IT之家注：“灯塔工厂”项目由达沃斯世界经济论坛与管理咨询公司麦肯锡合作开展遴选，被誉为“世界上最先进的工厂”，通过数字化、网络化和智能化的手段，实现生产过程全面自动化和精确化，代表当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平，于2018年开始评选。
新晋“灯塔工厂”
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%。
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。
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。
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%。
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”。
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%。
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%。
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%。
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%。
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%。
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%。
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%。
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%。
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。
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%。
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%。
新晋“端到端”灯塔工厂
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。
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%。
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%。
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%。
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。
新晋可持续灯塔工厂
强生（中国西安）：强生（Johnson&Johnson）西安建造了先进的生产基地，以满足日益增长的能源需求，同时减少对环境的影响。为达到并超越能源与环境设计先锋建筑评级体系（LEED）Gold®金级认证标准，西安强生工厂部署了一系列第四次工业革命技术，包括用于过程控制的人工智能算法、工业物联网（IIoT）智能清洁技术和数字孪生技术。成功实施后，工厂材料浪费减少47%，温度气体（GHG）排放减少26%，能源消耗降低23%。
科赴（泰国曼谷）：科赴（Kenvue）泰国在现场作业中应用第四次工业革命技术，以实现更可持续的资源管理。具体措施包括部署端到端、水到生态系统的绩效管理体系，运用数字孪生技术优化冷却系统能耗，以及实施数字分析和机器人流程自动化的动态调度和集装箱装载优化解决方案。2018年至2023年间，工厂用水量减少35%，能源相关消耗（范围1和范围2）减少34%，相关温室气体排放减少29%（按产量归一化计算），同时集装箱利用率提高35%，推动运输效率进一步提升。
施耐德电气（印度海得拉巴）：施耐德电气（Schneider Electric）海得拉巴工厂旨在重点运用第四次工业革命技术，到2030年实现范围1和范围2零碳排放。具体包括引入一套端到端（E2E）闭环系统，以对战略供应商进行二氧化碳跟踪。该系统利用实时数据生成和云分析技术管理所有工厂设备，并通过工业物联网均衡器和人工智能预测性监测技术将工厂设备与车间作业交互相联。实施后，工厂能耗降低59%，二氧化碳排放减少61%，用水量减少57%，归一化废物产生量减少64%。
西门子（中国成都）：在过去三年产量增长92%的背景下，西门子（Siemens）成都工厂采取了诸多措施以成为零碳排放先锋，其中包括部署一套全方位数字化能源管理系统，实施全生产过程预测性维护，引入基于人工智能的自动化技术以识别和处理多达16种生产废物，并运用生态设计理念提高循环性和去物质化。实施上述措施后，工厂单位产品能耗降低24%，生产废物减少48%。
