中国灯塔工厂数已超百家！一文尽览全球最新224家灯塔工厂

2026年1月16日，世界经济论坛（WEF）公布最新一批全球灯塔网络成员。根据e-works的统计，这已经是第15批次的评选，本次共评选了23家灯塔工厂，新成员中有16家工厂坐落在中国，占比数达到近70%。那么，全球灯塔网络总成员达到224家，总计有101家在中国，总占比达45%。下文来看e-works的详细列表和统计。

说明：本批次依然延用“全球灯塔网络”最新的评选规则，重点聚焦客户中心、生产力、供应链韧性、可持续发展、人才培养五大核心领域，并以这些领域的杰出表现作为关键衡量标准，上榜的新成员均为五大领域的创新引领者。
这些工厂展示了在地缘政治动荡、成本压力和快速技术变革的持续冲击下，如何实现具有切实成效的大规模行业转型。作为行业和价值链领先企业，新晋灯塔工厂正在采用先进技术，尤其是AI技术，来转变运营方式，不断提升竞争力和韧性、促进可持续发展。

下文首先会将这224家工厂全部按批次列表展示，其次会对每一家工厂作概要介绍，尽量图文视频立体介绍。

Part 01

全球224家灯塔工厂全列表

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Part 02

224家灯塔工厂简介

下面先把最近八批（第十五批、第十四批、第十三批、第十二批、第十一批、第十批、第九批、第八批）先进行罗列，后面的七批按顺序罗列，请知悉！

第十五批（新鲜出炉）

世界经济论坛执行董事Kiva Allgood指出：“在当今时代，竞争力不再仅由效率决定，更取决于快速感知、迅速适应和及时响应的能力。今年入选的行业转型工厂表明，智能驱动型运营模式正实现规模化发展，韧性与可持续性逐步成为行业运营的核心。” 新晋灯塔工厂在三个领域取得了尤为显著的进步：

🔘 在动荡格局下增强韧性

🔘 将AI融入核心运营

🔘 在整个网络（而不是单一工厂）扩大数字化转型规模

第十五批23座（2026年1月公布）

卡尔蔡司光学（中国广州）

为更快地向全球客户提供高度个性化的光学镜片，卡尔蔡司光学（广州）有限公司开发了100多个数字化技术用例。通过运用机器学习、数字孪生和智能体等技术，并根据客户年龄、视力需求和生活方式定制产品，该公司将个性化产品范围扩大了400%，交付周期缩短了29%，准时交付率达到98.5%，客户满意度高达99%。

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图源：蔡司官方

海信视像科技（中国青岛）

在成熟的电视机市场中，海信青岛工厂同时面临快速迭代的消费者偏好与持续加剧的成本竞争。为此，工厂将AI、大数据、仿真技术和大规模虚拟现实技术全面融入新品研发与制造体系，有效应对产品开发、工艺优化、成本管控与生产执行中的多重挑战。数字化转型推动工厂实现84%的净推荐值，研发周期缩短34%，材料成本下降18%，新员工培训时长减少60%。

图源：海信

ACG包装材料（印度Shirwal）

在竞争白热化、产品日趋同质化的包装市场中，ACG包装材料Shirwal工厂长期面临成本控制、敏捷运营和产品质量的多重压力。为此，生产工厂全面部署30多项数字化用例，深度融合工业物联网、生成式AI、机器学习及数字孪生等前沿技术。这一系列举措取得了显著成效：交付周期压缩40%，原材料成本削减20%，产品缺陷率大幅下降71%，能源消耗降低31%，订单准时足量交付率提升了34%。

百时美施贵宝（美国德文斯）

百时美施贵宝德文斯生产工厂专注于复杂的生物制剂与细胞疗法，致力于克服其基于活细胞的业务所固有的科学复杂性和多变性。该厂在传统技术基础上，融合生物制药科学与AI及数字化战略，成功打造30多项新用例。这一转型显著提升了整体运营绩效：新产品导入周期缩短42%，生产规模扩大40%以上，同时排放量减少逾40%。

亿纬锂能（中国荆门）

随着全球电池消费市场竞争日趋白热化，制造商面临双重压力：既要持续提升产品一致性，又必须实现显著的性价比突破。为此，亿纬锂能荆门工厂部署了40多项数字化解决方案，全面应用智联网、仿真模拟、大语言模型与AI技术。通过实现实时质量诊断、工艺自优化和预测性维护，工厂绩效取得多项关键提升：缺陷率降低52%，单位制造成本缩减41%，平均设备综合效率达到88%。

佛吉亚汽车部件系统（中国盐城）

作为亚洲规模最大的汽车滑轨生产基地，佛吉亚盐城工厂长期面临高额质量成本与严酷市场价格竞争的双重挑战。为此，工厂全面启动数字化升级，通过部署40多个先进技术用例，融合机器学习、深度学习和生成式AI技术，构建了多模态质量控制系统。该系统有效应对了异响识别等复杂的多感官质量难题，在显著降低质量成本与综合成本压力的同时，取得了多项关键效益：客户投诉量下降94%，相关成本减少62.5%，报废成本降低75.8%，设备综合效率提升10.2%。

福特奥托桑（土耳其Yeniköy）

面对全球性供应链冲击、商用车定制化需求攀升与市场环境波动等多重挑战，福特奥托桑Yeniköy工厂打造了全域互联、数据驱动的智慧价值链。通过应用物联网、AI、机器学习和数字孪生技术，该工厂在统一数据架构下部署了60余项自研数字化解决方案，实现了全链路数据实时贯通。此举措使工厂产能实现翻番，生产复杂度提升12倍，劳动生产率增长44%，产品质量稳步提升6%。

海尔斯特劳斯科技（中国青岛）

为提升产品可靠性并抢占中国健康饮用水市场，海尔青岛工厂需要克服因产品线复杂带来的质量、效率与成本难题。为此，工厂引入AI算法，部署了32项数字化技术方案，包括碳棒烧结自适应温控、RO膜胶层缺陷自动修复等关键技术。结合基于SKU级别的需求预测实现自动补货，该厂产品缺陷率降低40%，质量成本下降72%，库存周转天数缩短53%。

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海辰储能（中国重庆）

储能电池行业正面临前所未有的压力：需求以48.5%的复合年增长率高速扩张，价格却骤降超60%，同时对电芯质量一致性提出严苛要求——性能变异系数必须低于0.3%。面对这一挑战，海辰储能聚焦三大核心方向：趋近零缺陷、降低成本与智能化运营。通过应用生成式AI、机器学习和智联网等前沿技术，该厂部署了40余项数字化解决方案，最终实现优质品率提升至97.6%，制造成本降低37%，产能跃升200%以上，设备综合效率也提升了13.4个百分点。

华峰重庆氨纶（中国重庆）

为满足客户日益增长的定制化与高品质需求，同时应对市场价格快速下滑的挑战，华峰重庆氨纶部署了62项数字化应用，涵盖AI驱动的高精度工艺优化、虚拟传感、AI视觉检测、数字孪生、机器人、物联网及大数据分析等技术。通过数字化转型，该厂实现了质量缺陷率下降35%，劳动生产率提升60%，净利润率增长113%。

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苏州昆岭薄膜工业（中国苏州）

面对全球食品品牌对可回收单材料保鲜包装需求的攀升，以及快速小批量交付的行业趋势，在华印尼中小企业苏州昆岭自主研发了30余项数字化用例，覆盖从AI辅助研发到数据驱动的流程管控。通过数字化转型，企业将研发周期缩短45%，攻克了膜断裂与油污等长期工艺难题，缺陷率降低31%。同时，最小订单量缩减83%，实现月度新品上线，充分展现了数字化技术如何赋能中小企业制胜全球市场。

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米其林沈阳轮胎（中国沈阳）

在新能源汽车市场快速发展和定制化轮胎需求的双重推动下，米其林沈阳的新能源轮胎产品线迅速扩展，SKU数量增长340%至250余个，这对高速自动化产线的敏捷性、小批量交付能力、新品上市速度与产品品质提出了更高要求。为此，工厂部署了30多项数字化解决方案，融合AI、机器视觉和大数据分析等技术，实现了生产柔性、试制效率与质量水平的系统提升，最小订单量降低71%，试制周期缩短51%，缺陷率下降36%。

西门子数控（中国南京）

西门子数控（南京）有限公司运营于高度变化的制造环境中，需管理高混合、低批量的订单模式，产线每月更换，交付周期也从45天压缩至10天。为此，公司启动协同数字化转型，依托端到端数字孪生、模块化自动化、先进制造运营和50多个AI用例组成的综合工具包，实现交付周期缩短78%，上市速度加快33%，现场故障率降低46%，生产效率提升14%，并借助范围一与范围二碳排放减少28%，同步提升可持续绩效。

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SOCAR Carbamide（阿塞拜疆 Sumqayit）

自2022年起，地缘政治紧张局势持续冲击区域粮食供应链，不仅推升了化肥需求的紧迫性，也使关键原料天然气的供应趋于复杂。在接近满负荷运转的情况下，SOCAR Carbamide亟需通过效率提升突破产能瓶颈，以支持区域粮食安全。为此，工厂部署了42项数字化用例，基于自研的AI-机器学习引擎，实现闭环自主工艺控制，并结合生成式AI与机器人技术增强人员作业支持。这一转型推动生产吞吐量提升21%，天然气利用效率提高24%。

联合利华（印度本地治里）

作为在印度南部的战略性生产基地，联合利华本地治里工厂因创新周期不断加快，面临日益增长的市场需求与产品复杂度。为破解生产效率、质量管控与产线柔性等运营难题，工厂引入机器学习驱动的工艺控制与换产优化、基于AI的自主故障排查及人力预测等数字化解决方案。通过数字化转型，工厂在现有产能条件下实现产量提升25%，缺陷率下降23%，产品变体数量增加三倍。

江苏悦达棉纺（中国盐城）

纺织行业面临日益提升的质量与成本效率要求，却长期受制于劳动密集、依赖经验的生产经营方式。为全面破解这一难题，该厂落地了23个数字化用例，涵盖智能物流、数字化溯源与AI驱动的绩效管理等领域。数字化转型推动工厂转向数据化运营模式，实现生产效率提升421%，缺陷率下降90%，制造成本降低26%。

美的厨卫电器（中国芜湖）

面对五级分销网络与小批量订单带来的运营复杂性，以及消费者对更短交货期与更优服务品质的更高期待，美的芜湖工厂借助113个数字化用例（其中35%为AI驱动），构建直达消费者价值链，系统应对上述挑战。核心解决方案包括实时客户订单管理、AI先进计划排程系统和供应链“控制塔”，并结合AIGC辅助工具提升配送安装服务质量。这一转型显著改善了消费体验，实现了三大绩效突破：端到端交货周期缩短39%、库存周转天数减少30%和市场缺陷率下降86%。

联合利华合肥FTC中心（中国合肥）

在需求波动频繁、交付周期持续压缩且成本压力居高不下的电商环境中，传统多层分销模式日益面临挑战。为此，联合利华合肥FTC配送中心转向工厂直达消费者模式，并借助31项数字化技术用例（其中65%由AI与生成式AI驱动）实现日度需求预测、库存决策、智能化拣选以及AI赋能的仓储管理。通过转型举措，中心将预测准确率提高39%，交付周期缩短75%，运营成本降低24%。

宁德时代（中国宜宾）

作为全球规模最大的电池生产基地，其快速扩张也带来了碳排放攀升、能源消耗高企、价值链碳足迹增加与制造成本上升等挑战。为此，该厂通过融合AI驱动的能源转型、微电网光储一体、工艺创新与低碳产品研发，推动碳足迹降低56%，并帮助13家供应商取得碳中和认证，实现每年范围一与范围二排放减少16%，单位产出范围三排放下降45%。

富士康工业互联网（越南北宁）

作为集团供应链韧性的关键枢纽，富士康工业互联网越南面临全价值链净零挑战：其范围三排放中，上游环节占比27%（其中70%来自128家中小企业），下游环节占比36%。与此同时，客户要求到2030年实现50%材料循环利用率与100%可再生能源使用。为此，富士康越南北宁工厂部署了20多项数字化解决方案，包括AI驱动的绿色设计（旨在降低物料碳足迹）、面向中小企业的生成式AI碳核算平台，以及基于Omniverse与AI的能效优化系统。通过这项转型计划，工厂范围三排放减少22%，范围一与范围二排放下降34%。

联合利华（印度甘地达姆）

联合利华甘地达姆工厂位于水资源匮乏的卡奇地区，主要围绕气候与自然两大可持续发展议题展开转型。通过AI、数字孪生与工业物联网技术贯通端到端供应链，工厂实现了水资源精细管理、棕榈油可追溯采购、配方与制冷剂可持续应用、供应链中断高效管理，并开展了数字化赋能的含水层回补。得益于这些举措，工厂用水量减少17%，累计为社区节水61.2亿升，废弃物降低48%；通过全面转向可再生能源，范围一与范围二排放下降90%，范围三排放减少12%，同时支持该工厂业务实现24%的增长。

友达光电（中国苏州）

拥有近万名员工的友达光电苏州公司，曾因对灵活工作、职业成长和心理支持等员工需求关注不足而面临较高流失率，给招聘、培训、生产与管理带来压力。为此，公司推出一系列数字化举措，包括AI面试、数字培训计划、智能排班与大语言模型驱动的情绪关怀。通过转型措施，超过1,000名员工提升了数字技能，500多个数字项目顺利落地，员工流失率降低近70%，敬业度提升11%，同时实现产能增长29%，真正将人才队伍转化为企业战略资产。

施耐德电气（中国武汉）

施耐德电气武汉工厂的自动化率提升了55%，产品组合扩展了239%，却面临重大的人才挑战：仅20%的员工具备自动化技能，入职周期长达75天，技术人员流失率高达48%。为此，工厂推出了与院校共创的数字化学徒项目、AI驱动的个性化技能升级路径以及生成式AI赋能的维护团队支持体系，入职时间因此缩短至15天，56%的员工实现技能提升，技术人员流失率在五年内下降42%。

第十四批

14批“灯塔工厂”分布在7个国家，评选了13座，但新成员是12家，其中中国有6家，占据“半壁江山”，包括2个客户至上灯塔、2个生产效率灯塔、1个供应链韧性灯塔、1人才灯塔，另有1个（海信日立）此前已入选单一工厂灯塔，本次又入选可持续灯塔成为“双灯塔”。

平均来说，新晋灯塔工厂将劳动生产率提高了40%，将交付周期缩短了48%。与往年相比，人工智能和生成式人工智能用例占比有所提高，赋能了50%的落地用例。这些技术用例带来的成效非常广泛，比如将产品缺陷率降低了41%，将能源消耗降低了28%，将生产周期缩短了44%等。

第十四批13座（2025年9月公布）

伊顿电力设备有限公司（中国常州）

伊顿常州工厂生产管理多达164,000个库存单位（SKU）及每年超过5,000项定制化设计。工厂通过数字化转型提升了敏捷性与成本效益。通过应用人工智能与仿真技术，显著缩短了设计周期；同时引入先进机器人系统以提升人力生产效率，并开发生成式人工智能与数字孪生解决方案以增强响应能力。最终，在未增加员工数量的情况下，伊顿常州工厂实现了交付周期缩短39%、运营效率提升50%、营业收入增长129%的卓越成果。

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图源：常州发布

梅特勒托利多国际有限公司（中国常州）

为了满足客户对于定制化解决方案的日益增长的需求，应对碎片化的市场格局，并鉴于公司34.8%的订单属于单件订单，梅特勒托利多常州工厂走上了数字化转型之路，部署了49项第四次工业革命技术用例，包括人工智能加速的产品配置、可重构模块化集群工作站，以及利用机器学习技术自动检测焊接缺陷并进行闭环调整，以改善产品质量。在这些解决方案的助力下，该厂实现了98.4%的准时交付率，将交付周期缩短了22%，并获得了84.9分的净推荐值。

图源：常州发布

格罗方德半导体股份有限公司（新加坡）

为了解决人才短缺问题和满足激增的市场需求，包括对新型汽车设备的需求，格罗方德新加坡Fab 7工厂实施了60多项第四次工业革命技术用例，应对不断增加的流程复杂性，满足更加严格的质量要求，并加快原型研发。该厂组建了一支全方位的转型团队，与人工智能服务商和高等院校在四大领域开展合作：基于机器学习的预测性维护、远程支持赋能、机器学习驱动的质量控制和工作流程数字化。因此，工厂的生产效率提高了40%，新产品导入原型制作时间缩短了30%。

海尔洗涤电器有限公司（中国上海）

为了满足高端市场需求，同时有效应对区域成本压力和严格的品质要求，海尔于2022年将上海工厂作为新的生产基地，利用自主研发的工业物联网平台，并融合GenAI驱动的3D建模、深度学习等先进技术，成功实现产量提升37%，交付效率提高40%，成本优化33%。

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壳牌卡塔尔天然气合成油有限公司（卡塔尔拉斯拉凡）

作为代表并服务于卡塔尔国政府的Pearl GTL项目运营商，这座世界上最大规模的GTL工厂的日均产能目标是从天然气中生产出26万桶液态碳氢化合物。为此，壳牌卡塔尔天然气合成油有限公司解决了早期资产完整性与可靠性挑战。通过部署45项第四次工业革命技术用例，包括利用人工智能来实现结构完整性，并通过为一线团队赋能，该公司将现场吞吐量提高了9%，将可靠性提高至99%，将排放量降低了7%，并在5年内将设备寿命延长了50%。

通威太阳能有限公司（中国眉山）

在竞争愈发激烈的太阳能电池市场环境下，通威将数字化转型的重点放在了提高电池光电转换效率（PCE）和产品质量上。该工厂部署了超过50个4IR 应用案例，其中大部分基于人工智能：利用机器学习进行工艺优化、借助生成式人工智能进行维护，并采用先进的人工智能算法来分析缺陷。这一转型使电池光电转换效率提高了12%，缺陷率降低了41%，转换成本降低了37%，二氧化碳排放量降低了33%。

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联想集团墨西哥蒙特雷制造基地（墨西哥蒙特雷）

作为联想集团在美洲最大自有制造基地，墨西哥蒙特雷制造基地从全球2000多家供应商采购材料，生产台式机、笔记本和服务器超过5.2万个品类，并交付至全球80多个市场。为应对客户日益增长的质量交付需求及墨西哥劳动力成本的挑战，联想集团中国团队携手墨西哥当地团队，实施了超过60项数字化解决方案，其中超过一半采用人工智能（特别是生成式人工智能）技术。这些举措显著提升了工厂绩效：交付周期缩短85%，物流成本降低42%，质量损失减少56%，碳排放减少30%，生产效率提升58%。目前，蒙特雷制造基地已成为联想集团全球数字化示范工厂。

美的制冷设备有限公司（泰国是拉差）

为了解决跨境供应链不灵活、客户质量反馈响应慢以及培训障碍，美的部署了72个数字/人工智能解决方案，以建立更具韧性的全球供应链网络、闭环质量改进和生成式AI赋能的劳动力能力提升，从而将端到端订单前置时间缩短43%，客户投诉减少32%，员工认证时间减少62%。

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土耳其石油炼制公司Tüpraş（土耳其伊兹密特）

在2014年启用渣油升级装置后，Tüpraş伊兹密特工厂面临着多重挑战，包括日益多元的原油种类、不断增加的产品复杂性以及愈加严重的码头拥堵问题给港口交易带来的压力。为此，该炼油厂发起实施了数字化转型计划，对价值链上的规划、库存管理和物流等各环节进行整合。通过部署人工智能驱动的预测和优化解决方案，该厂将交付可靠性从85%提高至95%，将平均卡车装卸时间缩短了75%，将预测劳动生产率提高了48%，将二氧化碳排放量降低了8%，并将用水量减少了31%。

云南白药集团股份有限公司（中国昆明）

为了满足快速变化的消费需求，管理动荡不定的电子商务和低线市场扩张，云南白药解决了关键草药成分质量不一致的问题，以及种植区分散所带来的质量不一致问题。通过部署40多项第四次工业革命技术用例，包括卫星遥感、工业物联网和大语言模型等，该公司将原材料退货率、库存周期和缺货率分别降低了78%、38%和30%，提高了供应链的稳定性和响应速度。

青岛海信日立空调系统有限公司（中国青岛）

为推进企业可持续发展战略，海信日立在青岛工厂部署了27项第四次工业革命解决方案，旨在全面降低产品全生命周期中的碳排放——涵盖厂内制冷剂泄漏（占范围1排放的96%）和研发运营（占范围2排放的46%），以及原材料采购和客户现场使用阶段（占范围3排放的90%以上）。依托物联网技术与高级数据分析手段，企业成功将制冷剂泄漏率降低56%，并通过关键流程优化，实现范围1与范围2排放总量减少48%。此外，针对客户现场环境参数制定的定制化控制策略，亦推动范围3产品使用阶段的排放下降28%。（双料灯塔）

施耐德电气分销中心（法国埃夫勒）

为了应对资源短缺、监管要求和客户需求，施耐德电气将其在埃夫勒的工厂转型为首个可循环的分销中心。该厂实施了端到端的“更有效利用、更长久使用和可重复利用”模式，实现对资源的大规模循环利用。部署的创新技术包括一个能够订购与退回3,000多个库存单位的数字化客户平台、一个能将产品与维修、翻新和重新包装中心衔接的数据模型，以及在包装、运输和能源等领域采用的循环解决方案。得益于这些举措，该厂将一次性塑料的使用量降低了40%，将能源消耗量降低了18%。

海尔制冷电器有限公司（中国重庆）

面对新生代员工高流动性和生产效率提升瓶颈，海尔重庆工厂创新应用 “人单合一”管理模式，实现从管控型组织向服务型平台转型。通过部署 35 项数字化及 AI 人才赋能方案，涵盖个性化晋升通道、创新积分激励平台，以及基于多元时序预测的班组级智能人员规划，实现员工流失率降低 40%，员工主动创新参与度提升 61%。

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第十三批

2025年1月由世界经济论坛牵头并联合麦肯锡启动的“全球灯塔网络”再迎17家新成员，灯塔总数已达189家。灯塔工厂是数字技术大规模应用的佼佼者，正在成为改善下一代运营绩效、提升环境的可持续性和赋能一线人才发展的强劲引擎。最新当选的13个第四次工业革命灯塔和5个可持续灯塔（其中施耐德电气-无锡此前已经成为端到端灯塔）分布在阿联酋、中国、德国、印度、马来西亚、沙特阿拉伯、英国、美国和摩洛哥。摩洛哥成为非洲第一个拥有灯塔工厂的国家。这些成员企业分布广泛，但均致力于全面实现卓越业绩，并借助全球灯塔网络这一平台，分享各行各业和各个地区的最佳实践。

第十三批18家（2025年1月公布）

安捷伦科技（中国上海）

为了满足越来越多的客户对于提高实验室效率的需求，将更多应用融入单一仪器之中，安捷伦利用第四次工业革命技术，克服产品定制和前置时间的挑战。该厂将数字技术和工程专长相结合，实施了50个用例，专注于在内部开发定制化的、具有成本效益的人工智能解决方案。数字化的工程专门知识提高了整个设计-生产周期内各环节的适应性、精确性和速度，将生产效率提高了56%，将前置时间缩短了31%，并将客户对交付的满意度提高至96%以上。

沙特阿美（沙特加瓦尔油田北部区域）

加瓦尔油田北部区域石油生产设施的历史可以追溯到1938年沙特刚刚启动石油生产之时，今天管理的资产已经遍布12,500平方公里的土地。为了满足日益增长的需求，同时降低运营成本和减少排放，该厂启动实施了第四次工业革命战略，采用高级分析、人工智能驱动的数字孪生和沙特阿美大语言模型以及生成式人工智能等65项解决方案，率先开发了石油生产资讯，提高了现有资产的稳定性，实现了青年人才的技能升级，将石油产量提高了8.44%，同时将每桶石油当量的范围1和范围2排放量减少了8.21%。

北京首钢冷轧薄板（中国北京）

为了满足日益严格的高端汽车制造质量标准和日益多元化的存货单元需求，该厂部署了67个第四次工业革命用例，其中61%采用了人工智能，提高了端到端流程的准确性，克服了客户提出的质量挑战，消除了关键的质量和产量限制。此举将高端产品销量提高了36%，将客户投诉减少了55%，将产品缺陷减少了35%，并将生产线效率提升了21.2%。

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图源：首钢集团

西亚特（印度斯里佩鲁姆布杜尔）

为了支持全球业务发展，西亚特需要将管理的存货单元增加三倍，提高订单执行的速度，同时还要通过提高组装流程的工作效率，将新品上市的速度提高一倍。为此，西亚特部署了30多项数字解决方案，包括能够减少周转时间的运营研究模型、用于预测性控制的高级分析技术，以及基于机器学习的设计。实施这些解决方案后，工厂的生产效率提高了25%，调度周转时间缩短了54%，产品生产提速了30%，范围1和范围2的排放量降低了47%。

中信戴卡摩洛哥（摩洛哥Ameur Seflia）

“轻量化”趋势正在重塑汽车行业，加剧了对于质量高、环境足迹少的汽车配件的竞争。为了应对这一状况，中信戴卡摩洛哥部署了40多项数字用例，旨在实现高精度柔性生产和对材料的高效利用。该厂将高级算法用于铸造和加工，安装了人工智能生成的内容增强视觉检测系统，并采用过程控制手段，管理熔炉中的天然气质量波动问题——这是当地企业会面临的一项挑战。得益于这些举措，该厂的设备综合效率提高了17%，劳动生产率提高了27%，产品缺陷减少了31.1%，范围1和范围2排放减少了53%。

海天味业（中国佛山）

为了维持成本优势，确保生产的酱油口味始终如一，海天佛山工厂实施数字化转型，满足消费者对于多样产品的更多需求，并管理日益复杂的订单。该厂部署了50多项数字技术用例，其中近半数是利用人工智能来优化运营。在将存货单元增加54%和小批量订单增加64%的同时，上述举措还将浪费的原材料减少了33.6%，将产品缺陷率降低了39.1%，并将订单前置时间缩短了38.7%。

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图源：海天

贵州轮胎（中国贵阳）

贵州轮胎此前面临的挑战在于，满足用于重载作业的高度定制化订单（占比60%以上）需求，这要求实行严格的设计、验证和可靠性标准。为了加速产品设计，确保持续、稳定的产出，该厂实施了40多项第四次工业革命解决方案，包括人工智能驱动的设计、高级数据分析和柔性自动化等，提高生产制造的敏捷性和生产率，最终将产品缺陷减少了57%，将劳动生产率提高了68%，并将库存水平降低了34%。

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联华电子（中国台湾台南）

为了在快速变革的芯片市场中提高利润率，联华电子重点生产价值更高、工艺更复杂的特种半导体。公司最大的台南生产和研发基地采用敏捷战略，部署了48项第四次工业革命技术用例，比如实施了一个机器学习模型，将设计套件交付时间缩短了57%；以及搭建了一套人工智能缺陷分析系统，将良品率提高至97%。经过这些努力，该厂提高了客户参与度，特种产品占比从13%提高至53%，将毛利率提高了75%。

图源：联华电子UMC

法雷奥（中国深圳）

为了继续引领自动驾驶市场，确保产品质量、柔性生产和最优成本，法雷奥深圳工厂实施了42项第四次工业革命用例，包括人工智能驱动的多项解决方案，以及生成式人工智能驱动的故障排除和全自动“熄灯”工厂等14项高级算法。这些创新措施将成品缺陷率降低了45.9%，将前置时间缩短了34.5%，将生产效率提高了60.2%，将单位能耗降低了27.1%，实现了具有成本效益的高质量生产。

（图源：滨海宝安）

安捷伦科技（马来西亚槟城）

为了应对不断增加的需求、材料价格的波动和快速扩大的业务组合（包括自2018年以来的四次并购和新增的2,500个存货单元），安捷伦科技槟城工厂全面拥抱数字转型，改善其多品种小批量生产工艺。通过部署人工智能驱动的供应链、3D打印和零代码工作流程等40多项解决方案，该厂将生产效率提升了40%，将制造成本降低了32%，将交货期缩短了48%。工厂开展了“人人可以数字化”计划（Everyone-Can-Digital），对88%的员工进行技能升级，连续四年荣获卓越职场认证，并将员工流失率降至3.5%，远低于9.4%的行业平均水平。

阿联酋环球铝业（阿联酋Al Taweelah）

在原材料和货运成本波动的行业环境下，世界最大规模铝冶炼厂之一的阿联酋环球铝业实施了第四次工业革命转型，以进一步提高成本竞争力、敏捷性和灵活性，改善生产安全和促进可持续发展。经过三年的转型努力，该厂部署了80多个用例，对20%以上的员工进行技能升级，并将先进的人工智能融入这个传统的劳动密集型行业。工厂采用深度学习和计算机视觉技术以及大语言模型，优化一线生产操作，将运营停工期缩短了50%，将非生产性时间减少了18%，将设备综合效率提高了12%。

印度斯坦联合利华（印度Tinsukia）

为了适应“即时电商”（Instant delivery E-Commerce）的迅猛发展，在更短的时间内供应更丰富的产品，联合利华Tinsukia工厂克服位置偏僻、资源有限的挑战，实施了50多项数字用例，通过机器学习支持下的规划、人工智能驱动的改变和绿色数字孪生技术，改善端到端供应链的敏捷性，将计划冻结期从14天缩短为1天，将存货单元增加了三倍，并将可持续包装测试时间缩短了84%。此外，工厂还支持当地社区发展，通过设立工业培训学院和盲文数字化实验室，培养当地人才的数字技能，在推进数字化转型的同时，成功提升了社会影响力。

美的集团（中国重庆）

为了完成42个行业激增的定制化订单（从31%激增至87%），美的重庆利用机器学习、增强现实和模拟技术，部署了79项数字用例，实现了订单最小批次为1的生产模式，优化了产品配置，实现了智能化设计、敏捷性生产和自适应质量保证。采取这些措施后，配置前置时间缩短了81%，设计前置时间缩短了45%，售后故障率下降了31%，同时定制订单的接单量大幅增加了180%。

法罗里奥（英国伦敦）

法罗里奥承建的基洛停机坪下部结构开发项目是过去十年希思罗机场最大、最复杂的土建工程项目。为了将可持续发展置于首位，该项目自2017年起就采用了多项创新的科学技术和工程技术，包括无人机、加氢处理植物油、混合动力挖掘机、低碳混凝土、面向制造与装配的设计，以及三维建筑信息建模等，将范围1和范围2排放降低了67%，将范围3排放减少了63%。

诺贝丽斯（美国尤里克斯维尔）

诺贝丽斯的再循环设施实现了97%的再生铝含量，大幅降低了对能源密集型原铝生产的依赖，这主要源于工厂采用了先进的废料分离技术、采购策略和数字工具，并因而获得了绿圈认证（Greencircle）。来自铝土矿开采和原铝生产的范围3排放占据了诺贝丽斯85%的碳足迹。该厂将温室气体强度降至很低的每吨铝1.1吨二氧化碳，远低于行业平均的每吨铝5.8吨二氧化碳，因此为诺贝丽斯贡献了25%的北美地区销量，并推进了到2050年实现碳中和这一目标。

纽柯钢铁（美国锡代利亚）

钢铁行业占全球二氧化碳排放量的7%至8%。2020年1月，纽柯钢铁在密苏里州的锡代利亚工厂启用了一座投资达2.5亿美元的电弧炉综合设施，通过与电力公司Evergy Energy签署的75兆瓦电力购买协议，彻底消除了范围2的排放。此外，工厂还利用废热对废钢进行预热，并采用了创新的微粉磨机技术，将范围1 排放降低了近60%。

施耐德电气（中国无锡）

（二度入选，之前已经入选单一工厂灯塔，本次又入选可持续灯塔）施耐德电气无锡基地是一个电子制造中心，于2022年实现范围1和范围2的净零排放，提前八年完成原预计在2030年达成的目标。实施的可持续发展计划包括人工智能驱动的生态设计、和供应商合作使用的闭环二氧化碳追踪平台以及机器学习模型，旨在优化能源效率，携手客户共同开发循环经济解决方案。得益于这些举措，该厂将范围1和范围2的排放降低了90%，将范围3的排放降低了65%，并将用水量减少了15%。

西门子（德国菲尔特）

西门子菲尔特工厂致力于到2026年实现净零排放，提前四年完成公司预定目标。由于广泛使用了能源计量工具，打造了跨部门可持续发展团队，该厂部署了多个解决方案，包括设立现场维修中心来延长产品寿命，用电磁滤波改善电能质量，以及实行端到端产品碳足迹管理等，将绝对能耗降低了12%，将单位体积能耗降低了64%，同时还将总体产量提高了145%。

图源：Siemens

第十二批

今年当选的工厂灯塔为加速部署能够提升生产效率、提高解决问题能力和促进创新的人工智能解决方案提供了蓝图。这些工厂灯塔列示如下：

第十二批19家（2024年10月公布）

Beko Dishwasher Plant（土耳其安卡拉）

为了满足日益增长的高品质洗碗机需求，Beko Dishwasher Plant将35个内部解决方案融入其物联网平台FLOW，积极推进第四次工业革命转型，一举将产品上市时间缩短了46%，将现场故障率降低了29.2%，将转换成本降低了26.1%。此外，该厂还为1,000多名员工提供了第四次工业革命技能升级培训。

阿斯利康制药（瑞典索德泰利耶）

为了提高产能和加快产品上市时间，阿斯利康制药索德泰利耶工厂实施了50多项第四次工业革命技术，包括机器学习和优化算法等，并为3,000名员工提供了技能升级培训，将劳动生产效率提高了56%，并将新品研发交付时间缩短了67%。

阿斯利康制药（中国无锡）

面对国内降价和日益波动的市场需求，阿斯利康制药无锡工厂部署了34项第四次工业革命用例，包括人工智能和算法等，以促进生产同步化和提高制造效率。该厂将产量提高了55%，将制造交付周期缩短了44%，将不完美批次减少了80%，并把劳动生产效率提高了54%。

可口可乐（新加坡大士湾）

为了应对不断增多的订单量和日益复杂的产品组合，该工厂在机器学习技术的支持下，实施了需求预测、机器人和高级调度算法等技术方案，将产量提高了28%，将劳动生产效率提升了70%，将产品短缺问题减少了80%，将准时交付率提高了31%，同时将范围2的排放量减少了34%。

大陆集团（捷克Brandys nad Labem）

作为大陆集团在Brandys最大的电子工厂，该厂重构了流程，以更好地满足需求和消费者偏好的转变。通过实施30多项数字解决方案，该厂将经营效率提高了35%，将空间利用率提高了15%，将现场事故降低了10%，同时还提高了员工满意度，并为即将上线的“数字化超级工厂”树立了高科技生产的新标准。

罗氏制药（瑞士凯瑟奥古斯特）

罗氏制药的目标是到2030年推出20种新型革命性药物。作为实现这一目标的关键力量，罗氏巴塞尔原料药生产基地生产广泛的治疗药物，包括化学合成小分子。为了提高效率，该生产基地通过部署数字和人工智能解决方案，将产量可变性降低了60%，将技术转移时间缩短了一半，将范围1和范围2排放量降低了31%，进一步强化了在罗氏全球网络中的重要作用。

工业富联（越南北江）

在提升其全球供应链韧性的过程中，工业富联越南工厂克服了建厂初期面临的挑战，比如严重依赖进口材料以及亟需培养本地人才等。通过部署先进规划和人工智能驱动的自动化等40多个第四次工业革命先进用例，该工厂劳动生产率提高了190%，准时交货率提升至99.5%，同时降低了45%的制造成本。

通用电气医疗（中国北京）

服务160个国家的通用电气医疗北京工厂在26条生产线上部署了45个数字解决方案，满足了复杂的制造和质量要求。该厂利用人工智能进行缺陷检测和深度学习，将生产周期缩短了66%，将生产废料减少了66%，将客户投诉降低了73%。

Jubilant Ingrevia Limited（印度巴鲁奇）

Jubilant Ingrevia在全球棕地特种化学品制造领域部署第四次工业革命技术，为2,000多名员工提供了技能再培训。通过利用人工智能和机器学习、基于物联网的数字孪生和预测平台，该厂综合采用了30多个技术用例，将整体制程变异减少了60%，并几乎使产量翻了一倍。

蒙牛乳业（中国银川）

为了向更多消费者提供更加新鲜、更有营养的乳制品，蒙牛乳业宁夏工厂实施了从智能决策到柔性自动化的30多个第四次工业革命高级用例。这些用例覆盖了牛奶加工、包装和检测等各环节，将交付周期缩短了55%，将质量缺陷减少了60%，将经营成本降低了32%，极大改善了经营效率和产品质量。

海信日立空调系统（中国青岛）

为了满足全球市场的需求，海信日立空调系统青岛工厂落地了40多个第四次工业革命用例，将产品开发速度提高了37%，劳动生产效率提高了49%，生产成本降低了35%。

三门核电（中国台州）

三门核电致力于实现零事故。为了提高运营安全性，三门核电部署了40多个第四次工业革命用例，包括人工智能和机器人技术。得益于这些举措，该厂继续保持零安全事故，将能力因子提高了1.5%，将大修周期缩短了46%，同时将劳动生产效率提高了18%。

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三一重能（中国韶山）

为了解决大型风机叶片生产和运输过程中的各项挑战，三一重能部署了29个第四次工业革命技术用例，包括人工智能和智能自动化，将产品缺陷减少了20%，将生产效率提高了33%，将交付时间缩短了34%，展示了数字技术对清洁能源发展的巨大影响力。

施耐德电气（墨西哥蒙特雷）

为了满足对复杂产品的更多需求，施耐德电气蒙特雷工厂综合采用了多项数字技术，比如机器学习驱动的预测和自主机器人。通过这些改善措施，工厂维持了年度增长，将产品缺陷减少了20%，将用水量降低了30%。

西门子（德国埃尔朗根）

西门子埃尔朗根工厂制定了绿色精益数字战略（Green Lean Digital），寻求引领中批量、多品种制造模式。在灵活、模块化IT架构的支持下，该厂采用了100多个人工智能算法，并广泛使用了数字孪生技术，将劳动生产效率提高了69%，将产品上市时间缩短了40%，将能耗降低了42%。

太原重工轨道交通设备（中国太原）

为了满足高速铁路严格的安全和质量标准，该厂实施了40多个第四次工业革命技术用例，通过采用人工智能和柔性自动化技术，不断提高生产效率和产品质量，将缺陷率降低了33%，将单位成本降低了29%，将产量提高了33%。

郑州煤矿机械集团（中国郑州）

为了满足对于全定制液压支架和更快交付的需求，郑州煤矿机械集团部署了48个第四次工业革命技术用例，包括物联网、机器学习和自适应自动化等创新技术，转型成为高效、灵活的智慧工厂，将订货交付时间缩短了66%，将人均产量提高了205%，将产品缺陷率降低了73%。

海尔（胶州）空调（中国青岛）

为了满足快速增加的全球需求，解决研发、交付和售后服务等环节的滞后响应问题，作为一家90%的产品供应全球的空调工厂，海尔（胶州）空调采用大数据、高级算法和生成式人工智能等技术，优化了整个价值链，将设计周期缩短了49%，订单交付时间缩短了19%，海外市场故障率降低了28%。

施耐德电气（中国上海）

鉴于全球订单大幅上涨，新能源市场的最小存货单位增加了4倍，施耐德电气上海将自动化水平提高了20%，并整合了多项先进技术，包括机器学习驱动的原型设计、智能规划和生成式人工智能推动的系统维护等，将产品上市速度提升了63%，将按订单生产的交付时间缩短了67%，将劳动生产效率提高了82%。

第十一批

人工智能和机器学习技术正在掀起一场全球范围内的生产革命，各灯塔企业都在积极部署人工智能技术，并通过一个甚至数十个实际用例取得了显著成效。具体成果如下：在新冠肺炎疫情期间，85%的灯塔企业营收下降低于10%，而非灯塔网络成员仅有14%可以做到这一点。

第十一批21家（2023年12月公布）

ACG Capsules（印度皮塔姆普尔）

制药厂商ACG Capsules将生产优质产品、加快响应速度、增加产量和提高劳动生产率作为首要任务，以在激烈的市场竞争中保持领先地位。为此，ACG Capsules共部署了超过25个第四次工业革命用例，所有用例均由工业物联网（IIoT）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、数字孪生技术、扩展现实和生成式人工智能技术驱动。有效实施后，关键缺陷减少98%，生产前置时间缩短39%，总损失下降51%，劳动生产率提高44%。

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图源：ASE

博世汽车（土耳其布尔萨）

为了确保未来有足够的投资和资源支持新产品（比如氢能部件）的生产，位于布尔萨的博世动力总成工厂需要进一步发挥在成本节约方面的领导力。通过部署防止水力侵蚀的闭环流程控制系统等人工智能用例，和为100%的员工提供技能升级培训，该工厂将单位制造成本降低了9%，将设备综合效率提高了9%。

图源：dailysabah

CEAT （印度哈洛尔）

为了增加市场销量，CEAT需要采用更加绿色的材料和满足严格的生产规格。为此，该厂部署了先进分析技术等第四次工业革命用例，优化生产周期和实现操作人员接触点的数字化，从而将生产周期缩短了20%，将工艺废料减少了46%，并将能耗降低了15%。总体上，该厂在两年内将出口量和OEM销量提高了2.5倍。

图源：CEAT

可口可乐（爱尔兰巴利纳）

作为该公司最大的浓缩液生产工厂，巴利纳工厂的产量占公司全球总产量的22%，为68个国家提供超过3,500个最小存货单位的产品。为了驱动增长、提高韧性和解决业务组合日益复杂的问题，该工厂实施了数字化分析技术用例，将生产成本降低了16%，同时将最小存货单位组合扩展了30%，并在17个工厂网络中引领推广第四次工业革命技术。

MantaMESH （德国弗勒特施泰特）

在高度竞争的大宗商品市场中，成本优势是中小企业参与竞争的关键因素。为此，MantaMESH依据第四次工业革命技术，开发了在线制造商业模式，将客户和自动化订单履行系统对接。所有的在线交易都能得以实时处理，实现了所有智能生产工厂的连接。通过采取这些举措，该厂将客户活动量提高了261%，将产量提高了73%，同时将每千克产品的能耗降低了32%。

图源：MantaMESH

工业富联（中国深圳）

为了响应客户对智能手机新品快速发布的需求，并满足严格的质量标准，工业富联通过大规模部署37个第四次工业革命技术用例，实现了敏捷的产品推出、快速的产能提升和智能化的大规模生产，将新产品的上市时间缩短了29%，将产能提升速度加快了50%，将质量不合格比例降低了56%，并将生产成本减少了30%。（点击下图查看）

海尔（中国合肥）

随着供应商网络的不断扩大，为了应对产品多样性、交付时间和产品质量的挑战，该工厂利用定制化的工业物联网平台，在供应网络、研发、制造和客户服务等领域部署了18个不同的第四次工业革命技术用例，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，最终将订单交付时间缩短了一半，并将现场缺陷率降低了33%。（点击下图查看）

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图源：海尔中国

上海华谊新材料（中国上海）

为了应对30%的产能过剩和市场波动导致的成本上升等挑战，公司部署了28个4IR先进用例，例如机器学习驱动的流程优化和AI驱动的安全管理，成功使劳动生产率提高33%，单位加工成本降低20%，能源消耗降低31%，安全事故次数降至0。（点击下图查看）

强生消费品医疗（印度穆兰得）

在高度分散和复杂的经销商和供应商网络中，市场需求容易出现波动。为此，该工厂部署了多项第四次工业革命技术，比如需求感知、智能物流、机器人和3D打印等，将OTIF损失降低了66%，将新产品上市时间提升了33%，并将单件产品的成本降低了34%。

强生穆兰得工厂外景

联想（中国合肥）

为了应对激烈的市场竞争、严重的需求波动和日益增加的产品定制化需求，联想合肥工厂作为世界上最大规模的单体个人计算机工厂，部署了30多项第四次工业革命灵活自动化和先进分析技术用例，将生产效率提高了45%，将供应商质量问题减少了55%，同时有效管理了难以计数的小额订单（80%的订单都是在5台设备以下）。（点击下图观看视频）

LG 电子（美国克拉克斯维尔）

为了更加贴近客户，LG于两年前在美国设立了一家工厂，但却遭遇了多项人力资源风险，并缺乏生产专门知识。为了解决这些问题，LG采用了深度学习、自动化和数字化等第四次工业革命技术，加强了在美国的战略生产基地，将产品销量提高了68%，净利润提高了703%。

图源：LG Electronics USA

亿滋（中国苏州）

为了实现将中国零售渠道翻两番和将零售门店数量翻一番、达到400万家的目标，以及为了应对劳动力和物流成本上升造成的两位数通胀问题，该公司投资打造多个第四次工业革命数字化解决方案，将线性供应链转变成一体化的供应生态系统，将OTIF提高了18%，将交付时间缩短了32%，并将市场份额从23.4%提高至28.3%。（点击下图查看）

宝洁（日本高崎）

为了在业务拓展空间有限的情况下实现2-3%的年度同比增长，该工厂在端到端供应链（从研发到客户）实施了第四次工业革命技术用例，比如数据流整合、数字孪生和机器学习等，一举将创新周期缩短了72%，将试验停工天数缩短了21%，将客户订单规划速度提高了14倍。

图源：P&G

联合利华（巴西因达亚图巴）

因达亚图巴工厂是联合利华在全球范围内最大的洗衣粉工厂和生产效率最高的工厂，但成本开支在全球位居第二，温室气体排放量位居第一。为了应对市场不断萎缩的问题，该厂部署了数字孪生和人工智能等技术用例，以增强成本优势和提高运营灵活性，同时最大程度地减少环境足迹，最终将创新周期缩短了33%，将每吨产品的生产成本降低了23%，并基本上消除了温室气体排放。

图源：Unilever

联合利华（中国天津）

过去三年，在经历了新冠疫情给服务业带来的不确定性之后，联合利华部署了30多个第四次工业革命技术用例，比如量身定制的7*24小时数字化销售模式、优化的端到端高级规划，以及人工智能驱动的质量控制体系，从而加速了在低线城市的市场渗透，将客户数量增加了一倍，将订单交付时间缩短了40%，将客户投诉量降低了62%。（点击下图查看）

西部数据（菲律宾内湖）

为了提升运营韧性，更好地应对火山爆发、台风、为了质量参差不齐的晶片等待八个月、市场需求波动和日益严格的产品规格，内湖工厂大规模部署了25个技术用例，包括利用先进分析技术来检测异常情况和利用机器学习技术进行端到端晶片变异补偿，从而将计划外停机时间减少了82%，将产量增加了89.6%，并将生产成本降低了54%。

西部数据（泰国邦芭茵）

邦芭茵工厂主要生产对成本敏感的消费类电脑硬盘驱动器。为了解决市场转向固态硬盘而导致的投资不足问题以及供应链不确定带来的材料成本上升问题，该厂部署了多个第四次工业革命技术用例，在将工厂成本降低33%的同时，将成品率提高至创记录的95%，并将能耗降低了40%。

纬创资通（中国中山）

公司面临的压力在于，要在不到72小时的时间内交付60%的订单，并要在不影响卓越质量的前提下加速端到端流程。为此，纬创资通在工厂内部署了33项技术用例，对整个价值链进行变革。尽管面临供应不足的问题，但通过采用第四次工业革命技术，还是将单位人时产能提高了32%，将缺陷率降低了55%，将交付时间缩短至48小时，最终将单位生产成本降低了22%。

第九批

2022年，大多数制造业企业面临衰退危机，但仍有部分企业脱颖而出，实现了规模化发展：在新加入灯塔网络的企业中，西普拉、达能以及三一重工在20至40家工厂开展大规模数字化转型项目，涉及数千名员工，实施了专业化治理，在18至24个月的时间跨度内，部署了数十个兼具创新性和标准化的技术应用案例。

第九批11家（2022年10月公布）

安捷伦科技（新加坡）

为简化小批量、高复杂度仪器的高科技制造过程，以满足不断增长的客户需求，安捷伦新加坡公司应用了物联网驱动的数字孪生技术、人工智能和机器人自动化解决方案以实现可持续增长，克服了专业人力资源上的瓶颈，并将劳动力转变为掌握第四次工业革命技术的通用可塑性人才。这使得产出增加了80%，生产力提高了60%，周期时间缩短了30%，质量成本降低了20%。

图源：安捷伦科技中国（图片链接可点击进入看详情，下同）

宁德时代（中国，宜宾）

为了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17%，产量损失减少14%以及实现了零碳排放。

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宁德时代5G智慧涂布

西普拉（印度，印多尔）

为了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3倍，同时减少了28%的温室气体（GHG）排放量，引领了数字转型之旅。

西普拉印多尔工厂参考图

达能（波兰，奥波莱）

达能奥波莱工厂开启了数字化转型，以更好地应对其生产产品的复杂性。工厂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，在进一步优化产品质量的同时，成功降低了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。该工厂在数字化转型方面成为达能其他39家欧洲工厂的榜样，并在波兰荣获 “最佳雇主”的称号。

图源：Danone

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带来的业务挑战，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，并利用物联网和民主化平台进行高级分析，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%。

图源:瑞迪博士全球官网

伟创力（巴西，索罗卡巴）

为了提高工厂竞争力、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，例如物联网驱动的电子废品回收和供应链控制塔。数字化转型之旅使劳动成本降低50%，材料损耗减少了81%，同时提高了客户满意度（+18%）和员工福祉。

图源：伟创力官网

海尔（中国，青岛）

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。订单响应周期缩短了35%，生产效率提高了35%，质量性能提高了36%。

美的（中国，顺德）

为了满足在更短交货期内交付高质量产品的需求，美的顺德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%、交付时间缩短41%、研发时间缩短30%、缺陷率降低51%。

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亿滋（印度，斯里城）

为了保持卓越的批量交付数量，实现成本领先，并在动荡的环境中进一步增强韧性和多样性以超越市场，亿滋的斯里城工厂开展了端到端的数字化工作、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。

亿滋印度斯里城工厂图

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）及重型部件生产的挑战，三一重工长沙工厂充分利用柔性自动化生产、人工智能和规模化的IIoT，建立了一个数字化柔性的重型设备制造系统。最终实现工厂产能扩大了123%，生产率提高了98%，单位制造成本降低了29%。

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，西部数据上海半导体后端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%。

图源：西部数据官网

第八批

最新入选的13家灯塔企业通过对早期灯塔经验的验证，为灯塔网络带来了新一轮的经验加持。在大规模成功推行用例后，他们成功实现了对第四次工业革命技术的应用。除可持续性和生产效率外，这些新增灯塔企业还在敏捷度、上市速度、批量减少、按时交付和定制化等关键绩效指标上创造了巨大价值。可以说，灯塔网络向全球展现了大规模数字化转型的力量。

第八批13家（2022年3月公布）

强生旗下杨森制药（拉蒂娜）

杨森拉蒂娜工厂一直在积极部署第四次工业革命的技术解决方案，致力于提高新产品的上市速度、竞争力和灵活性，并提高产品质量，将产品不合格率降低了30%，将产品上市时间缩短了84%，同时将能源成本降低了10%，将物流劳动成本降低了72%。

赛诺菲（巴黎）

为了加快实施节约计划，赛诺菲在两年前开启采购运营数字化，并积极采用分析技术。截至目前，该厂已经打造和部署了六大产品：数据平台、成本建模平台、成本监测平台、智能化招标分析平台、供应商绩效追踪平台和系统监测管理平台，将工厂开支节省了10%，并改变了工厂的运作方式。

Teva梯瓦制药（阿姆斯特丹）

全球采购部为梯瓦制药雄心勃勃的毛利率改善计划立下汗马功劳，也为公司的自由现金流目标作出了贡献，致力于到2024年底节约三倍的历史性销售成本。为此，全球采购部在一年半时间内采用了多项第四次工业革命技术，将劳动力工作效率提高了30%，为员工提供了技能升级培训，优化了跨部门合作流程，打破了部门之间的界限，并正在梯瓦内部引领第四次工业革命。

京东方科技集团（福州）

为了用一流的产品质量赢得市场份额，京东方福州在完全自动化的生产系统中广泛采用了人工智能和高级分析技术，力求实现最卓越的产品质量、设备效率和能源可持续性，在未进行重大资本投资的情形下，将新产品产量提升期缩短了43%，将单位成本降低了34%，并将产量提升了30%。

博世（长沙）

面临20%的劳动力成本增长、市场价格连年下探超10%以及客户订单频繁波动等市场不利因素，博世长沙通过45个结合自动化和人工智能的第四次工业革命用例的成功实践，提高自身的竞争力，保持其市场领先位置，完成了对新能源汽车客户100%的渗透，并且帮助工厂实现碳中和.

海尔（郑州）

为了应对快速增长的热水器市场需求，也为了满足对高端产品和服务的日益增长的要求，海尔郑州工厂利用大数据、5G边缘计算和超宽带解决方案，与供应商、工厂和客户建立了更加紧密的联系，在2020-2021年将订单响应速度提高了25%，生产效率提高了31%，产品质量提高了26%。

强生消费品（泰国）有限公司（曼谷）

为了提升灵敏度、提高盈利水平和节省成本，强生曼谷工厂采用了协作式供应链控制塔、计算流体力学、人工智能能源优化、高级物流数据分析等第四次工业革命的多项技术，将价值链的营业收入增加了47%，库存水平降低了25%，端到端供应链周期缩短了43%，生产效率提升了42%，并将碳足迹优化了20%。

LG电子（昌原）

为了将产品组合的复杂性降低70%，满足客户对产品质量的更高要求，以及为了解决劳动力短缺问题，LG电子重新规划了位于韩国昌原的一座旧工厂，利用柔性自动化、数字化绩效管理和人工智能等技术，将其改造成为一座数字化工厂，从而将生产效率提高了17%，将现场质量提高了70%，同时将库存和能耗水平分别降低了30%。

美的（荆州）

鉴于消费者期望的变化以及产品的日趋复杂，拥有三十年历史的荆州工厂大规模引入了柔性自动化、物联网和人工智能技术，致力于改变制造系统，从而将劳动力生产率提高了52%，生产周期缩短了25%，单位产品的公用资源消耗降低了20%。

美的（合肥）

为了满足国内高端市场的需求和海外市场扩张的需要，合肥美的洗衣机有限公司在整个端到端价值链广泛部署了人工智能和物联网技术，旨在提高响应速度和供应链效率，最终将订货交付时间缩短了56%，客户报告的缺陷率降低了36%，劳动生产率提高了45%。

宝洁（广州）

为了满足上升了45%的电子商务需求，宝洁广州利用人工智能、柔性自动化和数字孪生技术，对价值链上多个系统进行整合，更好地服务全渠道消费者。这一举措提升了供应链的响应速度，将库存和物流成本分别降低了30%和15%，三年内的准时交付率达到了99.9%。

施耐德电气（海得拉巴）

客户需求的不断变化、业务增长达54%，施耐德电气实施了工业物联网基础设施、预测性/规范性分析和人工智能深度学习等第四次工业革命的技术，将现场故障率降低了48%，订货交付时间缩短了67%，同时将生产效率提高了9%。

联合利华（达帕达）

为了加快创新步伐、更快响应消费者需求、在日益严峻的市场环境中提升成本竞争力和落实可持续发展目标，联合利华达帕达工厂在端到端价值链中采用了数字化、自动化和人工智能-机器学习等技术，将产品开发周期缩短了50%，制造成本降低了39%，能源消耗减少了31%。