#頭條創作挑戰賽#
導讀:2022年10月11日,世界經濟論壇(WEF)公布11家最新“燈塔工廠”名單,并授予4座現有燈塔“可持續發展燈塔”的稱号。自此全球“燈塔工廠”數量由103家上升到114家,位于中國的“燈塔工廠”增至42家。
“燈塔工廠”由世界經濟論壇和麥肯錫咨詢公司共同推選而出,是“數字化制造”和“全球化4.0”示範者。
此次發布最新名單中,5座來自中國,他們分别是:中國宜賓甯德時代的綠色工廠、中國青島的海爾冰箱工廠、中國順德的美的順德工廠、中國長沙的長沙工廠、中國上海的西部數據上海半導體後端工廠。
麥肯錫全球董事合夥人,常駐上海分公司侯文皓表示,本次獲選的5家中國燈塔企業均非首次獲評。在他們此次入選的工廠身上,我們或多或少能看到其前任“姐妹”燈塔工廠的最佳做法。這些企業能再次獲選,說明他們已經形成了一套标準化的轉型組織機制,以在叠代優化中持續推廣燈塔最佳實踐。比如,建立推動轉型舉措的多層級數字化轉型辦公室,研究、試驗、量産前沿工業4.0技術的智能研究院,橫跨項目周期的跨專業、多工廠虛拟工程師團隊等。
值得一提的是,從2018年“燈塔工廠”評選以來,全球“燈塔工廠”數量已達114家,而中國“燈塔工廠”增至42家,占全球“燈塔工廠”數量的37%。具體來看,包括2018年入選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家工廠入選,這也說明中國制造在第四次工業革命中煥發出的澎湃活力。
全球燈塔網絡緻力引領第四次工業革命先進技術的應用,以不斷提高生産力及員工參與度,促進可持續發展以及供應鍊韌性。在全球衰退危機、能源價格不斷攀升,供應鍊運轉中斷的背景下,這些燈塔工廠針對制造業如何保持競争力并繼續創造就業機會的問題,為商界領袖和政策制定者樹立了榜樣。
世界經濟論壇“塑造先進制造業與價值鍊的未來”平台總監弗朗西斯科·貝蒂(Francisco Betti)表示:“制造業是社會及經濟發展的支柱。在采取正确的企業策略及工業政策前提下,制造業在危機時期也能夠提供高薪崗位,促進商業創新,推動環境可持續發展。新加入全球燈塔網絡的工廠向我們證明了制造商在實現商業目标的同時,也為經濟、民生及環境帶來積極影響。企業及政策制定者面臨的挑戰是如何在整個生産網絡及價值鍊實現創新的規模化發展。”
麥肯錫公司全球董事合夥人、數字制造業全球負責人恩諾·德布爾(Enno de Boer)解釋道:“讓一家工廠實現數字化發展已存在很大難度,那麼如何從一家工廠擴展至多家工廠?一些小型工廠差異化比較嚴重,設施及工作方式十分陳舊,這正是許多企業無法成功實現數字化轉型的原因—他們認為無法進行規模化擴展,所以就不再嘗試。這些企業難以承受下一次衰退帶來的沖擊。”
今年7月麥肯錫調研了全球36家制造商(包括燈塔企業),約80%的受訪者認為,生産力提升、可持續發展和加強韌性是他們的第一要務。三分之二的受訪者表示,技術規模化将是實現上述目标的重要手段。
調研結果顯示,燈塔企業在第四次工業革命轉型中有着相似的成功優勢。其中三大抓手尤為突出:
一是明确戰略目标。缺乏清晰的戰略方向,企業易在紛繁多樣的用例與技術可能性中被“試點陷阱”所困。燈塔企業的經驗表明,數字化轉型需從客戶價值出發,并緊跟企業戰略目标。
二是投資人力資本。缺乏确切的資源支撐和能力根基,轉型将很快喪失動能。
三是打造治理架構。缺乏有效的價值保障、治理框架以及執行動力,企業無法捕獲轉型潛力,實現轉型落地。其中,制定并錨定新标準是燈塔企業的制勝關鍵。
2022年,大多數制造業企業面臨衰退危機,但仍有部分企業脫穎而出,實現了規模化發展:在新加入燈塔網絡的企業中,西普拉、達能以及在20至40家工廠開展大規模數字化轉型項目,涉及數千名員工,實施了專業化治理,在18至24個月的時間跨度内,部署了數十個兼具創新性和标準化的技術應用案例。
最新的全球燈塔網絡包含4家榮膺“可持續燈塔”稱号的工廠:
Arçelik(羅馬尼亞,烏爾米):Arçelik烏爾米綠色工廠,實現了100%綠電供應,成功開展了數個可持續發展用例項目,包括用于能源管理的數字孿生項目以及集成了先進水處理工廠的水資源閉環管理系統。在用水緊張的背景下,該項目為每件産品生産節約25%用水量,降低17%能源消耗以及22%溫室氣體排放。
美光(新加坡):随着對内存和存儲解決方案的需求不斷增長,新加坡美光科技有限公司需要擴大和增加千兆字節産品的産量,同時減少對環境的影響。2018年到2021年,新加坡美光科技有限公司産量增加了270%,同時每生産千兆字節的資源消耗減少了45%。這得益于可持續的技術發展,通過跟蹤環境足迹不斷優化材料消耗。
聯合利華(印度,達帕達):為了實現企業的可持續發展目标,即到2025年将溫室氣體範圍1和2的排放量減少70%(相較于2015年基線),并在應對産量快速增長的同時減少水資源消耗,聯合利華達帕達開展了14個使用案例,如通過集成能源管理系統實現以機器學習驅動的能源優化,運用數字孿生技術加速制定生态友好型配方生産策略。達帕達将範圍1和2的排放量減少了54%,範圍3的排放量減少了43%,用水量減少了36%,提前實現了其減排目标。
西部數據(中國,上海):在需求不斷增長的情況下,西部數據在2017年至2021年期間将工廠拍字節(PB)産量翻了一番,同時減少了每PB産品的環境足迹,以實現企業的減排目标。這一結果由第四次工業革命的多項科技驅動,如運用機器學習動态優化水循環工廠性能以及根據實時操作數據檢測異常能耗預測系統。這些措施使每PB産品水資源消耗減少了62%,能源消耗減少了51%。
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