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”的稱號。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，他們分別是：中國宜賓寧德時代的綠色工廠、中國青島的海爾冰箱工廠、中國順德的美的順德工廠、中國長沙的三一重工長沙工廠、中國上海的西部數據上海半導體后端工廠。

新增的11家燈塔工廠包括：

寧德時代(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，寧德時代在宜賓市建立了大型綠色工廠。該工廠在寧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，生產線速度提高17%，產量損失減少14%以及實現了零碳排放。

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%，生產效率提高了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內交付高質量產品的需求，美的順德工廠在端到端價值鏈中應用了人工智能、數字孿生和其他第四次工業革命技術，使單位生產成本降低24%、交付時間縮短41%、研發時間縮短30%、缺陷率降低51%。

三一重工(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)及重型部件生產的挑戰，三一重工長沙工廠充分利用柔性自動化生產、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。最終實現工廠產能擴大了123%，生產率提高了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后端工廠實施了多樣化的第四次工業革命技術，如自動化產品設計系統、基于機器學習的虛擬晶圓測試和智能規劃系統。該工廠將產品上市時間縮短了40%，產品成本降低了62%，生產率提高了221%。

西普拉(印度，印多爾)：為了在全球范圍內保持高質量、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，將總成本降低了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，以更好地應對其生產產品的復雜性。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，在進一步優化產品質量的同時，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”的稱號。

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年歷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臺進行高級分析，部署了40多個第四次工業革命技術用例。工廠由此將制造成本降低了43%，同時積極主動地提高質量，并將能源消耗減少了41%。

偉創力(巴西，索羅卡巴)：為了提高工廠競爭力、可持續性和員工健康水平，偉創力在端到端價值鏈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鏈控制塔。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。

億滋(印度，斯里城)：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，億滋的斯里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，將勞動生產率提高89%、制造成本降低38%，并將女性勞動力維持在50%。該工廠成為了億滋在全球的標桿制造基地。

安捷倫科技(新加坡)：為簡化小批量、高復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，并將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。這使得產出增加了80%，生產力提高了60%，周期時間縮短了30%，質量成本降低了20%。

具體內容下：

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

博世汽車(中國無錫)“增強競爭力”——搭建“先訂單，后制造”產品定制平臺，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，后制造”產品定制平臺，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，生產身形矯正產品，包括髖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產線，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、生產情況。“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”，將運營成本降低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，維修或更換產品的工作時間減少了30%

寶潔Rakona(捷克)“敏捷化生產”——只需點擊一下按鈕，生產線即可立即改變生產產品種類，使成本降低20%，產量增加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，將能源成本降低10%，維護成本降低30%

西門子工業自動化產品(中國成都)“3D模擬生產線優化”——員工利用3D模擬、增強現實和其他技術，完善工廠的設計和運營，促使產量提高三倍，縮短周期時間

UPS Fast Radius(美國芝加哥)“平衡產能與客戶需求”——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產的定制產品的需求

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年生產了約320,000輛汽車。盡管在引入定制化物聯網平臺上投入了不少時間與成本，但工廠最終成功將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)該工廠主要生產制冷、空調機組等產品所需的壓縮機。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，在兩年內將勞動生產率提高了30%，客戶投訴率減少了57%。

富士康(中國深圳)“黑燈工廠”- 這家專門生產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產實時狀態監控系統。富士康注重優先引入第四次工業革命技術，令生產效率提高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，主要生產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板等第四次工業革命技術，成功將營業額提升7%至8%。

Sandvik Coromant (瑞典Gimo)這家切削刀具生產商利用覆蓋全生產流程的數字主線，大幅提高了勞動生產率。“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，特別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、改進生產過程質量和可靠性的解決方案，令工廠財務狀況大有改善。

第 三 批

第三批10家(2019年7月公布)

Ar?elik (羅馬尼亞Ulmi)這一新建的工廠是Ar?elik用例實驗室的研發成果，其設計的生產速度相當于此前工廠的兩倍。自建成投產以來，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，突破此前的精益生產思路，在不增加資本支出的情況下，將產量提升了6%，將員工參與度提高了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產品，將產品上市速度提升了50%，將生產效率提高了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)，在短短六個月內將礦井扭虧為盈。

浦項鋼鐵(韓國浦項)將人工智能技術引入鋼鐵行業，提升了生產效率和產品質量。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臺。

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、虛擬現實等)，支持運營商，消除浪費，減少能耗和實現重復性工作的自動化。

上汽大通 (中國南京)面對競爭激烈的市場環境，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鏈實行數字化，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，這家生產基地開發了自己的第四次工業革命技術解決方案(比如物聯網平臺)，然后將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產量的速度新標準。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，將產品上市時間縮短了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，將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產流程，從而將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年歷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爭力，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、生產和售后服務的整個端到端產品生命周期中都自主部署了物聯網和人工智能。其產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范。通過部署可擴展的數字平臺，實現供應商和用戶的端到端連接，從而使其直接勞動生產率提高28%。

日立(日本奧米卡工廠)日立奧米卡工廠在工程、生產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，將核心產品的交付周期縮短了50%。

英飛凌(新加坡)英飛凌通過數字化骨干和人員培養，在其制造工廠和供應鏈網絡中應用數據、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標準化數字解決方案，從而實現業績提升，包括生產率提高了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，從而提高了產品質量標準，并使新產品的生產速度翻了一番。

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鏈。生產率由此提高了 2.5 倍，生產敏捷性大大提高，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鏈進行了數字化改造，以準確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)通過將數字解決方案與智能生產線設計相結合，愛科旗下芬特公司(Fendt)可以在一條批量生產線上生產9個系列的拖拉機(從72馬力到500馬力不等)。由此，生產率提高了24%，生產周期縮短了60%。

葛蘭素史克(英國韋爾)這家制藥廠在生產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，生產速度提高了21%，停工期縮短，產量有所提高，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云的數據平臺，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(巴西庫里提巴)雷諾庫里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、客戶和員工在內的價值鏈參與方，共同開發互聯互通的生態系統。最后，在沒有大幅資金投入的情況下，使勞動生產率提高了18%。

MODEC(巴西里約熱內盧)MODEC采用先進分析技術以實現對采油船的預防性維護，并合理運用其內部生產裝備的數字孿生系統以及專屬數據平臺，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臺的停工時間減少了65%。

Petkim(土耳其伊茲密爾)這家35年歷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，分析了數十億種生產情景，優化流程和產品定價，使息稅前收益增長20%以上。

聯合利華(阿聯酋迪拜)為增強成本競爭力，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(美國杰克遜維爾)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鏈，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)

阿里巴巴(杭州)阿里巴巴迅犀試點工廠將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產，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爭力。

美光科技(臺中)為了推動生產率的進一步提升，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臺，確保可以實時識別制造異常，同時提供自動化根本原因分析，從而加快了20%的新產品投產速度，減少了30%的計劃外停工時間，并提高了20%的勞動生產率。

美的集團(廣州)面對家電行業的激烈競爭以及電子商務領域的快速發展和日益復雜，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鏈的轉型升級，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)隨著電子商務在中國的蓬勃發展，聯合利華通過在生產、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，建立了拉動式生產模式，將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)為了維持工廠的競爭力(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年歷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)隨著對生物制品需求的快速變化和不斷增長，Janssen通過數字化方式將研發、內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，以實現供應鏈狀態近乎實時的可見性，將可靠性提高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、復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，將設備效率和生產率提高30%

沙特阿美(庫阿斯)作為沙特阿美致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公里的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，從而最大化油井產量，僅智能完井技術就可貢獻至少15%的產量。

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利用內部開發的數字解決方案和技術風險合作伙伴關系，將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多年歷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%，需求預測準確率提高了20%，并將能源成本降低了26%。

第 六 批

第六批15家(2021年3月公布)

博世(中國蘇州)作為集團內部卓越生產的典范，博世蘇州在生產和物流環節實施了數字化轉型戰略，將生產成本降低了15%，同時將產品質量提升了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，將生產效率提升了200%，把設備的整體效能提升了17%。

惠普(新加坡)隨著產品復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、自動化生產經營模式，從而將生產成本提高了20%，將生產效率和產品質量提升了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，將產品成本降低了6%，將訂單交付周期縮短了56%，并將二氧化碳排放量減少了9.6%。

ReNew(印度胡布利)面對飛速增長的資產規模和市場新興主體不斷增加的競爭力，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，將風能和太陽能資產增加了2.2%，將停機時間減少了31%，并將員工生產效率提高了31%。

塔塔鋼鐵(印度賈姆謝德布爾)為了解決運營關鍵績效指標停滯和壟斷原料優勢即將喪失的問題，具有110年歷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，將原材料成本減少了4%;在生產和物流規劃環節部署了規范性分析技術，將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產品，擁有118年歷史的青島啤酒在價值鏈上重新部署了智能化數字技術，以滿足消費者需求，將客戶訂單的交付時間和新產品開發時間降低了50%。定制化啤酒的份額和營收分別增加了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，在生產、物流和供應商管理等環節提高員工、資產和能源效率，將生產成本降低了26%，同時將能源消耗減少了49%。

漢高(西班牙加泰羅尼亞)為了進一步提高生產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，將加泰羅尼亞工廠的網絡和實體系統連接起來，將運營成本降低了15%，將產品上市時間縮短了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，將產品產量提高了7%，產品上市時間縮短了25%，產品成本降低了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)寶潔亞眠工廠長期致力于在新產品生產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，三年內使產量持續增長了30%，將庫存水平降低了6%，整體設備效能提高了10%，并將廢品廢料減少了40%。

西門子 (德國安貝格)為了達成生產效率目標，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，在產品復雜性翻倍、電力和資源消耗不變的情況下，將工廠產量增加了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爭優勢，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(比如資產數字化績效管理、數字孿生和機器學習等)和提高組織能力，將柴油和航空燃油的產量提高了10%，同時將維護成本降低了20%。

愛立信 (美國路易斯維爾)隨著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個月內打造了25個用戶案例，因此將每位員工的產出提高了120%，將訂單交付周期縮短了75%，并將庫存水平降低了50%。

寶潔(美國萊馬)消費趨勢的變化要求采用更加復雜的包裝，將更多的產品外包。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，大力提高供應鏈的靈活性，將新產品的上市時間縮短了10%，使勞動生產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爭對手高出了兩倍。

第 七 批

第七批21家(2021年9月公布)

德龍集團(特雷維索)為了加強市場競爭力，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(將最小訂單量降低了92%，將交貨期縮短了82%)和生產效率(將勞動力生產率提高了33%)，實現了產品的高質量(將現場品質提高了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爭，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標準，偉創力贏得了利潤更高、周期更長的醫療業務，在物理資產不變的情況下將營收提高了50%。

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

漢高(托盧卡)這家成立于1970年的工廠以少品類大批量生產為主，目前正致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，將加工成本降低了15%，將能耗降低了14%，將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) (布里奇沃特)

為了解決高復雜性、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復種植體(臀部和膝蓋)整個價值鏈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，將手術室的器械托盤數量減少了63%，將種植體庫存減少了40%，最終將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，為客戶提供注塑生產服務，從而踏上了經營轉型之旅，從只提供原型服務的供應商，轉變為生產供應商。公司將生產周期縮短為一天，實現了高于行業平均水平20%的毛利潤，一舉超越傳統的競爭廠商。

友達光電(臺中)為了應對勞工短缺、高度定制化產品要求和極端的氣候條件等挑戰，以及顯示面板行業的高度競爭，友達光電臺中三號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臺，將生產效率提高了32%，將高級產品的產量提高了60%，同時分別將用水量和碳排放量降低了23%和20%。

寧德時代(寧德)為了應對日益復雜的制造工藝和滿足高質量產品的需求，寧德時代利用人工智能、先進分析和邊緣/云計算等技術，在三年內實現了在生產每組電池耗時1.7秒的速度下僅有十億分之一的缺陷率，同時將勞動生產率提高了75%，將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、高質量的產品，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，不僅提升了生產靈活性，還將制造成本降低了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，將直接勞動生產率提高了86%，將質量損失減少了38%，將交貨周期縮短至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確定等問題，富士康鄭州采用了柔性自動化技術，將勞動生產率提高了102%，并利用數字化和人工智能技術，將質量缺陷減少了38%，并將設備綜合效率提高了27%。

海爾(天津)為了滿足客戶的期望，提供更加多元的產品、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將5G、工業物聯網、自動化和先進分析技術結合起來，將產品設計速度提高了50%，將質量缺陷減少了26%，將單位產品的能耗降低了18%。

群創光電(高雄)面對面板行業的激烈競爭、客戶更高的質量要求和毛利潤的嚴重下滑，群創光電八號工廠投入采用先進自動化、物聯網和先進分析等技術，將加工能力提高了40%，將成品率損失降低了33%，從而提高了利基產品的生產能力。

LS電氣 (清州)為了滿足日益上升的需求，也為了降低生產成本，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產，并將生產成本降低了20%。

三一(北京)在多品類、小批量重型機械市場需求和復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，將勞動生產率提高了85%，將生產周期縮短了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年歷史，如今為了應對日益頻繁的生產更改和訂單配置需求，建立了靈活的生產線，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，將產品上市時間縮短了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鏈中的異常情況，將準時交貨率提升了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、一站式觀看平臺，在制造和食品加工等環節為客戶打造端到端的透明供應鏈，并根據消費者的數字化需求，打造了靈活的數字化研發平臺，將創新周期縮短了75%，從原來的12個月縮短至3個月。

西部數據(檳城)隨著對產品質量的要求越來越嚴格，同時還要優化成本，西部數據檳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，實行自動化生產和物流，將工廠成本降低了32%，并通過打造智能化規劃系統，轉向按單定制模式，因此將產品庫存減少了50%，將交貨周期縮短了50%。

西部數據(巴真武里)隨著硬盤驅動器的市場需求快速上升、產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、生產、物流和客戶信息，并提供基于數據的洞察和預測，從一個產能飽和的制造工廠，轉變為一套數字化運營系統，最終將工廠產量提高了123%，將采購和生產成本降低了30%，將產品退貨率降低了43%。

Ar?elik(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產品需求，Ar?elik利用其靈活的工作室，兩年之內在自動化、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，實現了靈活的產品制造，投資回報周期縮短為1.2年。

沙特阿美(布蓋格)為了進一步提高產品質量和可持續發展水平，這家具有70年歷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，將產品質量提高了21%，并將能耗降低了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，致力于提高新產品的上市速度、競爭力和靈活性，并提高產品質量，將產品不合格率降低了30%，將產品上市時間縮短了84%，同時將能源成本降低了10%，將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產品：數據平臺、成本建模平臺、成本監測平臺、智能化招標分析平臺、供應商績效追蹤平臺和系統監測管理平臺，將工廠開支節省了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標作出了貢獻，致力于到2024年底節約三倍的歷史性銷售成本。為此，全球采購部在一年半時間內采用了多項第四次工業革命技術，將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，并正在梯瓦內部引領第四次工業革命。

亞 洲

京東方科技集團(福州)：為了用一流的產品質量贏得市場份額，京東方福州在完全自動化的生產系統中廣泛采用了人工智能和高級分析技術，力求實現最卓越的產品質量、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，將新產品產量提升期縮短了43%，將單位成本降低了34%，并將產量提升了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，提高自身的競爭力，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，也為了滿足對高端產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年將訂單響應速度提高了25%，生產效率提高了31%，產品質量提高了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鏈控制塔、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，將價值鏈的營業收入增加了47%，庫存水平降低了25%，端到端供應鏈周期縮短了43%，生產效率提升了42%，并將碳足跡優化了20%。

LG電子(昌原)：為了將產品組合的復雜性降低70%，滿足客戶對產品質量的更高要求，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，將其改造成為一座數字化工廠，從而將生產效率提高了17%，將現場質量提高了70%，同時將庫存和能耗水平分別降低了30%。

美的(荊州)：鑒于消費者期望的變化以及產品的日趨復雜，擁有三十年歷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，致力于改變制造系統，從而將勞動力生產率提高了52%，生產周期縮短了25%，單位產品的公用資源消耗降低了20%。

美的(合肥)：為了滿足國內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鏈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鏈效率，最終將訂貨交付時間縮短了56%，客戶報告的缺陷率降低了36%，勞動生產率提高了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，對價值鏈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鏈的響應速度，將庫存和物流成本分別降低了30%和15%，三年內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/規范性分析和人工智能深度學習等第四次工業革命的技術，將現場故障率降低了48%，訂貨交付時間縮短了67%，同時將生產效率提高了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爭力和落實可持續發展目標，聯合利華達帕達工廠在端到端價值鏈中采用了數字化、自動化和人工智能-機器學習等技術，將產品開發周期縮短了50%，制造成本降低了39%，能源消耗減少了31%。

工業互聯說綜合整理自世界經濟論壇，e-works、資料來源于世界經濟論壇、麥肯錫及相關企業官網等。轉載請注明作者和來源。