3月30日下午瑞士日内瓦-世界经济论坛宣布第8批全球灯塔工厂名单共有13座“数字化制造”和“全球化4.0”示范者入选
截至目前，全球共有来自22个行业的家工厂获此殊荣，其中有37座位于中国，占比超过1/3，总数位居世界第一。
世界经济论坛“塑造先进制造业与价值链的未来”平台总监FranciscoBetti说：“在世界努力应对诸多挑战的背景下，灯塔工厂取得了非凡的成就，在实现商业目标的同时创造了可持续发展效益，提高了生态效率。我们希望这些灯塔工厂继续为全球生产社区照亮未来之路，采取负责任的方式，积极打造人类、社会和环境共同受益的未来制造业。”
麦肯锡公司全球董事合伙人、数字制造业全球负责人EnnodeBoer表示：“这家灯塔工厂向我们展示了数字技术如何提升价值链韧性，促进增长以及环境和人类可持续性。过去，实现可持续性和韧性通常要以牺牲效率为代价，但如今这已经发生改变。企业现在可以使用数字指南和科技工具，提高运营的灵活性、敏捷性和可持续性。有了这些工具，他们就可以增强人的能力，实现可持续发展领域的突破并加快科技创新——这就是智能制造的秘诀。”
新增的三家可持续灯塔工厂包括：
强生旗下杨森制药（科克）：杨森爱尔兰科克工厂长期支持旨在提高可持续性的地区行动倡议，目前正推动公司实现碳中和承诺。通过第四次工业革命技术支持下的实时发布、自适应性流程控制和其他可持续发展工作，该工厂优化了流程，在将产能提高34%以满足业务需求的同时，将每公斤产品的碳排放量减少了56%。
施耐德电气（勒沃德勒伊）：施耐德电气勒沃德勒伊工厂安装了工业物联网传感器，并将其与数字平台互联，释放了数据的力量，将能源管理效率提高了25%，将材料浪费降低了17%，将二氧化碳排放量减少了25%。工厂的目标是，到年在不抵消的前提下实现净零排放，在施耐德电气全球范围内率先实现可持续发展承诺。这座智能工厂配备了零废弃水回收站，将其连接至云端分析平台，并使用人工智能模型进行监测，以预测工艺漂移情况，将全球用水量减少了64%。
西部数据（槟城）：西部数据这座垂直整合的智能化工厂将能耗降低了41%，用水量降低了45%，材料浪费减少了16%。由于采取了物联网传感器、数字孪生建模、以数据分析为动力的工厂管理系统、自动熄灯和机器学习等第四次工业革命技术，工厂提升了可持续性，且在过去的四年中，该厂产能的年复合增长率达到了43%。在多项技术的共同作用下，该厂获得了马来西亚绿色建筑指标认证。
第八批
新增的13家灯塔工厂如下：
第八批13家（年3月公布）
欧洲
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%。
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。
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。
亚洲
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%。
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%的渗透，并且帮助工厂实现碳中和。
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-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%。
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%。
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%。
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%。
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%。
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%。
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%。
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%。
盘点往年从年到年，世界经济论坛麦肯锡共计评选出了7个批次全球90家灯塔工厂，具体内容下：
第一批
第一批9家（年9月公布）
拜尔生物制药（意大利加巴纳特）“数据即资产”——大多数企业使用的数据不到其产生的1%，但拜耳凭借庞大的数据库，将维护成本降低25%，运营效率提高30%至40%。
博世汽车（中国无锡）“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。
海尔（中国青岛）“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。
强生DePuySynthes（爱尔兰科克）DepuySynthes是强生旗下一家创新医疗设备解决方案公司，生产身形矫正产品，包括髋关节和膝关节替换物。DepuySynthes于年来到爱尔兰，现已雇用超过0名员工。三年前，公司投资万欧元对科克工厂进行扩建并升级整个生产线，创建了工厂设备实时数字监测，可以观察和收集所有机器的运作、生产情况。“过程驱动的数字镜像”——该工厂运用物联网，让旧机器相互“沟通”，将运营成本降低10%，机器故障停机时间减少5%。
菲尼克斯电气（德国巴特皮尔蒙特和布隆伯格）“客户驱动的数字镜像”——通过对每个客户的具体要求构建数字镜像，维修或更换产品的工作时间减少了30%。
宝洁Rakona（捷克）“敏捷化生产”——只需点击一下按钮，生产线即可立即改变生产产品种类，使成本降低20%，产量增加%。
施耐德电气（法国勒沃德勒伊）“工厂一体化”——各工厂共享知识和最佳操作，使公司所有工厂的能源和运营效率达到最高水平，将能源成本降低10%，维护成本降低30%。
西门子工业自动化产品（中国成都）“3D模拟生产线优化”——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，促使产量提高三倍，缩短周期时间。
UPSFastRadius（美国芝加哥）“平衡产能与客户需求”——工厂借助遍布全球的3D打印中心和实时制造分析，满足消费者对可快速生产的定制产品的需求。
第二批
第二批7家（年1月公布）
宝马集团（德国雷根斯堡）该汽车工厂在年生产了约,辆汽车。尽管在引入定制化物联网平台上投入了不少时间与成本，但工厂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%。
丹佛斯商用压缩机（中国天津）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%。
富士康（中国深圳）“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%。
Rold（意大利CerroMaggiore）这家拥有名员工的企业，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%至8%。
SandvikCoromant（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。
沙特阿美Uthmaniyah天然气厂（沙特阿拉伯Uthmaniyah）这座巨型天然气处理厂已经成为多项第四次工业革命技术应用的表率，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。
塔塔钢铁（荷兰艾默伊登）这座大型工厂拥有9,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。
第三批
第三批10家（年7月公布）
Arelik（罗马尼亚Ulmi）这一新建的工厂是Arelik用例实验室的研发成果，其设计的生产速度相当于此前工厂的两倍。自建成投产以来，由于实现了低价值任务的自动化，工厂的运营成本下降了11%。
福特奥特桑（土耳其科贾埃利省）该工厂利用数字制造和先进自动化技术，突破此前的精益生产思路，在不增加资本支出的情况下，将产量提升了6%，将员工参与度提高了45%。
诺基亚（芬兰奥卢）这家完全数字化的诺基亚工厂专注于引入新产品，将产品上市速度提升了50%，将生产效率提高了30%。
Petrosea（印度尼西亚Tabang）由于位置偏远，这家采矿服务供应商采用了多项第四次工业革命技术（比如优化卡车调度、实时监测和无人机勘查等），在短短六个月内将矿井扭亏为盈。
浦项钢铁（韩国浦项）将人工智能技术引入钢铁行业，提升了生产效率和产品质量。目前，浦项钢铁正与地方学术界、中小企业和初创企业携手合作，打造自己的智能工厂平台。
雷诺集团（法国Clon）这家雷诺工厂采用多项第四次工业革命技术（协作机器人、虚拟现实等），支持运营商，消除浪费，减少能耗和实现重复性工作的自动化。
上汽大通（中国南京）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。
施耐德电气（印度尼西亚巴淡岛）作为施耐德制造网络的六家智能化工厂之一，这家生产基地开发了自己的第四次工业革命技术解决方案（比如物联网平台），然后将其扩展到整个施耐德网络和其他公司。
塔塔钢铁（印度卡林加纳加）这家新建的钢铁厂正在协助建立一家工厂从新建到实现最大生产量的速度新标准。此外，该工厂还对数字分析解决方案进行巨额投资，并积极开展能力建设，帮助原本相对初级和缺乏经验的团队提高了数字化技能，将产品上市时间缩短了50%。
Zymergen生物科技公司（美国爱莫利维尔）这家生物工程工厂是一家地地道道的数字化企业，将机器人和人工智能技术融入长期以来高度依赖人力劳动的生产流程，从而将创新速度提高了一倍。
第四批
第四批18家（年1月公布）
宝山钢铁（中国上海）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5,万美元的价值。
福田康明斯（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%。
通用电气医疗集团（日本日野）这家拥有30多年精益制造经验的通用电气工厂利用第四次工业革命技术转型为数字化精益制造，从而成功取得更高业绩。例如，成本降低30%，周期缩短46%。
海尔（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%。
日立（日本奥米卡工厂）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%。
英飞凌（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。
强生医疗（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%。
美光（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，从而提高了产品质量标准，并使新产品的生产速度翻了一番。
宝洁（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，实现了电子商务增长和员工满意度提升。
潍柴（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%。
爱科（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马力到马力不等）。由此，生产率提高了24%，生产周期缩短了60%。
葛兰素史克（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%。
汉高（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。
雷诺集团（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
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