54家工厂何以成为全球灯塔工厂？其引领第四次工业革命的亮点在哪里？
文|虞老师
【E.2020年9月新增的10家灯塔工厂】
No.54 阿里巴巴犀牛智造：科技公司 + 服装行业，中国杭州
阿里迅犀以IOT、云计算、边缘计算等新技术，与大数据相结合，完成C2B2M的全链路数字化打通，打造全新的数字化新制造模式，支持基于消费者需求的端到端按需生产，实现柔性生产的目的。能够缩短75%的交货时间、降低30%的库存、甚至减少50%的用水量，助力小企业在快速发展的时尚和服装市场获取竞争力。
No.53 美光科技：半导体存储器行业，台湾台中
为了推动生产率的进一步提升，美光的大批量先进半导体存储器制造厂开发了集成物联网和分析平台，确保可以实时识别制造异常，同时提供自动化根本原因分析，从而加快了20%的新产品投产速度，减少了30%的计划外停工时间，并提高了20%的劳动生产率。
No.52 美的集团空调广州南沙智慧工厂：家电行业，中国广州
作为全智能化的“试验田” ， 南沙工厂积极推进“T-4”和“T+3”模式 。 所谓“T-4”是指工厂在收到订单后 ， 生产前4个小时生产原料供给到位 。 而“T+3”是指通过优化制造流程 、 升级制造设备和工艺后 ， 除去中间转运环节 ， 每台空调的生产周期时间由7天压缩至3天甚至更少 ， 实现由库存式生产向订单式生产转变 。 面对家电行业的激烈竞争以及电子商务领域的快速发展和日益复杂，美的集团利用第四次工业革命技术实现从自动化工厂向端到端互联价值链的转型升级，劳动效率提高了28%，单位成本降低了14%，订单交付期缩短了56%。
No.51 联合利华：家化行业，中国合肥
随着电子商务在中国的蓬勃发展，联合利华通过在生产、配套仓储和配送领域大规模部署柔性自动化和人工智能等第四次工业革命解决方案，建立了拉动式生产模式，将订单到交付的交货期缩短了50%，电子商务消费者投诉减少了30%，同时降低了34%的成本。
No.50 雷诺集团：汽车行业，法国莫伯日
为了维持工厂的竞争力（被公认为联盟中业绩最好的轻型商用车工厂），雷诺集团在其拥有50年历史的制造工厂中广泛部署第四次工业革命技术，从而减少了50%的保修事件，提高了工厂应对多种车辆配置的灵活性，以及降低了16%的制造成本。
No.49 Janssen Large Molecule: 生物制品行业，爱尔兰科克
随着对生物制品需求的快速变化和不断增长，Janssen通过数字化方式将研发、内部制造和外部制造连接起来，同时部署了先进的过程控制解决方案，以实现供应链状态近乎实时的可见性，将可靠性提高50%，并在降低20%成本的同时加快技术转让。
No.48 诺和诺德：制药行业，丹麦希勒勒
面对销量增长、复杂性上升和成本压力，诺和诺德大力投资于数字化、自动化和高级分析，为了进行大规模推广，构建了强大的全公司工业物联网操作系统，将设备效率和生产率提高30%。
No.47 沙特阿美：能源行业，沙特库阿斯
作为沙特阿美致力于提高运营韧性的组成部分，库阿斯油田被建成为完全互联的智能油田，拥有40,000多个传感器，覆盖分布在150 x 40公里的500多口油井，实现了对设备和管道的自主流程控制、远程操作和监控，从而最大化油井产量，仅智能完井技术就可贡献至少15%的产量。
No.46 DCP Midstream：能源行业，美国丹佛
在通过运营转型和创新效率应对市场波动的需求推动下，DCP Midstream利用内部开发的数字解决方案和技术风险合作伙伴关系，将运营远程控制与其规划、物流和商业系统结合起来，实现了利润的实时优化，创造了超过5,000万美元的价值。
No.45 施耐德电气：电气行业，美国莱克星顿
为了保持业务和技术优势，施耐德电气已有60多年历史的工厂采用了第四次工业革命技术，实现了从供应商到客户的端到端完整转变，客户满意度提高了20%，需求预测准确率提高了20%，并将能源成本降低了26%。
【D.2020年1月公布的18家灯塔工厂】
No.44 宝山钢铁：钢铁制品行业，中国上海
该广泛应用人工智能和高级分析技术，使其在数字时代依然保持行业竞争力，创造出5000万美元的价值。
No.43 福田康明斯：汽车行业，中国北京
福田康明斯在其设计、生产和售后服务的整个端到端产品生命周期中都自主部署了物联网和人工智能。其产品质量和顾客满意度由此提高了40%。
No.42 海尔冰箱互联：家电行业，中国沈阳
海尔沈阳电冰箱厂是以用户为中心的大规模定制模式的典范。通过部署可扩展的数字平台，实现供应商和用户的端到端连接，从而使其直接劳动生产率提高28%。
No.41 强生DePuy: 医疗设备行业，中国苏州
该工厂推广了其他强生工厂开发的标准化数字解决方案，从而实现业绩提升，包括生产率提高了15%。
No.40 宝洁：消费品行业，中国太仓
这家年轻的工厂利用第四次工业革命技术打造出宝洁亚洲的首个关灯运营，并连接了端到端供应链。生产率由此提高了2.5倍，生产敏捷性大大提高，并实现了电子商务增长和员工满意度提升。
No.39 潍柴：工业机械行业，中国潍坊
潍柴对整个端到端价值链进行了数字化改造，以准确了解客户需求并降低成本。在人工智能和汽车互联网的助力下，潍柴的研发周期缩短了20%，运营成本降低了35%。
No.38 雷诺集团：汽车行业，巴西库里提巴
雷诺库里提巴工厂采用第四次工业革命技术，重点关注加强雇员责任感和端到端连接，提高员工敬业度，并携手包括经销商、客户和员工在内的价值链参与方，共同开发互联互通的生态系统。最后，在没有大幅资金投入的情况下，使劳动生产率提高了18%。
No.37 MODEC：油气行业，巴西里约热内卢
MODEC采用先进分析技术以实现对采油船的预防性维护，并合理运用其内部生产装备的数字孪生系统以及专属数据平台，旨在加快开发并实现新算法的指数级扩展，成功使这一海上采油平台的停工时间减少了65%。
No.36 葛兰素史克：制药行业，英国韦尔
这家制药厂在生产运营中全面应用了第四次工业革命技术，借助高级分析和神经网络充分利用现有数据集。由此，生产速度提高了21%，停工期缩短，产量有所提高，设备整体效能提升了10%。
No.35 汉高：消费品行业，德国杜塞尔多夫
汉高开发了一个基于云的数据平台，可以实时连接30多家工厂和10多家分销中心。这有助于满足客户和消费者对服务和可持续性日渐增长的期望值，同时实现了两位数的成本和库存降低。
No.34 爱科：农业设备行业，德国马克托波道夫
通过将数字解决方案与智能生产线设计相结合，爱科旗下芬特公司（Fendt）可以在一条批量生产线上生产9个系列的拖拉机（从72马力到500马力不等）。生产率由此提高了24%，生产周期也缩短了60%。
No.33 联合利华：消费品行业，阿联酋迪拜
为增强成本竞争力，一个当地团队建立了工厂数据湖，大规模开发和部署第四次工业革命用例。尽管投资和时间有限，最终成本降幅仍达25%以上。
No.32 英飞凌：半导体行业，新加坡
英飞凌通过数字化骨干和人员培养，在其制造工厂和供应链网络中应用数据、高级分析和自动化技术，从而降低了30%的直接劳动力成本，提高了15%的资本效率。
No.31 美光：半导体行业，新加坡
这家半导体制造厂整合了大数据基础设施和工业物联网，以实施人工智能和数据科学解决方案。这些举措帮助它提高了产品质量标准，并使其新产品的生产速度翻了一番。
No.30 Petkim: 化学品行业，土耳其伊兹密尔
这家35年历史的石化工厂启动数字转型，推动价值创造。他们自行研发人工智能算法，分析了数十亿种生产情景，优化流程和产品定价，使息税前收益增长20%以上。
No.29 通用电气医疗：医疗设备行业，日本日野
该工厂利用第四次工业革命技术转型为数字化精益制造，从而使其成本降低30%，周期缩短46%。
No.28 日立：工业设备行业，日本奥米卡
日立奥米卡工厂在工程、生产和维护运营中应用了一系列工业物联网技术和数据分析，从而在不影响质量的情况下，将核心产品的交付周期缩短了50%。
No.27 强生视力健：医疗设备行业，美国杰克逊维尔
强生视力健采用数字化形式，建立从供应商到消费者的端到端价值链，采取可重构的制造模式，实现两位数的成本下降和销售增长。
【C.2019年7月公布的10家灯塔工厂】
No.26 上汽大通C2B定制：汽车行业，中国南京
从车型的开发阶段开始，就让用户通过自主开发的“蜘蛛智选”智能选配器，深度参与全过程。从预测发布、用户下单、计划排产、零件入厂，直至整车生产、质检、发运的每个环节，充分展现覆盖产品全生命周期的“智能定制”理念，从而能够准确响应用户定制的个性化需求。
No.25 浦项制铁：钢铁制品行业，韩国
浦项制铁利用人工智能推动钢铁行业的生产率和质量改善。它正在与当地学术界、中小企业和初创企业展开密切合作，打造自己的智能工厂平台，助力构建健康有序的商业生态系统。”在入选前，浦项制铁将智能高炉和CGL（连续热镀锌线）基于AI的自动涂层重量控制技术作为人工智能核心技术，向世界经济论坛提交了相关介绍。未来，浦项制铁将继续扩大智能制造技术的应用，帮助中小企业和初创企业建立智能工厂，进一步提升合作伙伴的竞争力。
No.24 施耐德电气：电气行业，印度尼西亚Batam
施耐德电气印度尼西亚 Batam 工厂通过部署其 EcoStruxure 架构与平台，并广泛应用工业物联网（IIoT）技术，包括智能传感器、预警管理、现场基准测试和增强现实技术等，赋能员工让他们以可视化的方式进行运营管理、设备维护和能源使用。数字化技术的应用，使整个工厂在降低维护成本的同时，提高设备运行效率。截至目前，Batam 工厂每年停机时间已减少 44％。
Batam 工厂还通过融合了 IT 和 OT 的创新技术部署规划和调度管理等数字化工具，提供端到端的需求视图，协调上下游企业合作伙伴及员工，实现准时交货率提高 40％。此外，Batam 工厂作为机器学习、人工智能、数字化预测维护，以及互联互通的设备和流程测试平台，通过整合大数据、云计算、工业物联网等技术，为亚洲的各类组织完成数字化转型，并在长期运营中实现更高能效和可持续发展提供借鉴。
No.23 福特集团：汽车行业，土耳其科贾埃利奥特桑
福特其产品自动化系统高度集成，也配备了车联网功能，结合自动化瓶颈分析工具和生产周期管理系统，工厂的总产量增加了6%。
No.22 诺基亚5G：电子通信设备，芬兰奥卢
诺基亚将继续通过4G LTE网络在奥卢智能感知工厂中使用其MEC边缘计算平台与Finwe视频分析应用。诺基亚AirScale平台可通过软件升级至5G，这一演进路径将助力行业在更多业务上实现自动化。28 GHz频段和大规模MIMO天线将交付能够实现高性能工业应用的低时延和带宽。
为了推动工业4.0的发展，诺基亚工厂应用了“智能感知供应网络” 的概念，在整个供应链中部署数字化及机器人技术，不仅仅实现了智能制造自动化要求的自动化生产线集成和自动化装备，还实现了信息化阶段要求的工业信息化和互联化阶段要求的工业物联网集成。
No.21 雷诺集团：汽车行业，法国克里昂
通过智能自动化解决方案和数字化技术，以及与初创公司、大学合作，这座60年历史的法国工厂成功将生产效率提高了45%，并将保修成本降低20%。引进协作机器人（cobot）和自动导引车（AGV）,优化工厂流程缩短生产周期，车间营运效率提升了12.5%，能耗降低了5.8%。
No.20 Zymergen：生物技术行业，美国
打造专有平台，集成遗传学、生物信息学、机器学习和先进自动化技术，通过第四次工业革命的创新来改变传统的实验室工作和生产流程。把模块自动化、先进传感器网络和共享大数据库相结合，利用数字化互联互通，改变了工厂的运营方式，劳动效率提高了46%、良品率提高40%、交期缩短50%。此外，数字化排产系统通过优化产能、库存呢和人员物流，帮助公司降低了42%的运营成本。
No.19 Arcelik：家电行业，罗马尼亚
No.18 Petrosea: 采矿行业，印度尼西亚
以创新项目为平台，对员工展开技能培训，利用新的数字化工具，线上分享知识，提供员工工作热情和能力，同时优化偏远工厂的日常运营。
No.17 塔塔钢铁：钢铁制品行业，印度
【B.2019年1月公布的7家灯塔工厂】
No.16 宝马集团：汽车行业，德国雷根斯堡
该汽车工厂在2018年生产了约320,000辆汽车。尽管工厂在引入定制化物联网平台上投入了不少时间与成本，但最终成功将新应用程序部署时长削减了80%，在大幅降低了物流成本的同时也令质量问题减少了5%。
No.15 丹佛斯商用压缩机：工业设备行业，中国天津
该工厂主要生产冰箱、空调机组等产品所需的压缩机。丹佛斯凭借全数字追溯系统与智能传感器、视觉检测、自动监控系统等数字工具成功改善了质量控制体系，在两年内将劳动生产率提高了30%，客户投诉率减少了57%。
No.14 富士康：电子设备行业，中国深圳
又被称为“黑灯工厂”，这家专门生产智能手机等电气设备组件的工厂采用全自动化制造流程，配备机器学习和人工智能型设备自动优化系统、智能自我维护系统和智能生产实时状态监控系统。 富士康注重优先引入第四次工业革命技术，令生产效率提高30%，库存周期降低15%。
No.13 Rold：电子元件行业，意大利Cerro Maggiore
这家拥有240名员工的企业，主要生产洗衣机和洗碗机锁定系统。作为“灯塔网络”中唯一一家中小型企业，Rold 使用智能手表、快速成型和数字仪表板等第四次工业革命技术，成功将营业额提升7%~8%。
No.12 Sandvik Coromant：工业设备行业，瑞典Gimo
这家切削刀具生产商利用覆盖全生产流程的数字主线，大幅提高了劳动生产率。“非接触式转换”就是其中一例，其支持设计模式自动更改，即使在无人操作（移除结束时的指示）的转换期间也是如此。
No.11 沙特阿美天然气：天然气处理行业，沙特Uthmaniyah
这座巨型天然气处理厂多项技术在第四次工业革命技术应用方面已经成为表率，包括管道和机械无人机检查技术（节约 90%的检查时间）和可穿戴技术，例如有助于减少工人检查和维修时间的数字头盔。
No.10 塔塔钢铁：钢铁制品行业，荷兰埃莫伊登
这座大型工厂拥有9000名员工，它始终坚持以人为本，特别设立了高级分析学院，协助工作人员提出有利于减少废弃物、改进生产过程质量和可靠性的解决方案，令工厂财务状况大有改善。
【A.2018年公布的9家灯塔工厂】
No.9 拜耳生物制药：制药行业，意大利加巴纳特
工厂面临需求增加和OEE波动——通过重点支持来实施转型，数字绩效管理提升35%、混合现实换线时间缩短30%、质量偏差下降80%、设备故障下降50%、人均生产批量增长75%。
No.8 博世集团：汽车零部件行业，中国无锡
实施30多个案例，满足200%的客户需求增长，总库存和刀具库存降低10%以上、单位产出增长15%、业绩损失降低15%。
博世无锡工厂搭建“先订单，后制造”产品定制平台，利用远程人工智能技术事先预测维护需求，其业绩比普通工厂高出20%-50%。三年来，无锡工厂自主开发的数据分析系统大大提高了工厂的生产力。整套系统涉及包含200多台机器的四条价值链。在无锡工厂，一套独特的模型用来提高刀具利用率，模型中所使用的数据分析方法可以很好地平衡刀具成本与设备停机时间。
No.7 海尔中央空调互联：家电行业，中国青岛
开发了数字化制造转型来满足消费者需求，并开创新型商业模式，大规模定制和B2C在线订购，交期缩短33%、劳动生产率上升64%、百万缺陷率下降21%、客户维护人员减少一半。
新平台模式下流程变成了并联的方式，用户的需求同时到达研发、供应商、工厂这些端口，大家同时开始响应，原先长达18个月之久的研发周期现在可能大大缩短，产品迭代速度提高，并且投放市场成功率大幅提高。生产计划将从传统的以月为单位变为以小时甚至分钟计量，自动化使得效率提升，原先人工15分钟更换一套模具，海尔的互联工厂可以实现15秒更换5套模具，效率提升90倍。
No.6 强生DePuy Synthes：医疗设备行业，爱尔兰科克
关注材料科学和技术创新的全球创新中心，拥有内部培养技术和知识的能力，销货成本下降25%、报废下降10%、劳动效率提升25%。
No.5 宝洁Rakona：消费品行业，捷克Rakona
改变产品组合，希望能再创140年的历史，换线时间下降50%、库存降低35%。
No.4 施耐德电气：电子元件行业，法国勒沃德勒伊
有着50年历史的工厂意识到，唯有通过部署数字化工具，才能在未来50年继续保持价格竞争力，诊断/维修时间下降20%、能源成本下降10%、循环取货时间下降80%。
No.3 西门子工业自动化产品：工业自动化行业，中国成都
消费者需求增长要求其通过数字化转型来提高质量绩效，百万缺陷率下降40%、C/O质量保障翻倍、客户投诉降低一半、劳动量降低45%。
3D模拟生产线优化”：西门子员工利用3D模拟、增强现实和其他技术，完善工厂的设计和运营，促使产量提高3倍，缩短周期时间。在过去5年中，SEWC高度柔性的生产方式保证了99%的及时交货率。其次，数字化的生产方式促进了高效生产，使工厂的产量增加了4倍。在工业自动化产品的制造方面，SEWC遵循全球统一的质量标准，过去5年内产品质量合格率达到99.999%。
No.2 UPS Fast Radius：增材制造行业，美国芝加哥
格林菲尔德工厂支持第四次工业革命技术促成的全新商业模式，通过3D打印快速设计原型，上市时间下降89%，高级数据分析平台提升直通率95%。
No.1 菲尼克斯电气：工业自动化行业，德国巴特皮尔蒙特和布隆堡
市场需求转向高度定制化，通过部署形式各异的数字化制造用例的满足这种需求，生产时间下降30%、能源成本降低7.5%、增材制造（3D打印）降低周期60%。
（以上数据来自网络）
- END -