2023燈塔工廠第四次工業(yè)革命

--PAGE1-燈塔工廠第四次工業(yè)革命2018年以來，由世界經(jīng)濟(jì)論壇與麥肯錫公司聯(lián)合認(rèn)定的“燈塔工廠”一直是第四次工業(yè)革命的領(lǐng)跑者。截至2023113213家“可持續(xù)燈塔工142個(gè)用例，在財(cái)務(wù)、運(yùn)營和可持續(xù)性等指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)了兩位數(shù)的提升。在全球面臨能源價(jià)格飆升、通貨膨脹、人才短缺、供應(yīng)鏈中斷和日益嚴(yán)重的氣候變化等挑戰(zhàn)的背景下，在整個(gè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)和端到端價(jià)值鏈加速第四次工業(yè)革命技術(shù)規(guī)?；D(zhuǎn)型成為第四次工業(yè)革命新篇章的主題。為深度洞悉規(guī)模化轉(zhuǎn)型所需條件和關(guān)鍵要素，世界經(jīng)濟(jì)論壇和麥肯錫聯(lián)合對全球來自不用行業(yè)的多家燈塔及非燈塔企業(yè)開展了調(diào)研。一、全球燈塔網(wǎng)絡(luò)影響力持續(xù)增強(qiáng)自第四次工業(yè)革命開始以來，世界發(fā)生了根本性的變化。從全球燈塔網(wǎng)絡(luò)的角度來看，在2018年首批制造業(yè)領(lǐng)跑企業(yè)被認(rèn)定為“燈塔工廠”之后，正式拉開了這場革命的序幕。在對大量工廠進(jìn)行深入分析之后，研究人員發(fā)現(xiàn)了一小群特立獨(dú)行的領(lǐng)跑企業(yè)，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；D(zhuǎn)型的能力是永恒不變的成功關(guān)鍵。然而，面對與日俱增的種種挑戰(zhàn)，應(yīng)對方法也需與時(shí)俱進(jìn)，才能建立并保持良好勢頭。眾所周知，任何生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)要具有經(jīng)濟(jì)和可持續(xù)性，就必須在本地和全球范圍內(nèi)都有所建樹。全球燈塔網(wǎng)絡(luò)成員已經(jīng)表明，第四次工業(yè)革命的技術(shù)和工作模式能夠幫助企業(yè)在這兩個(gè)層級都取得成功，同時(shí)也更能適應(yīng)未來生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的變更。（一）130多家燈塔工廠標(biāo)志著一個(gè)新篇章的開啟2018132家燈塔工廠（1），覆蓋消費(fèi)品行業(yè)、流程工業(yè)、先進(jìn)工業(yè)2022297家可持續(xù)燈塔工廠。依托第四次工業(yè)革命技術(shù)，這些燈塔工廠已在可持續(xù)性和生產(chǎn)效率、敏捷度、上市速度和定制化（見圖2）等多個(gè)關(guān)鍵運(yùn)營績效指標(biāo)上創(chuàng)造了巨大價(jià)值。圖1：截至2023年1月全球132家燈塔工廠分布情況原有燈塔工廠原有燈塔工廠新增燈塔工廠原有可持續(xù)燈塔工廠新增可持續(xù)燈塔工廠2022年新增的燈塔工廠 聯(lián)合利華中國，天津強(qiáng)生消費(fèi)者健康印度，穆蘭得寶潔日本，高崎海爾中國，合肥CEAT印度，哈洛爾西部數(shù)據(jù)菲律賓，內(nèi)湖聯(lián)想中國，合肥西普拉印度，印多爾美光新加坡安捷倫科技新加坡美的中國，佛山博世土耳其，布爾薩海爾中國，天津西部數(shù)據(jù)泰國，邦芭茵富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中國，深圳達(dá)能波蘭，奧波萊西部數(shù)據(jù)中國，上海日月光半導(dǎo)體中國臺灣，高雄緯創(chuàng)資通中國，中山MantaMESH德國，弗勒特施泰特聯(lián)合利華印度，達(dá)帕達(dá)華誼新材料三一重工中國，長沙可口可樂愛爾蘭，巴利納阿奇立克羅馬尼亞，烏爾米億滋中國，蘇州寧德時(shí)代中國，宜賓偉創(chuàng)力巴西，索羅卡巴西門子德國，安貝格西部數(shù)據(jù)中國，上海瑞迪博士印度，海得拉巴聯(lián)合利華巴西，因達(dá)亞圖巴偉創(chuàng)力巴西，索羅卡巴海爾中國，青島億滋印度，斯里城LG電子美國，克拉克斯維爾來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇《全球燈塔網(wǎng)絡(luò)》圖2：燈塔工廠在運(yùn)營和可持續(xù)性指標(biāo)上均取得顯著成效影響范圍，改善百分比影響范圍，改善百分比區(qū)間可持續(xù)性 能源效率 生產(chǎn)力 生產(chǎn)力提高 設(shè)備綜合效率提高成本降低 運(yùn)營成本降低 質(zhì)量成本降低 敏捷性 交貨時(shí)間縮短轉(zhuǎn)換時(shí)間縮短 準(zhǔn)時(shí)交貨率提升上市速度 批量減小定制設(shè)計(jì)迭代時(shí)間減少上市時(shí)間縮短用水量減少浪費(fèi)減少庫存減少工廠產(chǎn)出增加溫室氣體排放關(guān)鍵績效指標(biāo)改進(jìn)效果來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇《全球燈塔網(wǎng)絡(luò)》，2022年（二）29家新增燈塔工廠多樣化用例及成效通過應(yīng)用第四次工業(yè)革命技術(shù)，燈塔工廠在內(nèi)部生產(chǎn)制造各環(huán)節(jié)積極部署、建設(shè)數(shù)字化用例，生產(chǎn)效率、上市速度和可持續(xù)性等多個(gè)績效指標(biāo)取得了顯著成效（見圖3）。圖3：29家新加入燈塔工廠用例及成效工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響日月光半導(dǎo)體

為在日趨復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境（超過100道工序）在從檢測到調(diào)度的多個(gè)環(huán)節(jié)部署

人工智能光學(xué)檢查 67%廢品成本自動化虛擬測量 14%產(chǎn)量智能產(chǎn)量管理平臺 78%等待時(shí)間中國臺灣，高雄提高了67%，質(zhì)量成本降低了100%，交貨時(shí)間縮短了39%。造過程，滿足不斷增長的客戶需

智能調(diào)度系統(tǒng) 4.5%準(zhǔn)時(shí)交貨率增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)賦能的廠區(qū)安全巡視管理 100%檢測時(shí)間整體制造成柔性生產(chǎn)數(shù)字孿生 25%本通過對線路可編程控制安捷倫科技新加坡

4.0塑性人才，使公司產(chǎn)出增加了80%60%

器（PLC）進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化周期時(shí)間物聯(lián)網(wǎng)賦能的質(zhì)量管理19%劣品成本數(shù)字化賦能的質(zhì)量故障物聯(lián)網(wǎng)賦能的質(zhì)量管理19%劣品成本

端到端周期33%時(shí)間測試周期時(shí)75%間間縮短了30%，成本降低了20%。人工智能光學(xué)檢測 31%勞動生產(chǎn)率設(shè)備綜合效博世

為確保氫燃料電池等新產(chǎn)品的資廠通過部署水力侵蝕閉環(huán)管理等

車間現(xiàn)場異常檢測引擎 30pp*率人工智能光學(xué)檢測涂層缺陷 12%生產(chǎn)力布爾薩

培訓(xùn)其單位制造成本降低了9%，加工工具壽命監(jiān)測系統(tǒng) 10%工具成本綜合設(shè)備效率也在原有的基礎(chǔ)上提高了9%。

人工智能流程控制水力侵蝕過程

-50%缺陷率基于數(shù)字報(bào)警的物流 23%庫存CEAT印度，

為獲得更多市場份額，CEAT使用更加環(huán)保的材料并滿足嚴(yán)格的工

混合階段基于先進(jìn)分析的周期時(shí)間優(yōu)化

（頸）工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響第四次工業(yè)革命用例，CEAT

熱壓階段物聯(lián)網(wǎng)賦能的動態(tài)加熱過程控制 20%蒸汽消耗通過預(yù)測分析優(yōu)化壓縮空氣 25%空氣消耗藝廢品減少46%，能耗降低15%，數(shù)字化賦能的廢品監(jiān)測兩年內(nèi)出口與OEM銷售提升至原與內(nèi)置的根因分析平臺 46%廢品總量2.5倍。

機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的輪胎庫存管理可視化分析 由支出智能和自動支出

整單準(zhǔn)時(shí)交付力成本的增加，西普拉在印度22

多維數(shù)據(jù)集支持的先進(jìn)分析型采購應(yīng)用于流程優(yōu)化的高級

整體制造成26%本西普拉

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 16%良品率優(yōu)化印度，印多爾

制劑工廠通過實(shí)施30個(gè)第四次工

人工智能指導(dǎo)下的機(jī)器性能優(yōu)化

流程設(shè)備綜合效率28%數(shù)字轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

用于遠(yuǎn)程生產(chǎn)優(yōu)化的先進(jìn)分析平臺基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和先進(jìn)分析技術(shù)的能耗優(yōu)化生產(chǎn)和灌裝的綜合數(shù)字

生產(chǎn)流程轉(zhuǎn)22%換34%能耗巴利納工廠是可口可樂公司最大的濃縮液廠，為68個(gè)國家提供超

排程 11%訂單處理設(shè)備綜合效過3500個(gè)存貨單位為實(shí)現(xiàn)增長、數(shù)字化績效管理 53%率巴利納

求，該工廠部署了數(shù)字和分析用

通過數(shù)據(jù)分析減少榨汁生產(chǎn)周期時(shí)間

批次周期時(shí)間30%4.017家工廠中首屈一指。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的灌裝線工藝參數(shù)優(yōu)化由物聯(lián)網(wǎng)和自動化支持的“飲料即服務(wù)”

平均周期時(shí)15%間15%交貨短缺寧德時(shí)代

為滿足業(yè)務(wù)大幅增長和質(zhì)量提高時(shí)代在宜賓市建立了大型綠色工工智能、物聯(lián)網(wǎng)和柔性自動化技

全職員工數(shù)人工智能光學(xué)檢查 63%量人工智能流程控制 100%裝配線效針對能源排放、廢料以及水管理的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)13%能實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)整合柔性生產(chǎn)數(shù)字孿生 128%自動化率-PAGE10-工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響率增加了14%并實(shí)現(xiàn)了零碳排放。人工智能賦能的安全管理

生產(chǎn)安全事件達(dá)能奧波萊工廠為更好地應(yīng)對其

人工智能指導(dǎo)下的機(jī)器性能優(yōu)化 40%能耗數(shù)字化賦能的批量放行 50%勞動生產(chǎn)率達(dá)能波蘭，奧波萊

19%12%的效率提升，并減少了近50%字化轉(zhuǎn)型成為達(dá)能其他39雇主”稱號。面對嚴(yán)重的價(jià)格侵蝕和快速提升的質(zhì)量預(yù)期，這家有25年歷史的

數(shù)字看板監(jiān)測設(shè)備綜合效率績效數(shù)字化工具加強(qiáng)員工互動連接機(jī)器端數(shù)據(jù)和企業(yè)軟件的集成平臺利用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行動態(tài)生產(chǎn)調(diào)度

流程設(shè)備綜12%合效率28%轉(zhuǎn)換時(shí)間50%勞動生產(chǎn)率原材料/整體21%制造成本瑞迪博士印度，海得拉巴

開放平臺進(jìn)行分析，部署了40

物聯(lián)網(wǎng)賦能的質(zhì)量管理 52%質(zhì)量偏差用于合格率管理和原因分析的先進(jìn)分析平臺 22%合格率優(yōu)化通過現(xiàn)場質(zhì)量故障匯總、

優(yōu)先處理，以及先進(jìn)分析技術(shù)解決問題實(shí)時(shí)資產(chǎn)性能監(jiān)控和可

90%勞動生產(chǎn)率41%。

視化 20%能耗流程設(shè)備綜

數(shù)字化績效管理

合效率偉創(chuàng)力巴西，

聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的電子廢品回收和供應(yīng)

AI賦能的安全管理 93%損失工作數(shù)字化賦能的循環(huán)經(jīng)濟(jì) 94%材料浪費(fèi)非增值性工數(shù)字技術(shù)提升辦公效率 38%作

數(shù)字化工具加強(qiáng)員工互聯(lián)人工智能驅(qū)動的新產(chǎn)品

18%客戶滿意度新產(chǎn)品推出富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

為快速發(fā)布新款智能手機(jī)，滿足消374.0

推出 29%時(shí)間下一代熄燈數(shù)控車間 313%勞動生產(chǎn)率具有先進(jìn)控制功能的自

使公司新產(chǎn)品推出速度加快29%，主式陽極氧化 16pp一次通過率高精度自動化質(zhì)量檢測多工廠對標(biāo)和能力優(yōu)化54%高精度自動化質(zhì)量檢測多工廠對標(biāo)和能力優(yōu)化54%直接勞動力59%在制品庫存降低56%，制造成本節(jié)省30%。工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)賦能的資源優(yōu)化和供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測設(shè)計(jì)故障檢測加速與基

6% 準(zhǔn)時(shí)交貨率質(zhì)量故障損海爾 18個(gè)不同的工業(yè)4.0用例旨在

于航空技術(shù)的優(yōu)化 75%失率先進(jìn)分析支持的生產(chǎn)線

33%。

平衡和操作員調(diào)度 30%勞動效率自適應(yīng)光學(xué)檢測 67%檢測效“一鍵修復(fù)”：一鍵自動解決售后問題 33%現(xiàn)場缺陷率

大數(shù)據(jù)/人工智能賦能的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和測試

市場調(diào)研時(shí)85%間海爾二號工廠

35%36%。

人工智能流程控制 37%能耗人工智能光學(xué)檢查 50%檢測效率協(xié)作機(jī)器人和自動化 52%裝配線效率成品裝貨動態(tài)交付優(yōu)化 52%間數(shù)字化賦能的跨價(jià)值鏈為應(yīng)對30%的產(chǎn)能過剩及因市場

利潤優(yōu)化 15%庫存周轉(zhuǎn)率華誼新材

波動而導(dǎo)致的成本上升等外部挑戰(zhàn)，該公司部署了28個(gè)第四次工

機(jī)器學(xué)習(xí)賦能的化學(xué)反應(yīng)器優(yōu)化工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)賦能的設(shè)備

22%材料浪費(fèi)設(shè)備綜合效料

程優(yōu)化和人工智能賦能的安全管監(jiān)測和故障診斷 10%率理，公司勞動生產(chǎn)率提高了33%，人工智能賦能的安全管 總的可記錄

理

事故率31%基于先進(jìn)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)蒸汽網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 38%蒸汽消耗基于人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)面對高度分散和復(fù)雜的經(jīng)銷商和

的需求感應(yīng)和庫存補(bǔ)給解決方案智能物流提升敏捷性和

4.5pp

整單準(zhǔn)時(shí)交付車運(yùn)輸利用強(qiáng)生消費(fèi)者健康印度，穆蘭得

3D66%，新產(chǎn)品引進(jìn)周期縮短了33%34%

實(shí)時(shí)可見性 機(jī)器人技術(shù)促進(jìn)敏捷產(chǎn)品開發(fā) 87%3D打印實(shí)現(xiàn)敏捷新產(chǎn)品引進(jìn) 92%預(yù)見性維護(hù)提高資產(chǎn)可靠性 50%

率產(chǎn)品開發(fā)測試準(zhǔn)備時(shí)間設(shè)計(jì)迭代準(zhǔn)備時(shí)間非計(jì)劃機(jī)器停工時(shí)間工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響聯(lián)想合肥工廠是全球最大的單體PC工廠。面對激烈的成本和質(zhì)量

基于人工智能的端到端生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度

平均計(jì)劃訂20%單競爭顯著的需求波動和日益增長智能勞動力規(guī)劃和優(yōu)化 31%工時(shí)利用率聯(lián)想

30多個(gè)柔性自動化和先進(jìn)分析用

基于人工智能的“云”端到端供應(yīng)質(zhì)量管理 熄燈柔性裝配測試自動

供應(yīng)質(zhì)量廢品率

化 80%轉(zhuǎn)換時(shí)間80%是5臺以下的小訂單。LG

智能瓶頸判斷和閉環(huán)問題解決 產(chǎn)品設(shè)計(jì)自動化

單位人時(shí)產(chǎn)能（UPPH）產(chǎn)品開發(fā)時(shí)間LG電子美國，克拉克斯

為克服上述挑戰(zhàn)，LG應(yīng)用了深度

虛擬產(chǎn)品性能驗(yàn)證 61%現(xiàn)場故障率設(shè)備綜合智能注塑系統(tǒng) 21%率維爾MantaME

68%703%固了其戰(zhàn)略性生產(chǎn)基地的地位。MantaMESH工廠率先自行開發(fā)了一個(gè)可持續(xù)的第

使用自動導(dǎo)引運(yùn)輸車的無人駕駛物流系統(tǒng)通過部署AI自動化識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)零質(zhì)量缺陷具有實(shí)時(shí)用戶行為分析的自助式B2B客戶門戶網(wǎng)站在線產(chǎn)品設(shè)計(jì)和訂購系

25%生產(chǎn)能力43%流程缺陷率238%交易數(shù)量SH 統(tǒng)產(chǎn)生可供機(jī)器使用的

報(bào)價(jià)到訂購99%德國，弗勒特施

時(shí)間基于數(shù)字技術(shù)，系統(tǒng)能夠自動在線數(shù)據(jù)泰特

聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化柔性制造 99%轉(zhuǎn)換時(shí)間數(shù)字化性能監(jiān)控 53%勞動生產(chǎn)率戶活動增加261%，產(chǎn)量增加73%，自動開發(fā)票、支付和收款

應(yīng)收賬款天32%

系統(tǒng) 80%數(shù)使用先進(jìn)分析方法優(yōu)化為滿足在更短交貨期內(nèi)交付高質(zhì)

制造和分銷足跡 45%倉庫數(shù)量美的

字孿生和其他第四次工業(yè)革命技

追蹤和測量產(chǎn)品性能的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備 利用先進(jìn)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)

市場調(diào)研時(shí)間

付時(shí)間縮短41%，研發(fā)時(shí)間縮短

供應(yīng)商材料質(zhì)量預(yù)測 63%來料缺陷率現(xiàn)場質(zhì)量故障匯總和優(yōu)30%51%

先處理，以及先進(jìn)分析技術(shù)賦能的問題解決

36%過程中缺陷工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響印度，斯里城

用于動態(tài)倉庫資源規(guī)劃和調(diào)度的分析技術(shù) 56%庫存周期為保持卓越的批量交付數(shù)量，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)資產(chǎn)性能監(jiān)控和可用于動態(tài)倉庫資源規(guī)劃和調(diào)度的分析技術(shù) 56%庫存周期為保持卓越的批量交付數(shù)量，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)資產(chǎn)性能監(jiān)控和可視化 21%生產(chǎn)力億滋應(yīng)用于流程優(yōu)化的高級工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 31%合格率優(yōu)化

基于歷史和傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)見性維護(hù)數(shù)據(jù)整合

平均故障間隔時(shí)間50%

協(xié)作機(jī)器人和自動化 28%生產(chǎn)力為了億滋在全球的標(biāo)桿制造基地。先進(jìn)分析技術(shù)賦能的可持續(xù)性優(yōu)化數(shù)字化賦能的客戶持續(xù)

溫室氣體排11%放貨架供貨情億滋

3200400克服來自勞動力和物流的兩位數(shù)線性供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)變?yōu)榫C合供應(yīng)生態(tài)

補(bǔ)貨系統(tǒng) 17pp況物聯(lián)網(wǎng)賦能的智能物流/倉庫平臺 50%倉庫吞吐量機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的奧利奧產(chǎn)品先進(jìn)流程控制 78%質(zhì)量缺陷生產(chǎn)轉(zhuǎn)換成熄燈烘培車間 32%本23.4%28.3%

數(shù)字技術(shù)賦能的端到端卓越材料供應(yīng)線性回歸模型助力優(yōu)化

材料供應(yīng)準(zhǔn)2.5pp時(shí)交付過剩庫存 57%庫存廢品通過數(shù)字骨干實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)2%-3%的業(yè)務(wù)增長率和廠在從研發(fā)到客戶的端到端價(jià)值

的配方變更執(zhí)行利用數(shù)字孿生和過程建

人工勞動時(shí)92%間配方變更研寶潔

模與仿真縮短研發(fā)中的機(jī)器學(xué)習(xí)等第四次工業(yè)革命技術(shù)。鑒定試驗(yàn)過程該工廠已成功將新產(chǎn)品準(zhǔn)備時(shí)間

72%

發(fā)準(zhǔn)備時(shí)間14倍。

用于工作流程優(yōu)化和提高倉庫空間利用率的機(jī)器人流程自動化利用機(jī)器學(xué)習(xí)提高預(yù)測

16%

內(nèi)部倉庫利用率三一重工

準(zhǔn)確性并縮短訂單準(zhǔn)備31%倉庫空時(shí)間為應(yīng)對重工行業(yè)市場的周期性波 流程周期時(shí)動、多品種小批量（263個(gè)品類）人工智能流程控制 60%間--PAGE12-工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響個(gè)數(shù)字化柔性的重型設(shè)備制造系統(tǒng)。最終工廠產(chǎn)能擴(kuò)大了

應(yīng)用于流程優(yōu)化的高級工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 73%轉(zhuǎn)換時(shí)間柔性生產(chǎn)數(shù)字孿生 44%生產(chǎn)能力數(shù)字技術(shù)賦能柔性生產(chǎn) 80%裝配線產(chǎn)出29%。

機(jī)器人技術(shù)促進(jìn)物流運(yùn)營

11%準(zhǔn)時(shí)交貨率該工廠是世界上生產(chǎn)力排名第一、數(shù)字孿生技術(shù)快速實(shí)現(xiàn)成本排名第二的粉末洗滌劑工廠，產(chǎn)品創(chuàng)新

創(chuàng)新準(zhǔn)備時(shí)33%間聯(lián)合利華

也是聯(lián)合利華溫室氣體排放量最使用生物質(zhì)能的機(jī)器學(xué)大的工廠。為提高成本領(lǐng)先優(yōu)勢、習(xí)噴霧干燥塔

二氧化碳排放（范圍巴西，因達(dá)亞圖巴

依托數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)完美隱患利用AI對氣動裝置進(jìn)行

94%

因滲漏而引起的客戶投訴體排放。

預(yù)見性的生命周期管理 45%維護(hù)成本端到端智能供應(yīng)鏈分配 15%分銷成智能銷售協(xié)助目標(biāo)客戶的探索與服務(wù) 100%客戶數(shù)量聯(lián)合利華

了諸多不確定性，通過部署30端到端高級規(guī)劃和人工智能賦能

人工智能賦能的端到端最佳訂單執(zhí)行平臺 91%支持同步計(jì)劃和自動訂單分配的端到端供應(yīng)商整合

訂單履行損失供應(yīng)商整單準(zhǔn)時(shí)交付客戶數(shù)量增加了100%，交貨時(shí)間縮短了40%，客戶投訴減少了62%。受市場向固態(tài)硬盤（SSD）轉(zhuǎn)移影

參數(shù)閉環(huán)優(yōu)化的人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)品味保證用于人員安全和食品合規(guī)的機(jī)器視覺監(jiān)管平臺機(jī)器學(xué)習(xí)助力部分條件

70%客戶投訴78%不安全行為測試周期時(shí)西部數(shù)據(jù)

響該工廠生產(chǎn)的機(jī)械硬（HDD）下的硬盤測試優(yōu)化 22%間

機(jī)器學(xué)習(xí)賦能的資產(chǎn)利

設(shè)備綜合效泰國，邦芭茵

確定性帶來了原材料成本的上升。用率優(yōu)化 7% 率工廠部署了多個(gè)第四次工業(yè)革命

依托先進(jìn)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)最佳合格率 2% 一次通過率1為便于描述直接和間接碳排放源，提高透明度，《溫室氣體核算體系》設(shè)定了三個(gè)范圍，即范圍1、范圍2、范圍3，分別代表直接溫室氣體排放、電力產(chǎn)生的間接溫室氣體排放和其他間接溫室氣體排放。工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響字節(jié)能耗降低了40%。

機(jī)器學(xué)習(xí)助力硬盤自動修復(fù) 13%修復(fù)精度依托分析能力和價(jià)格預(yù)測協(xié)助物流競標(biāo) 64%運(yùn)輸成本自然語言處理（NLP）賦

能的自然災(zāi)難主動危機(jī)管理基于先進(jìn)分析技術(shù)的大

100%

年度停工成本規(guī)避西部數(shù)據(jù)

大規(guī)模部署了超過25個(gè)用例，如

規(guī)模端到端事前事后異常事件檢測基于端到端數(shù)據(jù)的機(jī)器

客戶質(zhì)量預(yù)71%警器學(xué)習(xí)支持的端到端晶圓變化補(bǔ)

學(xué)習(xí)晶圓變化補(bǔ)償 7.6%合格率間減少了82%，生產(chǎn)成本降低了54%。

依托機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測實(shí)現(xiàn)測試人員異常檢測基于運(yùn)籌學(xué)模型的工廠

異常檢測精181%度產(chǎn)能優(yōu)化時(shí)產(chǎn)能優(yōu)化 93%間西部數(shù)據(jù)

250%18個(gè)月的技術(shù)轉(zhuǎn)型周期以及勞動力

市場調(diào)研時(shí)自動化產(chǎn)品設(shè)計(jì) 62%間人工智能光學(xué)檢查 35%能數(shù)字線程賦能的自動檢測 221%生產(chǎn)力用于合格率管理和原因分析的先進(jìn)分析平臺 0.3pp合格率優(yōu)化降低了生產(chǎn)率提高了221%。數(shù)字化綜合業(yè)務(wù)規(guī)劃 94%庫存減少基于多目標(biāo)優(yōu)化的無接60%72

觸端到端銷售和運(yùn)營規(guī)劃基于最佳路徑AI算法的

36%交付時(shí)間每塊印刷電緯創(chuàng)資通

保卓越的產(chǎn)品質(zhì)量。依托33

印刷電路板（PCB）電源布線優(yōu)化和質(zhì)量檢查基于運(yùn)動檢測的人工智

83%

路板的設(shè)計(jì)周期時(shí)間設(shè)備綜合效

行改革，成功將生產(chǎn)率提高了32%55%

能線路平衡優(yōu)化 29%率48小時(shí)以內(nèi)，從而單位生產(chǎn)成22%。

AI搜索引擎賦能的生產(chǎn)質(zhì)量診斷系統(tǒng)基于自然語言處理的終端用戶反饋挖掘，用于3 年的質(zhì)量預(yù)測和改進(jìn)

-68%維修時(shí)間-56%售后缺陷率-PAGE15-注：PP百分點(diǎn)來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇《全球燈塔網(wǎng)絡(luò)》，2022年（三）可持續(xù)燈塔工廠成為制造業(yè)“綠色標(biāo)桿”盡管所有燈塔工廠都在可持續(xù)性等多個(gè)績效指標(biāo)上取得了令人矚目的成績，但有些燈塔工廠通過積極應(yīng)用工業(yè)4.0技術(shù)，可持續(xù)性成效顯著被授予“可持續(xù)燈塔”稱號（見圖4）。圖4：7家可持續(xù)燈塔工廠可持續(xù)性用例及成效工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響阿奇立克

100%施了數(shù)個(gè)可持續(xù)發(fā)展用例，包括用于

基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)傳感器的能源、排放、廢料和水資

35% 能耗-鍋爐溫室氣體排羅馬尼亞，烏爾

能源管理的數(shù)字孿生項(xiàng)目和集成了先進(jìn)水處理工廠的水資源閉環(huán)管理系

源管理的數(shù)據(jù)匯總

35%

放（范圍1）25%米 降低17%的能源消耗和22%的溫室氣體排放。該工廠部署了智能公用設(shè)施管理體

先進(jìn)分析技術(shù)驅(qū)動的清潔水用量減少和污染水清潔優(yōu)化 智能工廠公用設(shè)施 管理

20% 用水量68% 水資源循環(huán)32% 能耗31% 用水量系，并利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器，對供應(yīng)鏈 偉創(chuàng)力巴西，索羅卡巴

上的電子廢棄物進(jìn)行優(yōu)化管理。該工12的溫室氣體排放量減41%3

零廢料和循環(huán)經(jīng)濟(jì)

生產(chǎn)的可回321% 收樹脂溫室氣體排千噸二氧化碳當(dāng)量，能耗和用水量減少了30%以上。為應(yīng)對不斷上升的能源成本并降低碳

基于設(shè)備功率負(fù)荷

44kt

放（范圍3）海爾中國，天

排放，該工廠依托大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，建立了設(shè)備的電力負(fù)荷模型和

模型的能耗優(yōu)化 32% 能耗津 生產(chǎn)排程能耗優(yōu)化系統(tǒng)，能耗和溫氣體排放量分別減少35%和36%。

基于能耗的生產(chǎn)排程優(yōu)化

13% 能耗美光 隨著對內(nèi)存和存儲解決方案的需求不 先進(jìn)分析技術(shù)賦能 16% 浪費(fèi)減少工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響新加坡斷增長，該工廠需要擴(kuò)大和增加千兆字節(jié)產(chǎn)品的產(chǎn)量，同時(shí)減少對環(huán)境的影響。2018-2021年，該工廠產(chǎn)量增加

的可持續(xù)性優(yōu)化

13%

溫室氣體排放（2）

用于合格率管理和

26% 浪費(fèi)消耗減少了約45%，這得益于可持續(xù) 原因分析的先進(jìn)分 的技術(shù)發(fā)展。通過分析和測量內(nèi)部的數(shù)字化制程效率，該工廠成功將優(yōu)化后的資產(chǎn)產(chǎn)出增加100%以上。自2015年以來，該工廠單位產(chǎn)出的碳排放量（噸）減少

析平臺智能、全面的能源

24% 水-5% 能耗西門子德國，安

69%；同時(shí)，該工廠被用于孵化第四次工業(yè)革命產(chǎn)品，以實(shí)現(xiàn)整個(gè)供應(yīng)鏈

管理體系 上游溫室氣貝格 脫（范圍例如數(shù)字化的產(chǎn)品通行（每年節(jié)省17噸紙張和塑料或基于區(qū)塊鏈技術(shù)的軟件，與占產(chǎn)品

-28%

體排放（范圍3）碳足跡90%以上的供應(yīng)商交換二氧化碳排放數(shù)據(jù)。為實(shí)現(xiàn)企業(yè)到2025年將溫室氣體范圍122015

通過運(yùn)營數(shù)據(jù)分析提高資源效率

單位價(jià)值能-16% 耗34% 能耗并在產(chǎn)量快速增長的同時(shí)減少水資源

先進(jìn)分析技術(shù)賦能 聯(lián)合利華印度，達(dá)

14過綜合能源管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的能源優(yōu)化、運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù)

的可持續(xù)性優(yōu)化

23%

溫室氣體排放（帕達(dá)加速制定生態(tài)友好型配方生產(chǎn)策略。工廠將范圍12的排放量減少了

22% 用水量預(yù)測性分析實(shí)現(xiàn)質(zhì) 54%3的排放量減少了36%。20172021PB字節(jié)產(chǎn)

量改進(jìn)

25% 材料浪費(fèi)水資源循環(huán)西部數(shù)據(jù)

PB字節(jié)產(chǎn)品這一結(jié)果由第四次工業(yè)革命的多項(xiàng)科

先進(jìn)分析技術(shù)驅(qū)動的減少清潔水用量和污染水清潔優(yōu)化

30%62%

利用率標(biāo)準(zhǔn)化用水量中國，上海

技驅(qū)動，如運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)動態(tài)優(yōu)化水循環(huán)工廠性能、根據(jù)實(shí)時(shí)操作數(shù)據(jù)檢測異常能耗預(yù)測系統(tǒng)等，這些措施使每拍字節(jié)產(chǎn)品水資源消耗減少了62%，能耗減少了51%。

人工智能賦能的能耗預(yù)測與優(yōu)化

51% 標(biāo)準(zhǔn)化能耗標(biāo)準(zhǔn)化溫室57% （范圍2）來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇《全球燈塔網(wǎng)絡(luò)》，2022年--PAGE16-二、燈塔開啟第四次工業(yè)革命規(guī)?；D(zhuǎn)型新篇章盡管所有企業(yè)都明白規(guī)?；D(zhuǎn)型的重要性，但只有燈塔工廠142項(xiàng)132家工廠，涵蓋了各個(gè)制造業(yè)領(lǐng)域，燈塔工廠總結(jié)了迄4.0轉(zhuǎn)型發(fā)展歷程，并制定標(biāo)準(zhǔn)，明確了繼續(xù)推動制造業(yè)革命性轉(zhuǎn)型所需的條件。本報(bào)告對燈塔工廠和非燈塔工廠進(jìn)行了深入剖析，以了解其經(jīng)驗(yàn)和優(yōu)先事項(xiàng)。（一）工業(yè)4.0規(guī)?；D(zhuǎn)型成為實(shí)現(xiàn)發(fā)展要務(wù)的重要抓手第四次工業(yè)革命第一篇章的燈塔先行者擺脫了所謂的“試點(diǎn)煉獄”，這些企業(yè)能夠快速有效地將概念轉(zhuǎn)化為用例，并在一家工廠實(shí)現(xiàn)用例效益最大化。如今，第四次工業(yè)革命新篇章的開啟伴隨著能源價(jià)格飆升、通貨膨脹、人才短缺、供應(yīng)鏈中斷和氣候變化等多個(gè)全球性重大挑戰(zhàn)，在此背景下，制造業(yè)企業(yè)不僅需要在自身生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)展開轉(zhuǎn)型，還需在端到端價(jià)值鏈上展開合作，才4.0規(guī)模化轉(zhuǎn)型。本報(bào)告調(diào)查顯示，對所有行業(yè)和地區(qū)的受訪企業(yè)而言，其三80%的受訪企業(yè)都將上述三大戰(zhàn)略要素中的一個(gè)列為未來12個(gè)月的首要戰(zhàn)略重點(diǎn)，其中，將提高生產(chǎn)力作為頭等大事的受訪企業(yè)超過了三分之一（37%）（圖5）。燈塔工廠實(shí)踐已經(jīng)證明，規(guī)模化部署第四次工業(yè)革命技術(shù)可以同時(shí)支持上述三大戰(zhàn)略，尤其是在提高生產(chǎn)力的同時(shí)提高可持續(xù)性。雖然推進(jìn)可持續(xù)性和增強(qiáng)韌性的優(yōu)先程度不及提高生產(chǎn)力，但同樣有相當(dāng)多的企業(yè)將前兩者作為首要任務(wù)，并進(jìn)行了大量投入。值得一提的是，所有新晉的燈塔工廠在降低能耗等可持續(xù)性方面均取得了顯著成效，在增強(qiáng)韌性方面也有不俗的表現(xiàn)。以中國電器制造商美的為例，該公司面臨著供應(yīng)鏈中斷和不確定性，以及客戶群體日益分散、產(chǎn)品日益多樣化的挑戰(zhàn)，通過部署一個(gè)端到端的供應(yīng)鏈控制塔，美的合肥工廠強(qiáng)化了對供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的辨識56%13%25%。超過三分之二（67%）的受訪企業(yè)認(rèn)為，擴(kuò)大第四次工業(yè)革（。因此，規(guī)?；D(zhuǎn)型成為第四次工業(yè)革命下一篇章的重點(diǎn)。占受訪企業(yè)百分比 生產(chǎn)力可持續(xù)性 韌性 上市速度 敏捷性 定制 其他 主要例證：所有新晉的燈塔工廠在可持續(xù)性方面均取得了顯著成效，例如，減少能耗。內(nèi)外的訂單交付進(jìn)程。美的將交付周期縮短了56%，同時(shí)提升了供應(yīng)中斷風(fēng)險(xiǎn)的可見度。占受訪企業(yè)百分比 生產(chǎn)力可持續(xù)性 韌性 上市速度 敏捷性 定制 其他 主要例證：所有新晉的燈塔工廠在可持續(xù)性方面均取得了顯著成效，例如，減少能耗。內(nèi)外的訂單交付進(jìn)程。美的將交付周期縮短了56%，同時(shí)提升了供應(yīng)中斷風(fēng)險(xiǎn)的可見度。80%的受訪企業(yè)將生產(chǎn)力、可持續(xù)性或韌性作為首要任務(wù)67%的受訪企業(yè)承認(rèn)，推廣第四次工業(yè)革命技術(shù)不僅能夠提高生產(chǎn)力，且對于提升可持續(xù)性或韌性同樣至關(guān)重要。未來12個(gè)月內(nèi)首要戰(zhàn)略重點(diǎn)的排名1注：1所有受訪企業(yè)給出的第一要務(wù)的排名來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇《全球燈塔網(wǎng)絡(luò)》，2022年（二）燈塔工廠和非燈塔工廠推進(jìn)工業(yè)4.0規(guī)模化進(jìn)程的差距無論各家企業(yè)起初對第四次工業(yè)革命的信心如何，審視目前的規(guī)?；D(zhuǎn)型進(jìn)展情況，以便充分了解現(xiàn)狀。在非燈塔工廠中，7%在生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用了第四次工業(yè)革命技術(shù)，而在燈20%，兩者存在顯著差距（6），這兩一是規(guī)?；D(zhuǎn)型對任何企業(yè)二是即使對于領(lǐng)跑企業(yè)也絕不輕松。阻礙規(guī)?；D(zhuǎn)型的有各種不利因素，一部分挑戰(zhàn)源于企業(yè)自身的規(guī)模，即某些大型綜合企業(yè)，這些企業(yè)在全球進(jìn)行制造業(yè)布局，涉及數(shù)百家工廠及供應(yīng)商和數(shù)千名員工；另一個(gè)挑戰(zhàn)是缺乏將高價(jià)值用例進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化推廣；最后，技術(shù)架構(gòu)的頻繁更新也阻礙了用例標(biāo)準(zhǔn)化工作。第二個(gè)數(shù)字（20%）說明，燈塔工廠正在另辟蹊徑，并且遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于競爭對手，其燈塔工廠的進(jìn)度超前于計(jì)劃。當(dāng)被問及在多地推廣第四次工業(yè)革命技術(shù)的進(jìn)度時(shí)，燈塔工廠均遙遙領(lǐng)先。近半數(shù)的非燈塔工廠認(rèn)為其生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)?；M(jìn)度落后于計(jì)劃，超5家燈塔工廠就有一家提前完成了計(jì)劃，而非燈塔工廠則是零。在生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)各環(huán)節(jié)推廣技術(shù)方面，燈塔工廠在時(shí)間規(guī)劃上比非燈塔競爭對手更加合理。當(dāng)被問及估計(jì)要多久才能將第四次工業(yè)革命推廣到一半的生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，所有非燈塔工廠的回答都是在380%2462%15%甚至認(rèn)為可3年以上（6）。上述數(shù)據(jù)揭示了兩個(gè)觀點(diǎn)：一是燈塔工廠似乎對其生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)二是燈塔工廠傾向于在做規(guī)劃時(shí)預(yù)留更多的時(shí)間，盡管如此，燈塔工廠實(shí)現(xiàn)規(guī)?；乃俣热员?倍?？梢宰糇C規(guī)?；什町惖睦硬粍倜杜e，如西普拉制藥公司在短短兩年內(nèi)將30多個(gè)數(shù)字（47座工廠中22座）；43座工廠同步部署人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動化用例（6）。圖6：燈塔工廠較非燈塔工廠推進(jìn)工業(yè)4.0規(guī)?；M(jìn)展更快、更合理就燈塔工廠而就燈塔工廠而言，在生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模化往往： 規(guī)?；礁吒鼙ＷC進(jìn)度 0至 12個(gè)月燈塔工廠至 24個(gè)月進(jìn)度滯后至 36個(gè)月非燈塔工廠 3年以上燈塔工廠 非燈塔工廠 西普拉制藥公司在短短兩年內(nèi)將30多個(gè)數(shù)字化、自動化和分析用例推廣到了近一半的生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)（47座工廠中的22座）。重型設(shè)備制造商三一重工目前正在43座工廠同步部署人工智能（AI）、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動化用例。17座工廠推廣關(guān)鍵用例。燈塔工廠案例：在一半的生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)第四次工業(yè)革命規(guī)模化的時(shí)間規(guī)劃占受訪企業(yè)百分比且比非燈塔工廠的時(shí)間規(guī)劃更合理在多地推廣第四次工業(yè)革命技術(shù)的進(jìn)度占受訪企業(yè)百分比規(guī)?；剑瑧?yīng)用第四次工業(yè)革命技術(shù)的先進(jìn)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的百分比按計(jì)劃完成提前完成來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇《全球燈塔網(wǎng)絡(luò)》，2022年（三）燈塔工廠正在書寫推進(jìn)規(guī)?；D(zhuǎn)型的成功經(jīng)驗(yàn)許多企業(yè)的規(guī)模化進(jìn)程都因各種挑戰(zhàn)而受阻，本次全球調(diào)查旨在分析這些挑戰(zhàn)，并了解相關(guān)挑戰(zhàn)對燈塔工廠和非燈塔工廠的影響。全球燈塔網(wǎng)絡(luò)的成員通過克服上述挑戰(zhàn)，總結(jié)了第四次工業(yè)革命的開篇，因?yàn)檫@些企業(yè)對規(guī)模化的真正障礙有著清晰的認(rèn)知。1、燈塔工廠更了解工業(yè)4.0規(guī)?；D(zhuǎn)型所需的條件從新冠肺炎疫情和供應(yīng)鏈問題到通貨膨脹等經(jīng)濟(jì)因素，一系列的外部力量都在阻礙著生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模化。幾乎所有受訪企業(yè)均表示是由于這些外部因素帶來了挑戰(zhàn)，但對內(nèi)部挑戰(zhàn)卻產(chǎn)生了嚴(yán)重分歧。通過對內(nèi)部挑戰(zhàn)的深入分析，本報(bào)告做了客觀對比，特別是對于是什么阻礙了規(guī)?；倪M(jìn)展，燈塔工廠和非燈塔工廠存在認(rèn)知上的差異。幾乎所有受訪企業(yè)（62%的燈塔工廠，70%的非燈塔工廠）都將缺乏資源和能力視為主要挑戰(zhàn)，但燈塔工廠更加認(rèn)可戰(zhàn)略對于成功實(shí)現(xiàn)規(guī)模化的重要性，將缺乏戰(zhàn)略視為關(guān)鍵挑戰(zhàn)3倍（27%10%），這并非表示燈塔工廠缺乏戰(zhàn)略，而是因?yàn)槠渌_(dá)到的規(guī)?；?倍（7），所以燈塔企業(yè)更加深知制定最優(yōu)戰(zhàn)略的重要性。在投資和領(lǐng)導(dǎo)層支持上，燈塔企業(yè)和非燈20%的非燈塔工廠將投資和缺乏領(lǐng)導(dǎo)層承諾視為規(guī)?；闹饕魬?zhàn)，而燈塔工廠的這一比例僅4%（7）。燈塔工廠和非燈塔工廠對規(guī)模化挑戰(zhàn)的核心內(nèi)容有不同的認(rèn)知，燈塔工廠更清楚實(shí)現(xiàn)規(guī)模化的條件，對核心挑戰(zhàn)也有更清晰的認(rèn)知。相比之下，非燈塔工廠對規(guī)?；恼嬲P(guān)鍵因素知之甚少。圖7：燈塔工廠和非燈塔工廠對實(shí)現(xiàn)規(guī)?；D(zhuǎn)型的條件存在認(rèn)知差距成功推廣第四次工業(yè)革命技術(shù)的主要障礙 成功推廣第四次工業(yè)革命技術(shù)的主要障礙 燈塔工廠對戰(zhàn)略關(guān)鍵性的認(rèn)知更加符合實(shí)際：非燈塔工廠往往過于強(qiáng)調(diào)缺乏領(lǐng)導(dǎo)層承諾和投資，而燈塔工廠認(rèn)為是非影響因素缺乏資源和能力 缺乏戰(zhàn)略 燈塔工廠 非燈塔工廠 燈塔工廠案例：當(dāng)?shù)貞?yīng)用第四次工業(yè)革命技術(shù)。工廠往往對實(shí)現(xiàn)規(guī)?；暮诵恼系K有不同的認(rèn)知這揭示了兩者對規(guī)?；钘l件的不同認(rèn)知水平如果所有企業(yè)都認(rèn)識到需要更多占受訪企業(yè)百分比1,2缺乏投資和領(lǐng)導(dǎo)層承諾注：1成功規(guī)?；媾R的主要障礙排名2共有93%的燈塔工廠，其余7%認(rèn)為是其他障礙來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇《全球燈塔網(wǎng)絡(luò)》，2