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)濟論壇與麥肯錫公司聯(lián)合認定的“燈塔工廠”一直是第四次工業(yè)革命的領跑者。截至2023113213家“可持續(xù)燈塔工142個用例，在財務、運營和可持續(xù)性等指標上實現(xiàn)了兩位數(shù)的提升。在全球面臨能源價格飆升、通貨膨脹、人才短缺、供應鏈中斷和日益嚴重的氣候變化等挑戰(zhàn)的背景下，在整個生產(chǎn)網(wǎng)絡和端到端價值鏈加速第四次工業(yè)革命技術規(guī)?；D型成為第四次工業(yè)革命新篇章的主題。為深度洞悉規(guī)?；D型所需條件和關鍵要素，世界經(jīng)濟論壇和麥肯錫聯(lián)合對全球來自不用行業(yè)的多家燈塔及非燈塔企業(yè)開展了調研。一、全球燈塔網(wǎng)絡影響力持續(xù)增強自第四次工業(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)絡的角度來看，在2018年首批制造業(yè)領跑企業(yè)被認定為“燈塔工廠”之后，正式拉開了這場革命的序幕。在對大量工廠進行深入分析之后，研究人員發(fā)現(xiàn)了一小群特立獨行的領跑企業(yè)，實現(xiàn)規(guī)?；D型的能力是永恒不變的成功關鍵。然而，面對與日俱增的種種挑戰(zhàn)，應對方法也需與時俱進，才能建立并保持良好勢頭。眾所周知，任何生產(chǎn)網(wǎng)絡要具有經(jīng)濟和可持續(xù)性，就必須在本地和全球范圍內都有所建樹。全球燈塔網(wǎng)絡成員已經(jīng)表明，第四次工業(yè)革命的技術和工作模式能夠幫助企業(yè)在這兩個層級都取得成功，同時也更能適應未來生產(chǎn)網(wǎng)絡的變更。（一）130多家燈塔工廠標志著一個新篇章的開啟2018132家燈塔工廠（1），覆蓋消費品行業(yè)、流程工業(yè)、先進工業(yè)2022297家可持續(xù)燈塔工廠。依托第四次工業(yè)革命技術，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）等多個關鍵運營績效指標上創(chuàng)造了巨大價值。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，天津強生消費者健康印度，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，深圳達能波蘭，奧波萊西部數(shù)據(jù)中國，上海日月光半導體中國臺灣，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，達帕達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)濟論壇《全球燈塔網(wǎng)絡》圖2：燈塔工廠在運營和可持續(xù)性指標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 設備綜合效率提高成本降低 運營成本降低 質量成本降低 敏捷性 交貨時間縮短轉換時間縮短 準時交貨率提升上市速度 批量減小定制設計迭代時間減少上市時間縮短用水量減少浪費減少庫存減少工廠產(chǎn)出增加溫室氣體排放關鍵績效指標改進效果來源：世界經(jīng)濟論壇《全球燈塔網(wǎng)絡》，2022年（二）29家新增燈塔工廠多樣化用例及成效通過應用第四次工業(yè)革命技術，燈塔工廠在內部生產(chǎn)制造各環(huán)節(jié)積極部署、建設數(shù)字化用例，生產(chǎn)效率、上市速度和可持續(xù)性等多個績效指標取得了顯著成效（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 影響日月光半導體

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

人工智能光學檢查 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%等待時間中國臺灣，高雄提高了67%，質量成本降低了100%，交貨時間縮短了39%。造過程，滿足不斷增長的客戶需

智能調度系統(tǒng) 4.5%準時交貨率增強現(xiàn)實賦能的廠區(qū)安全巡視管理 100%檢測時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）進行大數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化周期時間物聯(lián)網(wǎng)賦能的質量管理19%劣品成本數(shù)字化賦能的質量故障物聯(lián)網(wǎng)賦能的質量管理19%劣品成本

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

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*率人工智能光學檢測涂層缺陷 12%生產(chǎn)力布爾薩

培訓其單位制造成本降低了9%，加工工具壽命監(jiān)測系統(tǒng) 10%工具成本綜合設備效率也在原有的基礎上提高了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)保的材料并滿足嚴格的工

混合階段基于先進分析的周期時間優(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)測兩年內出口與OEM銷售提升至原與內置的根因分析平臺 46%廢品總量2.5倍。

機器學習驅動的輪胎庫存管理可視化分析 由支出智能和自動支出

整單準時交付力成本的增加，西普拉在印度22

多維數(shù)據(jù)集支持的先進分析型采購應用于流程優(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

制劑工廠通過實施30個第四次工

人工智能指導下的機器性能優(yōu)化

流程設備綜合效率28%數(shù)字轉型進程。

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

生產(chǎn)流程轉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個國家提供超

排程 11%訂單處理設備綜合效過3500個存貨單位為實現(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)周期時間

批次周期時間30%4.017家工廠中首屈一指。

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

平均周期時15%間15%交貨短缺寧德時代

為滿足業(yè)務大幅增長和質量提高時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%能實時數(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)安全事件達能奧波萊工廠為更好地應對其

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

19%12%的效率提升，并減少了近50%字化轉型成為達能其他39雇主”稱號。面對嚴重的價格侵蝕和快速提升的質量預期，這家有25年歷史的

數(shù)字看板監(jiān)測設備綜合效率績效數(shù)字化工具加強員工互動連接機器端數(shù)據(jù)和企業(yè)軟件的集成平臺利用數(shù)字孿生技術進行動態(tài)生產(chǎn)調度

流程設備綜12%合效率28%轉換時間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

開放平臺進行分析，部署了40

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

優(yōu)先處理，以及先進分析技術解決問題實時資產(chǎn)性能監(jiān)控和可

90%勞動生產(chǎn)率41%。

視化 20%能耗流程設備綜

數(shù)字化績效管理

合效率偉創(chuàng)力巴西，

聯(lián)網(wǎng)驅動的電子廢品回收和供應

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 94%材料浪費非增值性工數(shù)字技術提升辦公效率 38%作

數(shù)字化工具加強員工互聯(lián)人工智能驅動的新產(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，滿足消374.0

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

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量檢測多工廠對標和能力優(yōu)化54%高精度自動化質量檢測多工廠對標和能力優(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)化和供應風險預測設計故障檢測加速與基

6% 準時交貨率質量故障損海爾 18個不同的工業(yè)4.0用例旨在

于航空技術的優(yōu)化 75%失率先進分析支持的生產(chǎn)線

33%。

平衡和操作員調度 30%勞動效率自適應光學檢測 67%檢測效“一鍵修復”：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)品設計和測試

市場調研時85%間海爾二號工廠

35%36%。

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

利潤優(yōu)化 15%庫存周轉率華誼新材

波動而導致的成本上升等外部挑戰(zhàn)，該公司部署了28個第四次工

機器學習賦能的化學反應器優(yōu)化工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)賦能的設備

22%材料浪費設備綜合效料

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%基于先進分析技術實現(xiàn)蒸汽網(wǎng)絡優(yōu)化 38%蒸汽消耗基于人工智能/機器學習面對高度分散和復雜的經(jīng)銷商和

的需求感應和庫存補給解決方案智能物流提升敏捷性和

4.5pp

整單準時交付車運輸利用強生消費者健康印度，穆蘭得

3D66%，新產(chǎn)品引進周期縮短了33%34%

實時可見性 機器人技術促進敏捷產(chǎn)品開發(fā) 87%3D打印實現(xiàn)敏捷新產(chǎn)品引進 92%預見性維護提高資產(chǎn)可靠性 50%

率產(chǎn)品開發(fā)測試準備時間設計迭代準備時間非計劃機器停工時間工廠 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量

基于人工智能的端到端生產(chǎn)計劃和調度

平均計劃訂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%工時利用率聯(lián)想

30多個柔性自動化和先進分析用

基于人工智能的“云”端到端供應質量管理 熄燈柔性裝配測試自動

供應質量廢品率

化 80%轉換時間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)品設計自動化

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

為克服上述挑戰(zhàn)，LG應用了深度

虛擬產(chǎn)品性能驗證 61%現(xiàn)場故障率設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)了一個可持續(xù)的第

使用自動導引運輸車的無人駕駛物流系統(tǒng)通過部署AI自動化識別技術實現(xiàn)零質量缺陷具有實時用戶行為分析的自助式B2B客戶門戶網(wǎng)站在線產(chǎn)品設計和訂購系

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

報價到訂購99%德國，弗勒特施

時間基于數(shù)字技術，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%轉換時間數(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

應收賬款天32%

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

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)設備 利用先進分析技術實現(xiàn)

市場調研時間

付時間縮短41%，研發(fā)時間縮短

供應商材料質量預測 63%來料缺陷率現(xiàn)場質量故障匯總和優(yōu)30%51%

先處理，以及先進分析技術賦能的問題解決

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)劃和調度的分析技術 56%庫存周期為保持卓越的批量交付數(shù)量，實現(xiàn)實時資產(chǎn)性能監(jiān)控和可用于動態(tài)倉庫資源規(guī)劃和調度的分析技術 56%庫存周期為保持卓越的批量交付數(shù)量，實現(xiàn)實時資產(chǎn)性能監(jiān)控和可視化 21%生產(chǎn)力億滋應用于流程優(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)的預見性維護數(shù)據(jù)整合

平均故障間隔時間50%

協(xié)作機器人和自動化 28%生產(chǎn)力為了億滋在全球的標桿制造基地。先進分析技術賦能的可持續(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)線性供應鏈轉變?yōu)榫C合供應生態(tài)

補貨系統(tǒng) 17pp況物聯(lián)網(wǎng)賦能的智能物流/倉庫平臺 50%倉庫吞吐量機器學習驅動的奧利奧產(chǎn)品先進流程控制 78%質量缺陷生產(chǎn)轉換成熄燈烘培車間 32%本23.4%28.3%

數(shù)字技術賦能的端到端卓越材料供應線性回歸模型助力優(yōu)化

材料供應準2.5pp時交付過剩庫存 57%庫存廢品通過數(shù)字骨干實現(xiàn)數(shù)據(jù)2%-3%的業(yè)務增長率和廠在從研發(fā)到客戶的端到端價值

的配方變更執(zhí)行利用數(shù)字孿生和過程建

人工勞動時92%間配方變更研寶潔

模與仿真縮短研發(fā)中的機器學習等第四次工業(yè)革命技術。鑒定試驗過程該工廠已成功將新產(chǎn)品準備時間

72%

發(fā)準備時間14倍。

用于工作流程優(yōu)化和提高倉庫空間利用率的機器人流程自動化利用機器學習提高預測

16%

內部倉庫利用率三一重工

準確性并縮短訂單準備31%倉庫空時間為應對重工行業(yè)市場的周期性波 流程周期時動、多品種小批量（263個品類）人工智能流程控制 60%間--PAGE12-工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響個數(shù)字化柔性的重型設備制造系統(tǒng)。最終工廠產(chǎn)能擴大了

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

機器人技術促進物流運營

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

創(chuàng)新準備時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能的機器學大的工廠。為提高成本領先優(yōu)勢、習噴霧干燥塔

二氧化碳排放（范圍巴西，因達亞圖巴

依托數(shù)字技術實現(xiàn)完美隱患利用AI對氣動裝置進行

94%

因滲漏而引起的客戶投訴體排放。

預見性的生命周期管理 45%維護成本端到端智能供應鏈分配 15%分銷成智能銷售協(xié)助目標客戶的探索與服務 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%支持同步計劃和自動訂單分配的端到端供應商整合

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

參數(shù)閉環(huán)優(yōu)化的人工智能技術實現(xiàn)品味保證用于人員安全和食品合規(guī)的機器視覺監(jiān)管平臺機器學習助力部分條件

70%客戶投訴78%不安全行為測試周期時西部數(shù)據(jù)

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

機器學習賦能的資產(chǎn)利

設備綜合效泰國，邦芭茵

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

依托先進分析技術實現(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》設定了三個范圍，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%。

機器學習助力硬盤自動修復 13%修復精度依托分析能力和價格預測協(xié)助物流競標 64%運輸成本自然語言處理（NLP）賦

能的自然災難主動危機管理基于先進分析技術的大

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)的機器

客戶質量預71%警器學習支持的端到端晶圓變化補

學習晶圓變化補償 7.6%合格率間減少了82%，生產(chǎn)成本降低了54%。

依托機器學習模型預測實現(xiàn)測試人員異常檢測基于運籌學模型的工廠

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

250%18個月的技術轉型周期以及勞動力

市場調研時自動化產(chǎn)品設計 62%間人工智能光學檢查 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)務規(guī)劃 94%庫存減少基于多目標優(yōu)化的無接60%72

觸端到端銷售和運營規(guī)劃基于最佳路徑AI算法的

36%交付時間每塊印刷電緯創(chuàng)資通

保卓越的產(chǎn)品質量。依托33

印刷電路板（PCB）電源布線優(yōu)化和質量檢查基于運動檢測的人工智

83%

路板的設計周期時間設備綜合效

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小時以內，從而單位生產(chǎn)成22%。

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

-68%維修時間-56%售后缺陷率-PAGE15-注：PP百分點來源：世界經(jīng)濟論壇《全球燈塔網(wǎng)絡》，2022年（三）可持續(xù)燈塔工廠成為制造業(yè)“綠色標桿”盡管所有燈塔工廠都在可持續(xù)性等多個績效指標上取得了令人矚目的成績，但有些燈塔工廠通過積極應用工業(yè)4.0技術，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)個可持續(xù)發(fā)展用例，包括用于

基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實時傳感器的能源、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)字孿生項目和集成了先進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施管理體

先進分析技術驅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，對供應鏈 偉創(chuàng)力巴西，索羅卡巴

上的電子廢棄物進行優(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

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

基于設備功率負荷

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，建立了設備的電力負荷模型和

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 隨著對內存和存儲解決方案的需求不 先進分析技術賦能 16% 浪費減少工廠 發(fā)展過程 前五大用例 影響新加坡斷增長，該工廠需要擴大和增加千兆字節(jié)產(chǎn)品的產(chǎn)量，同時減少對環(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% 浪費消耗減少了約45%，這得益于可持續(xù) 原因分析的先進分 的技術發(fā)展。通過分析和測量內部的數(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，該工廠被用于孵化第四次工業(yè)革命產(chǎn)品，以實現(xiàn)整個供應鏈

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)塊鏈技術的軟件，與占產(chǎn)品

-28%

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

通過運營數(shù)據(jù)分析提高資源效率

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

先進分析技術賦能 聯(lián)合利華印度，達

14過綜合能源管理系統(tǒng)實現(xiàn)以機器學習驅動的能源優(yōu)化、運用數(shù)字孿生技術

的可持續(xù)性優(yōu)化

23%

溫室氣體排放（帕達加速制定生態(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% 用水量預測性分析實現(xiàn)質 54%3的排放量減少了36%。20172021PB字節(jié)產(chǎn)

量改進

25% 材料浪費水資源循環(huán)西部數(shù)據(jù)

PB字節(jié)產(chǎn)品這一結果由第四次工業(yè)革命的多項科

先進分析技術驅動的減少清潔水用量和污染水清潔優(yōu)化

30%62%

利用率標準化用水量中國，上海

技驅動，如運用機器學習動態(tài)優(yōu)化水循環(huán)工廠性能、根據(jù)實時操作數(shù)據(jù)檢測異常能耗預測系統(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測與優(yōu)化

51% 標準化能耗標準化溫室57% （范圍2）來源：世界經(jīng)濟論壇《全球燈塔網(wǎng)絡》，2022年--PAGE16-二、燈塔開啟第四次工業(yè)革命規(guī)模化轉型新篇章盡管所有企業(yè)都明白規(guī)?；D型的重要性，但只有燈塔工廠142項132家工廠，涵蓋了各個制造業(yè)領域，燈塔工廠總結了迄4.0轉型發(fā)展歷程，并制定標準，明確了繼續(xù)推動制造業(yè)革命性轉型所需的條件。本報告對燈塔工廠和非燈塔工廠進行了深入剖析，以了解其經(jīng)驗和優(yōu)先事項。（一）工業(yè)4.0規(guī)?；D型成為實現(xiàn)發(fā)展要務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“試點煉獄”，這些企業(yè)能夠快速有效地將概念轉化為用例，并在一家工廠實現(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格飆升、通貨膨脹、人才短缺、供應鏈中斷和氣候變化等多個全球性重大挑戰(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)絡展開轉型，還需在端到端價值鏈上展開合作，才4.0規(guī)?；D型。本報告調查顯示，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)略要素中的一個列為未來12個月的首要戰(zhàn)略重點，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）。燈塔工廠實踐已經(jīng)證明，規(guī)?；渴鸬谒拇喂I(yè)革命技術可以同時支持上述三大戰(zhàn)略，尤其是在提高生產(chǎn)力的同時提高可持續(xù)性。雖然推進可持續(xù)性和增強韌性的優(yōu)先程度不及提高生產(chǎn)力，但同樣有相當多的企業(yè)將前兩者作為首要任務，并進行了大量投入。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)，通過部署一個端到端的供應鏈控制塔，美的合肥工廠強化了對供應風險的辨識56%13%25%。超過三分之二（67%）的受訪企業(yè)認為，擴大第四次工業(yè)革（。因此，規(guī)?；D型成為第四次工業(yè)革命下一篇章的重點。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。內外的訂單交付進程。美的將交付周期縮短了56%，同時提升了供應中斷風險的可見度。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。內外的訂單交付進程。美的將交付周期縮短了56%，同時提升了供應中斷風險的可見度。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67%的受訪企業(yè)承認，推廣第四次工業(yè)革命技術不僅能夠提高生產(chǎn)力，且對于提升可持續(xù)性或韌性同樣至關重要。未來12個月內首要戰(zhàn)略重點的排名1注：1所有受訪企業(yè)給出的第一要務的排名來源：世界經(jīng)濟論壇《全球燈塔網(wǎng)絡》，2022年（二）燈塔工廠和非燈塔工廠推進工業(yè)4.0規(guī)?；M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型進展情況，以便充分了解現(xiàn)狀。在非燈塔工廠中，7%在生產(chǎn)網(wǎng)絡中應用了第四次工業(yè)革命技術，而在燈20%，兩者存在顯著差距（6），這兩一是規(guī)?；D型對任何企業(yè)二是即使對于領跑企業(yè)也絕不輕松。阻礙規(guī)?；D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)在全球進行制造業(yè)布局，涉及數(shù)百家工廠及供應商和數(shù)千名員工；另一個挑戰(zhàn)是缺乏將高價值用例進行標準化推廣；最后，技術架構的頻繁更新也阻礙了用例標準化工作。第二個數(shù)字（20%）說明，燈塔工廠正在另辟蹊徑，并且遠遠領先于競爭對手，其燈塔工廠的進度超前于計劃。當被問及在多地推廣第四次工業(yè)革命技術的進度時，燈塔工廠均遙遙領先。近半數(shù)的非燈塔工廠認為其生產(chǎn)網(wǎng)絡規(guī)?；M度落后于計劃，超5家燈塔工廠就有一家提前完成了計劃，而非燈塔工廠則是零。在生產(chǎn)網(wǎng)絡各環(huán)節(jié)推廣技術方面，燈塔工廠在時間規(guī)劃上比非燈塔競爭對手更加合理。當被問及估計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)絡時，所有非燈塔工廠的回答都是在380%2462%15%甚至認為可3年以上（6）。上述數(shù)據(jù)揭示了兩個觀點：一是燈塔工廠似乎對其生產(chǎn)網(wǎng)絡二是燈塔工廠傾向于在做規(guī)劃時預留更多的時間，盡管如此，燈塔工廠實現(xiàn)規(guī)模化的速度仍比3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將30多個數(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工業(yè)4.0規(guī)模化進展更快、更合理就燈塔工廠而就燈塔工廠而言，在生產(chǎn)網(wǎng)絡的規(guī)模化往往： 規(guī)?；礁吒鼙ＷC進度 0至 12個月燈塔工廠至 24個月進度滯后至 36個月非燈塔工廠 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將30多個數(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（47座工廠中的22座）。重型設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座工廠推廣關鍵用例。燈塔工廠案例：在一半的生產(chǎn)網(wǎng)絡中實現(xiàn)第四次工業(yè)革命規(guī)模化的時間規(guī)劃占受訪企業(yè)百分比且比非燈塔工廠的時間規(guī)劃更合理在多地推廣第四次工業(yè)革命技術的進度占受訪企業(yè)百分比規(guī)?；剑瑧玫谒拇喂I(yè)革命技術的先進生產(chǎn)網(wǎng)絡的百分比按計劃完成提前完成來源：世界經(jīng)濟論壇《全球燈塔網(wǎng)絡》，2022年（三）燈塔工廠正在書寫推進規(guī)模化轉型的成功經(jīng)驗許多企業(yè)的規(guī)?；M程都因各種挑戰(zhàn)而受阻，本次全球調查旨在分析這些挑戰(zhàn)，并了解相關挑戰(zhàn)對燈塔工廠和非燈塔工廠的影響。全球燈塔網(wǎng)絡的成員通過克服上述挑戰(zhàn)，總結了第四次工業(yè)革命的開篇，因為這些企業(yè)對規(guī)模化的真正障礙有著清晰的認知。1、燈塔工廠更了解工業(yè)4.0規(guī)?；D型所需的條件從新冠肺炎疫情和供應鏈問題到通貨膨脹等經(jīng)濟因素，一系列的外部力量都在阻礙著生產(chǎn)網(wǎng)絡的規(guī)?；缀跛惺茉L企業(yè)均表示是由于這些外部因素帶來了挑戰(zhàn)，但對內部挑戰(zhàn)卻產(chǎn)生了嚴重分歧。通過對內部挑戰(zhàn)的深入分析，本報告做了客觀對比，特別是對于是什么阻礙了規(guī)?；倪M展，燈塔工廠和非燈塔工廠存在認知上的差異。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)，但燈塔工廠更加認可戰(zhàn)略對于成功實現(xiàn)規(guī)?；闹匾?，將缺乏戰(zhàn)略視為關鍵挑戰(zhàn)3倍（27%10%），這并非表示燈塔工廠缺乏戰(zhàn)略，而是因為其所達到的規(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。在投資和領導層支持上，燈塔企業(yè)和非燈20%的非燈塔工廠將投資和缺乏領導層承諾視為規(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)?；魬?zhàn)的核心內容有不同的認知，燈塔工廠更清楚實現(xiàn)規(guī)?；臈l件，對核心挑戰(zhàn)也有更清晰的認知。相比之下，非燈塔工廠對規(guī)?；恼嬲P鍵因素知之甚少。圖7：燈塔工廠和非燈塔工廠對實現(xiàn)規(guī)?；D型的條件存在認知差距成功推廣第四次工業(yè)革命技術的主要障礙 成功推廣第四次工業(yè)革命技術的主要障礙 燈塔工廠對戰(zhàn)略關鍵性的認知更加符合實際：非燈塔工廠往往過于強調缺乏領導層承諾和投資，而燈塔工廠認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?shù)貞玫谒拇喂I(yè)革命技術。工廠往往對實現(xiàn)規(guī)模化的核心障礙有不同的認知這揭示了兩者對規(guī)?；钘l件的不同認知水平如果所有企業(yè)都認識到需要更多占受訪企業(yè)百分比1,2缺乏投資和領導層承諾注：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%認為是其他障礙來源：世界經(jīng)濟論壇《全球燈塔網(wǎng)絡》，2