导读
2024年10月8日，世界经济论坛（WEF）&麦肯锡 公布最新一批“灯塔工厂”名单，全球有19座工厂新入选，其中10家位于中国，另外还有3个生产基地被评为“可持续灯塔”。截至目前，中国的“灯塔工厂”增至72座，占比超4成，持续排名全球第一。全球灯塔工厂已达172家，来自31个国家的35个不同行业，迄今在多个行业部署了1,000多个解决方案。
文章信息
本文由e-works祖哥综合整理，资料来源于世界经济论坛、麦肯锡及相关企业官网等。
我们关于灯塔工厂的全面盘点继续上新19位新成员，批次已经来到第12批！
下文首先会将这172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，尽量图文并茂，并附上所能找到的视频资料或介绍链接（有些视频不一定是具体工厂的对应关系，仅供参考）。力求对工厂实践进行立体的展示，以供大家参考。（文章长工厂多，建议收藏分享不迷路）——注意：下文中的盘点，不包括可持续灯塔。
01
全球172家灯塔工厂全列表
提供「最新2024年10月份172家灯塔工厂列表.pdf版本下载，发送关键词「灯塔172」到本公众号「制信科技」，即可弹出网盘链接，供收藏学习，版权归属世界经济论坛&麦肯锡。
02
172家灯塔工厂简介
小编先把最近五批（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，请大家知悉！
第 十二 批（新鲜出炉）
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）
1
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。
2
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%。
3
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%。
4
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%。
5
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。
6
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。
7
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。
8
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%。
9
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。
10
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。
11
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%。
12
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%。
13
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。
14
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%。
15
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%。
16
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%。
17
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%。
18
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%。
19
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）
1
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%。
2
安捷伦科技（德国瓦尔德布龙）
为应对需求波动、大幅增长超过50%、供应链中断和产品需求不断变化等挑战，安捷伦科技（Agilent）瓦尔德布龙工厂增设了超过25个与第四次工业革命相关的岗位，并引入了20个相关用例。其高通量、多品种生命科学制造平台受益于由第四次工业革命技术组成的解决方案，其中包括人工智能应用和用于快速模拟预测的工业物联网技术。有效实施后，该工厂产品质量提升35%，生产率提高44%，产量增加48%，并最终实现市场份额增长。
3
爱茉莉太平洋（韩国乌山）
为在化妆品行业脱颖而出，全球美容公司爱茉莉太平洋（AMOREPACIFIC）利用人工智能和3D打印等第四次工业革命技术优化生产流程设计、加快新产品上市速度并提高业务灵活性，实现新产品交付周期缩短50%，产品缺陷率下降54%。该公司借此开发出店内生产定制化妆品的新业务模式，覆盖80多万种不同产品。
4
沙特阿美（沙特阿拉伯延布）
沙特阿美（Aramco）是全球领先的燃料供应商之一。为保持其竞争优势同时最大限度减少碳足迹，成立于20世纪70年代的延布炼油厂开展了为期五年的第四次工业革命战略转型，大规模部署并整合各种用例，包括基于人工智能的清洁燃料优化设备、人工智能驱动的运营决策系统和数字孪生动态模型。成功实施后，符合规格的燃料产量占比达到99%，温室气体（GHG）排放减少23%，运营效率提高17%。
5
宁德时代（中国溧阳）
为解决需求激增、劳动力成本上升等问题，并实现碳中和承诺，宁德时代（CATL）溧阳生产基地采取了多项措施，包括运用大数据模拟质量检验，通过增材制造减少转换时间，利用计算机视觉实现微米级质量检验，以及利用深度学习优化过程控制和能源管理。成功实施后，产量提高320%，制造成本降低33%，归一化排放量减少47.4%，质量缺陷减少99%。缺陷衡量标准也从“百万分之一”升级到“十亿分之一”。
6
中信泰富特钢（中国江阴）
为满足全球对定制钢材快速增长的需求，同时应对原材料和能源供应不稳定等问题，中信泰富特钢（CITIC Pacific Special Steel）江阴兴澄工厂部署了40多个第四次工业革命用例，如利用先进分析技术模拟和优化工艺，以及引入人工智能驱动的能源管理系统。有效实施后，工厂定制订单增加35.3%，不合格品率降低47.3%，每吨钢能耗降低10.5%。
7
华润建材科技（中国田阳）
为应对绿色低碳发展要求、满足更高质量期望和缓解成本压力，华润建材科技控股有限公司（China Resources Building Materials Technology Holdings）旗下的田阳水泥生产基地共部署实施30多个第四次工业革命用例，利用先进分析技术、自动驾驶技术和工业物联网技术，提高能效、劳动效率和设备效能以及质量绩效。有效实施后，工厂碳排放量减少24%，劳动生产率提高105%，非计划停机时间减少56%，产品质量一致性提高25%。
8
广汽埃安（中国广州）
为满足客户对可靠定制化电动汽车不断增长的需求，广汽埃安（GAC AION）共部署了40多个第四次工业革命用例，为客户提供超过10万种配置选项，并确保及时交付合格产品。全自动生产线支持混合生产模式，可按订单或备货要求生产不同车型，实现生产效率提高50%，交付时间缩短33%，一次验收合格率提高8%，以及制造成本降低58%。
9
海尔（中国合肥）
中国新中产阶级的崛起和消费者消费能力的增强推动了分体式空调（AC）系统向中央空调系统的升级，而中央空调系统对质量和能效的要求也更高。海尔（Haier）合肥空调厂在家用中央空调系统的研发（R&D）、生产和测试中引入先进算法、数字孪生、知识图谱等尖端技术，实现能效提高33%，缺陷率下降58%，劳动生产率提高49%，以及单位制造成本降低22%。
10
亨通光纤科技（中国苏州）
面对更高的成本压力以及国际市场对质量和绿色生产的期望，亨通光纤科技（Hengtong Alpha）加快了先进分析技术、机器视觉和人工智能技术的大规模应用，共部署实施27个先进用例，涵盖生产全过程。有效实施后，单位制造成本减少21%，缺陷率降低52%，同时单位能耗下降33%。
11
工业富联旗下鸿佰科技（中国台湾桃园）
人工智能基础模型的快速发展不仅导致算力需求爆发性增长，还对人工智能服务器的效率、质量和迭代速度提出了更高要求。工业富联（Foxconn Industrial Internet）旗下的台湾工厂通过在订单预测、仓储和生产调度、产品设计、质量和组装测试等领域部署人工智能用例，实现了生产效率提高73%，产品缺陷减少97%，交付周期缩短21%，以及单位制造成本降低39%。
12
韩国水资源公司（韩国华城）
由于热浪与暴雨会造成供水不稳定和水质浑浊，因此气候危机已引发严重的供水短缺问题。为应对这一问题，韩国水资源公司（K-water）推出了下一代人工智能水处理设施，以降低生产成本、加快响应速度并减少人为错误。该设施目前已在韩国水资源公司旗下40多个工厂推广使用，实现化学品用量减少19%，劳动效率提高42%，以及能耗降低10%。
13
隆基绿能（中国嘉兴）
隆基绿能（LONGi）嘉兴基地以降本增效和缩短太阳能组件交货期为驱动，部署了超过30个第四次工业革命用例，并利用人工智能和先进分析技术提升制造业务效能。这些举措取得了显著成效，一年内，该基地的单位制造成本降低了28%，产量损失减少了43%，生产交货时间缩短了84%，同时能耗也降低了20%。
14
亿滋国际（中国北京）
亿滋（Mondelēz）北京为实现亿滋国际和北京市的可持续发展目标，同时满足亿滋的发展雄心，并应对劳动力成本同比上涨6%所带来的运营成本压力，部署了38个第四次工业革命用例，其中包括使用人工智能驱动的面团生产熄灯车间，以及通过机器学习优化燃气消耗。因此，北京亿滋的净收入增长了28%，劳动生产率提高了53%，同时减少了24%的温室气体排放和29%的食物浪费。
15
ReNew（印度勒德兰）
为了最大限度地提高生产率、精简成本并重新部署现有员工，帮助实现运营和维护（O&M）能力内部化，可再生能源公司ReNew在其首个灯塔工厂建立了数字和分析基础设施，并进行了扩展升级。这包括开发新的专有人工智能模型，以及针对70个风电场、10家原始设备制造商（OEM）和22种不同型号风力涡轮机快速扩展第四次工业革命用例。Ratlam是公司进行大规模转型的基准工厂，其能源产出率持续提高了1.7%，运营费用降低了17%，并减少了40%的损耗。这使利润率增加了20%。
16
VitrA Karo（土耳其博聚于克）
能源价格上涨和通货膨胀影响了能源成本和劳动密集型瓷砖生产流程。VitrA Karo的Bozüyük基地部署了数字化转型路线图，重点关注智能化流程和生产控制，以期保持竞争力，在维持超过4,200个SKU多样化产品组合的水平上满足更高的需求。其设备综合效率（OEE）提高了19%，废品数量降低了56%，能耗降低了14%，可回收材料使用量提高了43%。
17
敦豪供应链（美国孟菲斯）
随着电商市场日渐发展，零售促销成为推动力、消费者的消费模式也出现了从线下向线上订单的转型。面对上述各种情况，加之严重的季节性影响，位于田纳西州孟菲斯的敦豪供应链（DHL Supply Chain）建立了一个战略性的第四次工业革命技术基地。该工厂配备有控制塔，用于集中规划和执行监督，以管理和控制端到端业务。该基地无缝整合了机器人、分析技术和灵活的人员配置解决方案，减少了50%的加班时间，发货周期缩短了57%，产能提高了290%，自2019年以来的复合年增长率（CAGR）达到了28%。因此，该基地已成为全球新技术使用的主要培训中心。
18
海尔（中国青岛）
为了在成本上保持行业领先地位，并解决家电行业中常见的服务不专业和不及时问题，海尔（Haier）部署了136个第四次工业革命用例，用于节约采购成本、提升生产力并提高服务质量。这些用例采用了包括5.5G、高级算法和即用型数字孪生在内的技术。这一举措使产品成本优化了32%，劳动生产率提高了36%，服务投诉率降低了85%。
19
强生（中国西安）
为了提高敏捷度和响应能力、提升质量标准并增强竞争力，强生（Johnson & Johnson）西安于2019年以第四次工业革命驱动的新工厂取代了原有的人工设施。该工厂纳入了用于技术转移和材料处理的数字孪生技术，并实现了持续流程验证（CPV）以及批量执行流程的智能自动化。这使工厂搬迁期间的产品转移时间缩短了64%，不合格产品减少了60%，同时生产率提高了40%，运营成本降低了24%，温室气体排放减少了26%。
20
科赴（中国上海）
为了跟上电商发展、满足更快的上市速度以及成本竞争力提高所带来的需求波动，科赴（Kenvue）上海在其端到端供应链中部署了超过25个第四次工业革命用例，采用了社交媒体大数据分析、数字孪生、增材制造和机器学习等技术。因此，新产品推出的交货时间缩短了50%，预测准确率提高了1.3倍，48小时内按时交付率达到99.8%。电商业务量也因此翻倍，从占整体业务的30%提高到60%。
21
联合利华（印度索尼帕特）
为了提高灵活性，满足不同产品细分市场的需求，在通胀环境下降低成本，提高可持续性，索尼帕特的联合利华（Unilever）在其端到端供应链中部署了30多个第四次工业革命用例。最为关键的用例中采用了锅炉和喷雾干燥器流程孪生技术，以及以客户数据为依据的无接触式生产规划和库存优化。其服务水平提高了18%，预测准确率提高了53%，转换成本降低了40%，范围1碳足迹减少了88%。因锅炉数字孪生技术需要使用生物燃料，当地农民的生计也得到了改善。
第 十 批
“灯塔工厂”的概念发端于2018年，自此这一网络不断壮大，不仅涵盖了全球蓝筹股公司，也包括员工人数少于100的地方性企业，今天已发展成为一个中立的平台，致力于在全球范围内加速和推广第四次工业革命技术的智能化应用。为了充分释放价值，“灯塔工厂”网络积极建立新的合作关系，在各行各业分享最有效、最可持续的实践做法。
第十批18家（2023年1月公布）
1
日月光半导体 （中国台湾高雄）
为了提高生产效率和缩短交付周期，同时应对日益复杂的生产工艺（100个工艺步骤），日月光半导体高雄凸块工厂在从检验到调度的各工艺流程部署了多个人工智能应用，因此将产量提高了67%，同时将订单交付时间缩短了39%。
2
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%。
3
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。
4
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。
5
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%。
6
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%。
7
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%。
8
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。
9
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%。
10
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）。
11
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%。
12
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%。
13
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。
14
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。
15
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%。
16
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%。
17
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%。
18
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）
1
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%。
2
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。
3
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。
4
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。
5
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%。
6
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。
7
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%。
8
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%。
9
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。
10
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%。
11
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%。
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）
1
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%。
2
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。
3
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。
4
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%。
5
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.
6
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%。
7
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%。
8
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%。
9
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%。
10
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%。
11
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%。
12
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%。
13
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%。
