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　　近日，世界经济论坛宣布13家新工厂（6家在中国）加入其全球灯塔网络，迄今为止，全球灯塔网络已有103名成员，中国共有37家灯塔，占全球灯塔总数的1/3以上。他们来自多个行业，横跨价值链上下游，为业界提供了第四次工业革命转型的多方位洞见。

　　“增强竞争力”——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

　　“以客户为中心的技术”——以人工智能主导转型，包括搭建“先订单，后制造”产品定制平台，以及利用远程人工智能技术事先预测维护需求

　　“3D模拟生产线D模拟、增强现实和其他技术，完善工厂的设计和运营，促使产量提高三倍，缩短周期时间

　　该工厂主要生产制冷、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%。

　　“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%。

　　面对竞争激烈的市场环境，这家工厂实施了大规模定制化的新模式。通过一体化数字主线，对从客户到供应商的端到端价值链实行数字化，在提高销售量的同时减少了成本。

　　这家拥有40年历史的工厂很早就采用了数字化。宝山钢铁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5,000万美元的价值。

　　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%。

　　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%。

　　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%。

　　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，实现了电子商务增长和员工满意度提升。

　　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%。

　　阿里巴巴迅犀试点工厂将强大的数字技术与消费者洞察结合起来，打造全新的数字化新制造模式。它支持基于消费者需求的端到端按需生产，并通过缩短75%的交货时间、降低30%的库存需求，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。

　　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。

　　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%。

　　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。

　　为了发展电商业务和扩大海外市场份额，美的实施采购数字化、弹性自动化、质量管理数字化、物流智能化和销售数字化等一系列举措，将产品成本降低了6%，将订单交付周期缩短了56%，并将二氧化碳排放量减少了9.6%。

　　为了应对“多品种、小批量”的经营挑战，纬创利用人工智能、物联网和柔性自动化技术，在生产、物流和供应商管理等环节提高员工、资产和能源效率，将生产成本降低了26%，同时将能源消耗减少了49%。

　　鉴于消费者日益需要个性化、差异化和多样化的啤酒产品，拥有118年历史的青岛啤酒在价值链上重新部署了智能化数字技术，以满足消费者需求，将客户订单的交付时间和新产品开发时间降低了50%。定制化啤酒的份额和营收分别增加了33%和14%。

　　面对需求的快速增长和劳动力技能短缺问题，富士康成都采用了混合现实、人工智能和物联网等技术，将生产效率提升了200%，把设备的整体效能提升了17%。

　　作为集团内部卓越生产的典范，博世苏州在生产和物流环节实施了数字化转型战略，将生产成本降低了15%，同时将产品质量提升了10%。

　　为了应对劳工短缺、高度定制化产品要求和极端的气候条件等挑战，以及显示面板行业的高度竞争，友达光电台中三号工厂投资打造定制自动化能力，建设了一个数字分析和人工智能开发平台，将生产效率提高了32%，将高级产品的产量提高了60%，同时分别将用水量和碳排放量降低了23%和20%。

　　为了应对日益复杂的制造工艺和满足高质量产品的需求，宁德时代利用人工智能、先进分析和边缘/云计算等技术，在三年内实现了在生产每组电池耗时1.7秒的速度下仅有十亿分之一的缺陷率，同时将劳动生产率提高了75%，将每年的能源消耗降低了10%。

　　鉴于汽车原始设备制造商日益希望获得小批量、高质量的产品，中信戴卡采用了柔性自动化、人工智能和5G等技术，打造了数字化制造系统，不仅提升了生产灵活性，还将制造成本降低了33%。

　　为了满足客户要求，提升定制化水平，缩短交货周期，富士康武汉工厂大规模引入了先进分析和柔性自动化技术，重新设计了制造系统，将直接劳动生产率提高了86%，将质量损失减少了38%，将交货周期缩短至48小时（缩短了29%）。

　　为了解决技能工人缺乏、质量性能不稳和市场需求不确定等问题，富士康郑州采用了柔性自动化技术，将劳动生产率提高了102%，并利用数字化和人工智能技术，将质量缺陷减少了38%，并将设备综合效率提高了27%。

　　为了满足客户的期望，提供更加多元的产品、更快捷的送货和更高质量的服务，海尔在天津新建的洗衣机工厂将5G、工业物联网、自动化和先进分析技术结合起来，将产品设计速度提高了50%，将质量缺陷减少了26%，将单位产品的能耗降低了18%。

　　面对面板行业的激烈竞争、客户更高的质量要求和毛利润的严重下滑，群创光电八号工厂投入采用先进自动化、物联网和先进分析等技术，将加工能力提高了40%，将成品率损失降低了33%，从而提高了利基产品的生产能力。

　　在多品类、小批量重型机械市场需求和复杂性不断增加的背景下，三一北京部署了先进的人机协作自动化技术、人工智能和物联网技术，将劳动生产率提高了85%，将生产周期缩短了77%，从原先的30天缩短至7天。

　　施耐德电气在中国无锡的电子部件工厂拥有20年历史，如今为了应对日益频繁的生产更改和订单配置需求，建立了灵活的生产线，综合采用了模块化人机合作工作站、人工智能视觉检测等第四次工业革命技术，将产品上市时间缩短了25%，并利用先进分析技术来自动分析问题根源和检测整个供应链中的异常情况，将准时交货率提升了30%。

　　为了把握电子商务和大型卖场渠道的勃勃商机，联合利华太仓冰淇淋工厂部署了一次性扫描、一站式观看平台，在制造和食品加工等环节为客户打造端到端的透明供应链，并根据消费者的数字化需求，打造了灵活的数字化研发平台，将创新周期缩短了75%，从原来的12个月缩短至3个月。

　　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，力求实现蕞卓越的产品质量、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%。

　　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。

　　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%。

　　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%。

　　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，蕞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%。

　　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%。

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