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。

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。

新增的11家燈塔工廠包括：

安捷倫科技（新加坡）：為簡化小批量、高複雜度儀器的高科技制造過程，以滿足不斷增長的客戶需求，安捷倫新加坡公司應用了物聯網驅動的數字孿生技術、人工智能和機器人自動化解決方案以實現可持續增長，克服了專業人力資源上的瓶頸，并将勞動力轉變為掌握第四次工業革命技術的通用可塑性人才。這使得産出增加了80%，生産力提高了60%，周期時間縮短了30%，質量成本降低了20%。

甯德時代（中國，宜賓）：為了滿足業務大幅增長和質量提高的預期并實現可持續性發展，甯德時代在宜賓市建立了大型綠色工廠。該工廠在甯德時代總部燈塔數字計劃基礎上，進一步深入應用人工智能、物聯網和柔性自動化技術，生産線速度提高17%，産量損失減少14%以及實現了零碳排放。

西普拉（印度，印多爾）：為了在全球範圍内保持高質量、實惠的藥品供應，同時應對材料和勞動力成本的增加，西普拉在印度22個工廠同時部署了數字化、自動化和分析解決方案。印多爾口服固體制劑工廠通過實施30個第四次工業革命技術用例，将總成本降低了26%，質量提高了300%，同時減少了28%的溫室氣體（GHG）排放量，引領了數字轉型之旅。

達能（波蘭，奧波萊）：達能奧波萊工廠開啟了數字化轉型，以更好地應對其生産産品的複雜性。工廠通過車間的互聯互通、人工智能與自動化技術的大規模運用，在進一步優化産品質量的同時，成功降低了19%的成本，實現了12%的效率提升，并減少了近50%的溫室氣體排放。該工廠在數字化轉型方面成為達能其他39家歐洲工廠的榜樣，并在波蘭榮獲 “最佳雇主”的稱号。

瑞迪博士（印度，海得拉巴）：面對嚴重的價格侵蝕和快速提升的質量預期帶來的業務挑戰，這家有25年曆史的工廠開始了大規模數字化之旅，在仿制藥市場上不斷發展。該工廠通過利用靈活模式，并利用物聯網和民主化平台進行高級分析，部署了40多個第四次工業革命技術用例。工廠由此将制造成本降低了43%，同時積極主動地提高質量，并将能源消耗減少了41%。

偉創力（巴西，索羅卡巴）：為了提高工廠競争力、可持續性和員工健康水平，偉創力在端到端價值鍊上應用了第四次工業革命技術，例如物聯網驅動的電子廢品回收和供應鍊控制塔。數字化轉型之旅使勞動成本降低50%，材料損耗減少了81%，同時提高了客戶滿意度（ 18%）和員工福祉。

海爾（中國，青島）：面對日益增長的定制化設計、快速交付和高品質的需求，海爾冰箱工廠借助大數據、數字孿生和先進視覺檢測技術，加快研發、升級制造流程和物流調度模式。訂單響應周期縮短了35%，生産效率提高了35%，質量性能提高了36%。

美的（中國，順德）：為了滿足在更短交貨期内交付高質量産品的需求，美的順德工廠在端到端價值鍊中應用了人工智能、數字孿生和其他第四次工業革命技術，使單位生産成本降低24%、交付時間縮短41%、研發時間縮短30%、缺陷率降低51%。

億滋（印度，斯裡城）：為了保持卓越的批量交付數量，實現成本領先，并在動蕩的環境中進一步增強韌性和多樣性以超越市場，億滋的斯裡城工廠開展了端到端的數字化工作、應用預測分析、人工智能和先進的自動化技術，将勞動生産率提高89%、制造成本降低38%，并将女性勞動力維持在50%。該工廠成為了億滋在全球的标杆制造基地。

（中國，長沙）：為應對重工行業市場的周期性波動、多品種小批量（263個品類）及重型部件生産的挑戰，長沙工廠充分利用柔性自動化生産、人工智能和規模化的IIoT，建立了一個數字化柔性的重型設備制造系統。最終實現工廠産能擴大了123%，生産率提高了98%，單位制造成本降低了29%。

西部數據（中國，上海）：為應對250%的年增長率、短期18個月的技術轉型周期以及勞動力挑戰，西部數據上海半導體後端工廠實施了多樣化的第四次工業革命技術，如自動化産品設計系統、基于機器學習的虛拟晶圓測試和智能規劃系統。該工廠将産品上市時間縮短了40%，産品成本降低了62%，生産率提高了221%。

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%。

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，以在疊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。

具體内容下：

第 一 批

第一批9家（2018年9月公布）

拜爾生物制藥（意大利加巴納特）

“數據即資産”——大多數企業使用的數據不到其産生的1%，但拜耳憑借龐大的數據庫，将維護成本降低25%，運營效率提高30%至40%

博世汽車（中國無錫）

“增強競争力”——搭建“先訂單，後制造”産品定制平台，利用遠程人工智能技術事先預測維護需求

海爾（中國青島）

“以客戶為中心的技術”——以人工智能主導轉型，包括搭建“先訂單，後制造”産品定制平台，以及利用遠程人工智能技術事先預測維護需求

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，生産身形矯正産品，包括髋關節和膝關節替換物。Depuy Synthes于1997年來到愛爾蘭，現已雇用超過1000名員工。三年前，公司投資5320萬歐元對科克工廠進行擴建并升級整個生産線，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、生産情況。“過程驅動的數字鏡像”——該工廠運用物聯網，讓舊機器相互“溝通”，将運營成本降低10%，機器故障停機時間減少5%

菲尼克斯電氣（德國巴特皮爾蒙特和布隆伯格）

“客戶驅動的數字鏡像”——通過對每個客戶的具體要求構建數字鏡像，維修或更換産品的工作時間減少了30%

寶潔Rakona（捷克）

“敏捷化生産”——隻需點擊一下按鈕，生産線即可立即改變生産産品種類，使成本降低20%，産量增加160%

施耐德電氣（法國勒沃德勒伊）

“工廠一體化”——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，将能源成本降低10%，維護成本降低30%

西門子工業自動化産品（中國成都）

“3D模拟生産線優化”——員工利用3D模拟、增強現實和其他技術，完善工廠的設計和運營，促使産量提高三倍，縮短周期時間

UPS Fast Radius（美國芝加哥）

“平衡産能與客戶需求”——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産的定制産品的需求

第 二 批

第二批7家（2019年1月公布）

寶馬集團（德國雷根斯堡）

該汽車工廠在2018年生産了約320,000輛汽車。盡管在引入定制化物聯網平台上投入了不少時間與成本，但工廠最終成功将新應用程序部署時長削減了80%，在大幅降低了物流成本的同時也令質量問題減少了5%。

丹佛斯商用壓縮機（中國天津）

該工廠主要生産制冷、空調機組等産品所需的壓縮機。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了質量控制體系，在兩年内将勞動生産率提高了30%，客戶投訴率減少了57%。

富士康（中國深圳）

“黑燈工廠”- 這家專門生産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産實時狀态監控系統。富士康注重優先引入第四次工業革命技術，令生産效率提高30%，庫存周期降低15%。

Rold（意大利Cerro Maggiore）

這家擁有240名員工的企業，主要生産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闆等第四次工業革命技術，成功将營業額提升7%至8%。

Sandvik Coromant （瑞典Gimo）

這家切削刀具生産商利用覆蓋全生産流程的數字主線，大幅提高了勞動生産率。“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。

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第四次工業革命技術應用的表率，包括管道和機械無人機檢查技術（節約90%的檢查時間）和可穿戴技術，例如，有助于減少工人檢查和維修時間的數字頭盔。

塔塔鋼鐵（荷蘭艾默伊登）

這座大型工廠擁有9,000名員工，它始終堅持以人為本，特别設立了高級分析學院，協助工作人員提出有利于減少廢棄物、改進生産過程質量和可靠性的解決方案，令工廠财務狀況大有改善。

第 三 批

第三批10家（2019年7月公布）

Arçelik （羅馬尼亞Ulmi）

這一新建的工廠是Arçelik用例實驗室的研發成果，其設計的生産速度相當于此前工廠的兩倍。自建成投産以來，由于實現了低價值任務的自動化，工廠的運營成本下降了11%。

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，突破此前的精益生産思路，在不增加資本支出的情況下，将産量提升了6%，将員工參與度提高了45%。

諾基亞 （芬蘭奧盧）

這家完全數字化的諾基亞工廠專注于引入新産品，将産品上市速度提升了50%，将生産效率提高了30%。

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第四次工業革命技術（比如優化卡車調度、實時監測和無人機勘查等），在短短六個月内将礦井扭虧為盈。

浦項鋼鐵（韓國浦項）

将人工智能技術引入鋼鐵行業，提升了生産效率和産品質量。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台。

雷諾集團 （法國Cléon）

這家雷諾工廠采用多項第四次工業革命技術（協作機器人、虛拟現實等），支持運營商，消除浪費，減少能耗和實現重複性工作的自動化。

上汽大通 （中國南京）

面對競争激烈的市場環境，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鍊實行數字化，在提高銷售量的同時減少了成本。

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，這家生産基地開發了自己的第四次工業革命技術解決方案（比如物聯網平台），然後将其擴展到整個施耐德網絡和其他公司。

塔塔鋼鐵（印度卡林加納加）

這家新建的鋼鐵廠正在協助建立一家工廠從新建到實現最大生産量的速度新标準。此外，該工廠還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了數字化技能，将産品上市時間縮短了50%。

Zymergen生物科技公司（美國愛莫利維爾）

這家生物工程工廠是一家地地道道的數字化企業，将機器人和人工智能技術融入長期以來高度依賴人力勞動的生産流程，從而将創新速度提高了一倍。

第 四 批

第四批18家（2020年1月公布）

寶山鋼鐵（中國上海）

這家擁有40年曆史的工廠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保持行業競争力，創造出5,000萬美元的價值。

福田康明斯（中國北京）

福田康明斯在其設計、生産和售後服務的整個端到端産品生命周期中都自主部署了物聯網和人工智能。其産品質量和顧客滿意度由此提高了40%。

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第四次工業革命技術轉型為數字化精益制造，從而成功取得更高業績。例如，成本降低30%，周期縮短46%。

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範。通過部署可擴展的數字平台，實現供應商和用戶的端到端連接，從而使其直接勞動生産率提高28%。

日立（日本奧米卡工廠）

日立奧米卡工廠在工程、生産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，将核心産品的交付周期縮短了50%。

英飛淩（新加坡）

英飛淩通過數字化骨幹和人員培養，在其制造工廠和供應鍊網絡中應用數據、高級分析和自動化技術，從而降低了30%的直接勞動力成本，提高了15%的資本效率。

強生醫療（中國蘇州）

該工廠推廣了其他強生工廠開發的标準化數字解決方案，從而實現業績提升，包括生産率提高了15%。

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，從而提高了産品質量标準，并使新産品的生産速度翻了一番。

寶潔（中國太倉）

這家年輕的工廠利用第四次工業革命技術打造出寶潔亞洲的首個關燈運營，并連接了端到端供應鍊。生産率由此提高了 2.5 倍，生産敏捷性大大提高，實現了電子商務增長和員工滿意度提升。

濰柴（中國濰坊）

濰柴對整個端到端價值鍊進行了數字化改造，以準确了解客戶需求并降低成本。在人工智能和汽車互聯網的助力下，濰柴的研發周期縮短了20%，運營成本降低了35%。

愛科（德國馬克托波道夫）

通過将數字解決方案與智能生産線設計相結合，愛科旗下芬特公司（Fendt）可以在一條批量生産線上生産9個系列的拖拉機（從72馬力到500馬力不等）。由此，生産率提高了24%，生産周期縮短了60%。

葛蘭素史克（英國韋爾）

這家制藥廠在生産運營中全面應用了第四次工業革命技術，借助高級分析和神經網絡充分利用現有數據集。由此，生産速度提高了21%，停工期縮短，産量有所提高，設備整體效能提升了10%。

漢高（德國杜塞爾多夫）

漢高開發了一個基于雲的數據平台，可以實時連接30多家工廠和10多家分銷中心。這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，同時實現了兩位數的成本和庫存降低。

雷諾集團（巴西庫裡提巴）

雷諾庫裡提巴工廠采用第四次工業革命技術，重點關注加強雇員責任感和端到端連接，提高員工敬業度，并攜手包括經銷商、客戶和員工在内的價值鍊參與方，共同開發互聯互通的生态系統。最後，在沒有大幅資金投入的情況下，使勞動生産率提高了18%。

MODEC（巴西裡約熱内盧）

MODEC采用先進分析技術以實現對采油船的預防性維護，并合理運用其内部生産裝備的數字孿生系統以及專屬數據平台，旨在加快開發并實現新算法的指數級擴展，成功使這一海上采油平台的停工時間減少了65%。

Petkim（土耳其伊茲密爾）

這家35年曆史的石化工廠啟動數字轉型，推動價值創造。他們自行研發人工智能算法，分析了數十億種生産情景，優化流程和産品定價，使息稅前收益增長20%以上。

聯合利華（阿聯酋迪拜）

為增強成本競争力，一個當地團隊建立了工廠數據湖，大規模開發和部署第四次工業革命用例。盡管投資和時間有限，最終成本降幅仍達25%以上。

強生視力健（美國傑克遜維爾）

強生視力健采用數字化形式，建立從供應商到消費者的端到端價值鍊，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 五 批

第五批10家（2020年9月公布）

阿裡巴巴（杭州）

阿裡巴巴迅犀試點工廠将強大的數字技術與消費者洞察結合起來，打造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産，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，助力小企業在快速發展的時尚和服裝市場獲取競争力。

美光科技（台中）

為了推動生産率的進一步提升，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台，确保可以實時識别制造異常，同時提供自動化根本原因分析，從而加快了20%的新産品投産速度，減少了30%的計劃外停工時間，并提高了20%的勞動生産率。

美的集團（廣州）

面對家電行業的激烈競争以及電子商務領域的快速發展和日益複雜，美的集團利用第四次工業革命技術實現從自動化工廠向端到端互聯價值鍊的轉型升級，勞動效率提高了28%，單位成本降低了14%，訂單交付期縮短了56%。

聯合利華（合肥）

随着電子商務在中國的蓬勃發展，聯合利華通過在生産、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第四次工業革命解決方案，建立了拉動式生産模式，将訂單到交付的交貨期縮短了50%，電子商務消費者投訴減少了30%，同時降低了34%的成本。

雷諾集團（莫伯日）

為了維持工廠的競争力（被公認為聯盟中業績最好的輕型商用車工廠），雷諾集團在其擁有50年曆史的制造工廠中廣泛部署第四次工業革命技術，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，以及降低了16%的制造成本。

Janssen Large Molecule（科克）

随着對生物制品需求的快速變化和不斷增長，Janssen通過數字化方式将研發、内部制造和外部制造連接起來，同時部署了先進的過程控制解決方案，以實現供應鍊狀态近乎實時的可見性，将可靠性提高50%，并在降低20%成本的同時加快技術轉讓。

諾和諾德（希勒勒）

面對銷量增長、複雜性上升和成本壓力，諾和諾德大力投資于數字化、自動化和高級分析，為了進行大規模推廣，構建了強大的全公司工業物聯網操作系統，将設備效率和生産率提高30%

沙特阿美（庫阿斯）

作為沙特阿美緻力于提高運營韌性的組成部分，庫阿斯油田被建成為完全互聯的智能油田，擁有40,000多個傳感器，覆蓋分布在150 x 40公裡的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，從而最大化油井産量，僅智能完井技術就可貢獻至少15%的産量。

DCP Midstream（丹佛）

在通過運營轉型和創新效率應對市場波動的需求推動下，DCP Midstream利用内部開發的數字解決方案和技術風險合作夥伴關系，将運營遠程控制與其規劃、物流和商業系統結合起來，實現了利潤的實時優化，創造了超過5,000萬美元的價值。

施耐德電氣（萊克星頓）

為了保持業務和技術優勢，施耐德電氣已有60多年曆史的工廠采用了第四次工業革命技術，實現了從供應商到客戶的端到端完整轉變，客戶滿意度提高了20%，需求預測準确率提高了20%，并将能源成本降低了26%。

第 六 批

第六批15家（2021年3月公布）

博世（中國蘇州）

作為集團内部卓越生産的典範，博世蘇州在生産和物流環節實施了數字化轉型戰略，将生産成本降低了15%，同時将産品質量提升了10%。

富士康（中國成都）

面對需求的快速增長和勞動力技能短缺問題，富士康成都采用了混合現實、人工智能和物聯網等技術，将生産效率提升了200%，把設備的整體效能提升了17%。

惠普（新加坡）

随着産品複雜性的提升和勞動力短缺帶來質量和成本挑戰，為了在國家層面重點打造高附加值制造業，惠普新加坡踏上了第四次工業革命的征程，推動工廠從響應式勞動密集型模式，轉變為人工智能驅動的高度數字化、自動化生産經營模式，從而将生産成本提高了20%，将生産效率和産品質量提升了70%。

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，将産品成本降低了6%，将訂單交付周期縮短了56%，并将二氧化碳排放量減少了9.6%。

ReNew（印度胡布利）

面對飛速增長的資産規模和市場新興主體不斷增加的競争力，印度最大規模的可再生能源公司ReNew Power開發了第四次工業革命技術，比如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，将風能和太陽能資産增加了2.2%，将停機時間減少了31%，并将員工生産效率提高了31%。

塔塔鋼鐵（印度賈姆謝德布爾）

為了解決運營關鍵績效指标停滞和壟斷原料優勢即将喪失的問題，具有110年曆史的塔塔鋼鐵賈姆謝德布爾工廠克服根深蒂固的文化和技術傳統，部署了多項第四次工業革命技術：在采購環節部署了機器學習和高級分析技術，将原材料成本減少了4%；在生産和物流規劃環節部署了規範性分析技術，将客戶服務成本降低了21%。

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産品，擁有118年曆史的青島啤酒在價值鍊上重新部署了智能化數字技術，以滿足消費者需求，将客戶訂單的交付時間和新産品開發時間降低了50%。定制化啤酒的份額和營收分别增加了33%和14%。

緯創 （中國昆山）

為了應對“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，在生産、物流和供應商管理等環節提高員工、資産和能源效率，将生産成本降低了26%，同時将能源消耗減少了49%。

漢高（西班牙加泰羅尼亞）

為了進一步提高生産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，大規模使用第四次工業革命技術，将加泰羅尼亞工廠的網絡和實體系統連接起來，将運營成本降低了15%，将産品上市時間縮短了30%，同時還有效減少了碳排放。

強生消費者保健（瑞典赫爾辛堡）

在監管嚴格的醫療保健和快速發展的消費品環境中，強生消費者保健部門為了滿足客戶需求，采用數字孿生、機器人和高科技追蹤和追溯技術來提升運營靈活性，将産品産量提高了7%，産品上市時間縮短了25%，産品成本降低了20%。此外，該工廠加大投資力度，通過部署第四次工業革命技術，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。

寶潔（法國亞眠）

寶潔亞眠工廠長期緻力于在新産品生産過程中推動運營轉型，如今全面擁抱第四次工業革命技術，采取了數字孿生技術和數字化運營管理和倉儲優化解決方案，三年内使産量持續增長了30%，将庫存水平降低了6%，整體設備效能提高了10%，并将廢品廢料減少了40%。

西門子 （德國安貝格）

為了達成生産效率目标，該工廠采取了結構化、精益化數字工廠策略，部署了智能機器人、人工智能工藝控制和預測維護算法等技術，在産品複雜性翻倍、電力和資源消耗不變的情況下，将工廠産量增加了40%。

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争優勢，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”。該廠投入了7000多萬美元，大力部署先進技術（比如資産數字化績效管理、數字孿生和機器學習等）和提高組織能力，将柴油和航空燃油的産量提高了10%，同時将維護成本降低了20%。

愛立信 （美國路易斯維爾）

随着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。該廠采取了靈活的運作方式和高效的工業物聯網基礎設施，在12個月内打造了25個用戶案例，因此将每位員工的産出提高了120%，将訂單交付周期縮短了75%，并将庫存水平降低了50%。

寶潔（美國萊馬）

消費趨勢的變化要求采用更加複雜的包裝，将更多的産品外包。為了逆轉這一趨勢，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，大力提高供應鍊的靈活性，将新産品的上市時間縮短了10%，使勞動生産率比去年同期提高了5%。工廠在避免斷貨風險方面的績效比競争對手高出了兩倍。

第 七 批

第七批21家（2021年9月公布）

德龍集團（特雷維索）

為了加強市場競争力，德龍集團特雷維索工廠投資打造數字化和分析能力，提高了業務經營的靈敏度（将最小訂單量降低了92%，将交貨期縮短了82%）和生産效率（将勞動力生産率提高了33%），實現了産品的高質量（将現場品質提高了33%，并獲得了食品和飲料行業認證）。

偉創力（阿爾特霍芬）

面對來自低成本地區的強有力競争，偉創力阿爾特霍芬工廠采用了第四次工業革命的相關技術，來提高運營效率和靈活性。通過實現更高的監管和質量标準，偉創力赢得了利潤更高、周期更長的醫療業務，在物理資産不變的情況下将營收提高了50%。

強生視力健（倫敦）

為了改善客戶體驗，強生視力健采用了适應性流程控制、人工智能和機器人等第四次工業革命的個性化技術，有效應對複雜性不斷上升的問題（将庫存量單位提高了50%），實現了百分百的個性化包裝配置，将客戶服務水平提高了8%，同時将到達貨物的碳足迹減少了53%。

漢高（托盧卡）

這家成立于1970年的工廠以少品類大批量生産為主，目前正緻力于第四次工業革命的轉型，重點關注人員和數據的透明度和可用性，将加工成本降低了15%，将能耗降低了14%，将設備綜合效率提升了90%。

強生旗下骨科公司德普伊辛迪斯（DePuy Synthes） （布裡奇沃特）

為了解決高複雜性、成本壓力和手術室效率低下等問題，DePuy Synthes實施了一項第四次工業革命技術方案——“高級病例管理”，在其北美地區的關節修複種植體（臀部和膝蓋）整個價值鍊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，将手術室的器械托盤數量減少了63%，将種植體庫存減少了40%，最終将每個位置手術室搭建時間縮短了約15%。

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，為客戶提供注塑生産服務，從而踏上了經營轉型之旅，從隻提供原型服務的供應商，轉變為生産供應商。公司将生産周期縮短為一天，實現了高于行業平均水平20%的毛利潤，一舉超越傳統的競争廠商。

友達光電（台中）

為了應對勞工短缺、高度定制化産品要求和極端的氣候條件等挑戰，以及顯示面闆行業的高度競争，友達光電台中三号工廠投資打造定制自動化能力，建設了一個數字分析和人工智能開發平台，将生産效率提高了32%，将高級産品的産量提高了60%，同時分别将用水量和碳排放量降低了23%和20%。

甯德時代（甯德）

為了應對日益複雜的制造工藝和滿足高質量産品的需求，甯德時代利用人工智能、先進分析和邊緣/雲計算等技術，在三年内實現了在生産每組電池耗時1.7秒的速度下僅有十億分之一的缺陷率，同時将勞動生産率提高了75%，将每年的能源消耗降低了10%。

中信戴卡（秦皇島）

鑒于汽車原始設備制造商日益希望獲得小批量、高質量的産品，中信戴卡采用了柔性自動化、人工智能和5G等技術，打造了數字化制造系統，不僅提升了生産靈活性，還将制造成本降低了33%。

富士康（武漢）

為了滿足客戶要求，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了先進分析和柔性自動化技術，重新設計了制造系統，将直接勞動生産率提高了86%，将質量損失減少了38%，将交貨周期縮短至48小時（縮短了29%）。

富士康（鄭州）

為了解決技能工人缺乏、質量性能不穩和市場需求不确定等問題，富士康鄭州采用了柔性自動化技術，将勞動生産率提高了102%，并利用數字化和人工智能技術，将質量缺陷減少了38%，并将設備綜合效率提高了27%。

海爾（天津）

為了滿足客戶的期望，提供更加多元的産品、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将5G、工業物聯網、自動化和先進分析技術結合起來，将産品設計速度提高了50%，将質量缺陷減少了26%，将單位産品的能耗降低了18%。

群創光電（高雄）

面對面闆行業的激烈競争、客戶更高的質量要求和毛利潤的嚴重下滑，群創光電八号工廠投入采用先進自動化、物聯網和先進分析等技術，将加工能力提高了40%，将成品率損失降低了33%，從而提高了利基産品的生産能力。

LS電氣 （清州）

為了滿足日益上升的需求，也為了降低生産成本，LS電氣對韓國清州一處工廠進行了變革，采用了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，實現了大規模的定制化生産，并将生産成本降低了20%。

三一（北京）

在多品類、小批量重型機械市場需求和複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，将勞動生産率提高了85%，将生産周期縮短了77%，從原先的30天縮短至7天。

施耐德電氣（無錫）

施耐德電氣在中國無錫的電子部件工廠擁有20年曆史，如今為了應對日益頻繁的生産更改和訂單配置需求，建立了靈活的生産線，綜合采用了模塊化人機合作工作站、人工智能視覺檢測等第四次工業革命技術，将産品上市時間縮短了25%，并利用先進分析技術來自動分析問題根源和檢測整個供應鍊中的異常情況，将準時交貨率提升了30%。

聯合利華（太倉）

為了把握電子商務和大型賣場渠道的勃勃商機，聯合利華太倉冰淇淋工廠部署了一次性掃描、一站式觀看平台，在制造和食品加工等環節為客戶打造端到端的透明供應鍊，并根據消費者的數字化需求，打造了靈活的數字化研發平台，将創新周期縮短了75%，從原來的12個月縮短至3個月。

西部數據（槟城）

随着對産品質量的要求越來越嚴格，同時還要優化成本，西部數據槟城工廠積極擁抱第四次工業革命的技術，向“熄燈制造”模式轉型，實行自動化生産和物流，将工廠成本降低了32%，并通過打造智能化規劃系統，轉向按單定制模式，因此将産品庫存減少了50%，将交貨周期縮短了50%。

西部數據（巴真武裡）

随着硬盤驅動器的市場需求快速上升、産品質量要求日益嚴格和成本壓力不斷增加，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、生産、物流和客戶信息，并提供基于數據的洞察和預測，從一個産能飽和的制造工廠，轉變為一套數字化運營系統，最終将工廠産量提高了123%，将采購和生産成本降低了30%，将産品退貨率降低了43%。

Arçelik（埃斯基謝希爾）

為了應對不斷增加的客戶需求和日益多元化的産品需求，Arçelik利用其靈活的工作室，兩年之内在自動化、機器人物流和數據人工智能系統等領域部署了30多個高級用例，實現了靈活的産品制造，投資回報周期縮短為1.2年。

沙特阿美（布蓋格）

為了進一步提高産品質量和可持續發展水平，這家具有70年曆史的世界最大石油加工和原油穩定工廠發揮數據、先進分析和自動化技術的力量，推進制造工藝的轉型，将産品質量提高了21%，并将能耗降低了14.5%。

第 八 批

第八批13家（2022年3月公布）

歐 洲

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第四次工業革命的技術解決方案，緻力于提高新産品的上市速度、競争力和靈活性，并提高産品質量，将産品不合格率降低了30%，将産品上市時間縮短了84%，同時将能源成本降低了10%，将物流勞動成本降低了72%。

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産品：數據平台、成本建模平台、成本監測平台、智能化招标分析平台、供應商績效追蹤平台和系統監測管理平台，将工廠開支節省了10%，并改變了工廠的運作方式。

Teva梯瓦制藥（阿姆斯特丹）：全球采購部為梯瓦制藥雄心勃勃的毛利率改善計劃立下汗馬功勞，也為公司的自由現金流目标作出了貢獻，緻力于到2024年底節約三倍的曆史性銷售成本。為此，全球采購部在一年半時間内采用了多項第四次工業革命技術，将勞動力工作效率提高了30%，為員工提供了技能升級培訓，優化了跨部門合作流程，打破了部門之間的界限，并正在梯瓦内部引領第四次工業革命。

亞 洲

京東方科技集團（福州）：為了用一流的産品質量赢得市場份額，京東方福州在完全自動化的生産系統中廣泛采用了人工智能和高級分析技術，力求實現最卓越的産品質量、設備效率和能源可持續性，在未進行重大資本投資的情形下，将新産品産量提升期縮短了43%，将單位成本降低了34%，并将産量提升了30%。

博世（長沙）：面臨20%的勞動力成本增長、市場價格連年下探超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第四次工業革命用例的成功實踐，提高自身的競争力，保持其市場領先位置，完成了對新能源汽車客戶100%的滲透，并且幫助工廠實現碳中和。

海爾（鄭州）：為了應對快速增長的熱水器市場需求，也為了滿足對高端産品和服務的日益增長的要求，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、工廠和客戶建立了更加緊密的聯系，在2020-2021年将訂單響應速度提高了25%，生産效率提高了31%，産品質量提高了26%。

強生消費品（泰國）有限公司（曼谷）：為了提升靈敏度、提高盈利水平和節省成本，強生曼谷工廠采用了協作式供應鍊控制塔、計算流體力學、人工智能能源優化、高級物流數據分析等第四次工業革命的多項技術，将價值鍊的營業收入增加了47%，庫存水平降低了25%，端到端供應鍊周期縮短了43%，生産效率提升了42%，并将碳足迹優化了20%。

LG電子（昌原）：為了将産品組合的複雜性降低70%，滿足客戶對産品質量的更高要求，以及為了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，将其改造成為一座數字化工廠，從而将生産效率提高了17%，将現場質量提高了70%，同時将庫存和能耗水平分别降低了30%。

美的（荊州）：鑒于消費者期望的變化以及産品的日趨複雜，擁有三十年曆史的荊州工廠大規模引入了柔性自動化、物聯網和人工智能技術，緻力于改變制造系統，從而将勞動力生産率提高了52%，生産周期縮短了25%，單位産品的公用資源消耗降低了20%。

美的（合肥）：為了滿足國内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價值鍊廣泛部署了人工智能和物聯網技術，旨在提高響應速度和供應鍊效率，最終将訂貨交付時間縮短了56%，客戶報告的缺陷率降低了36%，勞動生産率提高了45%。

寶潔（廣州）：為了滿足上升了45%的電子商務需求，寶潔廣州利用人工智能、柔性自動化和數字孿生技術，對價值鍊上多個系統進行整合，更好地服務全渠道消費者。這一舉措提升了供應鍊的響應速度，将庫存和物流成本分别降低了30%和15%，三年内的準時交付率達到了99.9%。

施耐德電氣（海得拉巴）：客戶需求的不斷變化、業務增長達54%，施耐德電氣實施了工業物聯網基礎設施、預測性/規範性分析和人工智能深度學習等第四次工業革命的技術，将現場故障率降低了48%，訂貨交付時間縮短了67%，同時将生産效率提高了9%。

聯合利華（達帕達）：為了加快創新步伐、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争力和落實可持續發展目标，聯合利華達帕達工廠在端到端價值鍊中采用了數字化、自動化和人工智能-機器學習等技術，将産品開發周期縮短了50%，制造成本降低了39%，能源消耗減少了31%。

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