航向在此前数年的寻路之旅中，全球领先的灯塔工厂留下了大量-25-的“规模化航标”，为希望复制其成功经历的企业提供了宝贵经验。灯塔一直是指路明灯和航标。灯塔工厂在寻路的过程中同样遇到过挑战，也曾一度被困，但最终凭借创新和坚持取得了成功。一路走来，灯塔工厂进一步加深了其对规模化转型所需条件的认识，并为后来者提供了可追随的航标。非灯塔工厂可以自己寻路，重复灯塔工厂走过的路和试过的错，也可以采用聪明的追随者策略，追随灯塔企业的航标加快自身的进展。如果要采用后者，非灯塔企业就需要读懂那些航标，认

57、识到取得成功的三个先决条件：一是制定明确的战略。一是制定明确的战略。如果没有明确的方向，无限的可能性以及各种用例和技术都有会把企业拖入试点炼狱。相反，灯塔工厂的经验表明，数字化转型必须从客户价值出发进行设计，并紧密贴合企业的整体业务战略。二是投资人力资源。二是投资人力资源。如果没有正确的资源和能力模式，转型将很快耗尽资源和动力。三是建立良好的治理架构。三是建立良好的治理架构。如果没有价值保证、良好的治理和执行力，企业就无法获得所追求的价值或产生实质的影响。灯塔工厂在最困难的环节获得了成功：制定并坚持新的标准。-26-三、加入全球灯塔网络共书第四次工业革命下一篇章三、加入全球灯塔网络共书第四次工

58、业革命下一篇章第四次工业革命的开篇已经完成，当制造商翻过这一页，并想成为第四次工业革命下一篇章的主要书写者，就必须在整个机构内成功实现规模化。为实现这一目标，企业必须清醒、客观地认识到自身所面临的挑战，并加倍致力于负责任的增长战略，这样才能有效利用关键推动因素的力量，尤其是投资人力资源来促进生产力、可持续性和劳动力发展，并在整个生产网络中的追求规模化。当企业渴望加入全球灯塔网络行列时，可以采用“聪明的追随者策略”来加快自身的规模化。正如灯塔工厂在第四次工业革命开篇所做的那样，正在共同书写成功实现规模化的全球手册。译 自：Global Lighthouse Network:Shaping the

59、 Next Chapter of theFourthIndustrialRevolution,January2023bytheWorldEconomic Forum in collaboration with McKinsey&Company译文作者：工业和信息化部赛迪研究院黄玉洁联系方式：电子邮件：重由自库咨询翘楚在这里汇聚规划研究所知识产权研究所工业经济研究所世界工业研究所电子信息研究所无线电管理研究所集成电路研究所信息化与软件产业研究所产业政策研究所军民融合研究所科技与标准研究所政策法规研究所L 编辑部z工业和信息化部赛迪研究院通讯地址：北京市海淀区万寿路27号院8号楼12层邮政编码：100846联 系人：王乐联系电话： 传 真： 电子邮件：wangleccidgroup.c。m安全产业研究所网络安全研究所中小企业研究所节能与环保研究所材料工业研究所消费品工业研究所