2023年1月13日，世界经济论坛（WEF）公布最新一批“灯塔工厂”名单，全球有18座工厂新入选，其中8家位于中国。截至目前，中国的“灯塔工厂”增至50座，占比依然超过总数的1/3以上，持续排名全球第一。没有几个行业能够逃脱新冠疫情带来的不利影响。然而，一些“灯塔工厂”已经掌握了如何在制造业网络上推广先进技术，向其他工厂展示了如何摆脱上述不利的宏观经济因素。
我们关于灯塔工厂的全面盘点继续上新18位新成员，批次已经来到第10批！
01
全球132家灯塔工厂全列表
02
132家灯塔工厂简介
小编先把新鲜出炉的最近三批（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！
第十批（新鲜出炉）
第十批18家（2023年1月公布）
1
日月光半导体（中国台湾高雄）
图源：ASE
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%。
图源：dailysabah
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。
图源：CEAT
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%。
图源：MantaMESH
6
工业富联（中国深圳）
7
海尔（中国合肥）
图源：海尔中国
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。（点击下图查看）
9
强生消费品医疗（印度穆兰得）
强生穆兰得工厂外景
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）。（点击下图观看视频）
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%。
图源：LGElectronicsUSA
12
亿滋（中国苏州）
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。
图源：P&G
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。
图源：Unilever
15
联合利华（中国天津）
16
西部数据（菲律宾内湖）
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）
第九批
第九批11家（2022年10月公布）
安捷伦科技（新加坡）
图源：安捷伦科技中国（图片链接可点击进入看详情，下同）
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。
宁德时代5G智慧涂布
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。
西普拉印多尔工厂参考图
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。
图源：Danone
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%。
图源:瑞迪博士全球官网
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。
图源：伟创力官网
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%。
美的（中国，顺德）
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。
亿滋印度斯里城工厂图
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%。
西部数据（中国，上海）
图源：西部数据官网
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）
强生旗下杨森制药（拉蒂娜）
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）
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100%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%。
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）
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）
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%。
第一批
概要：经过为期一年的调研，世界经济论坛公布全球首批九家最先进的工厂，肯定了它们在应用第四次工业革命技术、实现生产现代化方面的突出表现。从九家“灯塔工厂”的地理分布来看，欧洲虽然至今仍无本土互联网巨头，但在将先进技术应用于制造业方面依然保持强大实力。五家“灯塔工厂”位于欧洲，三家位于中国，还有一家在美国。这些工厂成功运用第四次工业革命技术，提高经济和运营效益，因而在1,000多家工厂中脱颖而出。
第一批9家（2018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
图源：无锡高新区在线
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）
图源：爱尔兰投资发展局
菲尼克斯电气（德国巴特皮尔蒙特和布隆伯格）
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160%
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）
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
新晋“灯塔工厂”具有广泛的行业和地理位置代表性：四家位于欧洲，两家位于中国，还有一家位于中东。特别值得注意的是，其中还包含一家中等规模的企业——总部位于意大利的Rold。因缺乏足够的规模和资源而无法实现先进技术高成本效益应用，是企业常见的重大挑战之一，而该工厂能突破这一限制，显然十分难能可贵。
第二批7家（2019年1月公布）
宝马集团（德国雷根斯堡）
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%至8%。
图源：麦肯锡
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）
塔塔钢铁（荷兰艾默伊登）
这座大型工厂拥有9,000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
这些灯塔工厂涵盖多个地区，跨越不同行业，指引着其他工厂勇于克服挑战，升级制造系统，积极应用人工智能、大数据分析和3D打印等前沿科技。灯塔工厂评选的依据是看企业能否综合运用这些技术来提升经营效率并推动企业创新。
第三批10家（2019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Cléon）
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）
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
这18家新工厂提升了灯塔网络的多样性，包括巴西、日本和新加坡等新加入国家，以及半导体和农业设备等新行业。将近一半的新灯塔是端到端工厂，在工厂之外推动价值创造，从而影响整个价值链的转型。
第四批18家（2020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5,000万美元的价值。
图源：宝钢股份直通车
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%。
图源：康明斯中国
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%。
图源：苏州工信
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。
图源：宝洁中国
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%。
图源：潍柴集团
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500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）
MODEC（巴西里约热内卢）
Petkim（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。
图源：Petkim官网
联合利华（阿联酋迪拜）
强生视力健（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。
第五批
全球灯塔网络由世界领先企业组成，他们在广泛应用第四次工业革命技术方面展现了非凡的领导力。在新冠疫情危机之下，面对前所未有的严重破坏，这些制造商自谋出路，提高了企业的可持续性、竞争力以及客户满意度。
第五批10家（2020年9月公布）
阿里巴巴（杭州）
美光科技（台中）
美的集团（广州）
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%。
联合利华（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。
图源：合肥市人民政府
雷诺集团（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。
JanssenLargeMolecule（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。
诺和诺德（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%
沙特阿美（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150x40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。
图源：阿美亚洲
DCPMidstream（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，DCPMidstream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。
施耐德电气（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%。
图源：施耐德电气
第六批
第六批15家（2021年3月公布）
博世（中国苏州）
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%。
图源：博世资讯小助手
富士康（中国成都）
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%。
图源：富士康
惠普（新加坡）
随着产品复杂性的提升和劳动力短缺带来质量和成本挑战，为了在国家层面重点打造高附加值制造业，惠普新加坡踏上了第四次工业革命的征程，推动工厂从响应式劳动密集型模式，转变为人工智能驱动的高度数字化、自动化生产经营模式，从而将生产成本提高了20%，将生产效率和产品质量提升了70%。
美的（中国顺德）
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%。
ReNew（印度胡布利）
塔塔钢铁（印度贾姆谢德布尔）
为了解决运营关键绩效指标停滞和垄断原料优势即将丧失的问题，具有110年历史的塔塔钢铁贾姆谢德布尔工厂克服根深蒂固的文化和技术传统，部署了多项第四次工业革命技术：在采购环节部署了机器学习和高级分析技术，将原材料成本减少了4%；在生产和物流规划环节部署了规范性分析技术，将客户服务成本降低了21%。
青岛啤酒（中国青岛）
纬创（中国昆山）
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%。
汉高（西班牙加泰罗尼亚）
强生消费者保健（瑞典赫尔辛堡）
宝洁（法国亚眠）
宝洁亚眠工厂长期致力于在新产品生产过程中推动运营转型，如今全面拥抱第四次工业革命技术，采取了数字孪生技术和数字化运营管理和仓储优化解决方案，三年内使产量持续增长了30%，将库存水平降低了6%，整体设备效能提高了10%，并将废品废料减少了40%。
西门子（德国安贝格）
为了达成生产效率目标，该工厂采取了结构化、精益化数字工厂策略，部署了智能机器人、人工智能工艺控制和预测维护算法等技术，在产品复杂性翻倍、电力和资源消耗不变的情况下，将工厂产量增加了40%。
STAR炼油厂（土耳其伊兹密尔）
为了维持公司在欧洲炼油行业的竞争优势，伊兹密尔STAR炼油厂最初的规划定位是成为“世界上技术最先进的炼油厂”。该厂投入了7000多万美元，大力部署先进技术（比如资产数字化绩效管理、数字孪生和机器学习等）和提高组织能力，将柴油和航空燃油的产量提高了10%，同时将维护成本降低了20%。
爱立信（美国路易斯维尔）
随着5G无线电需求的不断增加，爱立信在美国建立了基于5G技术的数字化和本地化工厂，以贴近客户的需求。该厂采取了灵活的运作方式和高效的工业物联网基础设施，在12个月内打造了25个用户案例，因此将每位员工的产出提高了120%，将订单交付周期缩短了75%，并将库存水平降低了50%。
宝洁（美国莱马）
第七批
全球灯塔网络及其90家工厂为整个生产链适应技术发展、改善生产工艺和培育劳动力技能描绘了蓝图。从制药、医疗产品和消费品，到各类先进产业，这些多元化组织涵盖75个地区，展示了第四次工业革命技术如何在提高企业利润的同时，创造积极的环境效益。
第七批21家（2021年9月公布）
德龙集团（特雷维索）
为了加强市场竞争力，德龙集团特雷维索工厂投资打造数字化和分析能力，提高了业务经营的灵敏度（将最小订单量降低了92%，将交货期缩短了82%）和生产效率（将劳动力生产率提高了33%），实现了产品的高质量（将现场品质提高了33%，并获得了食品和饮料行业认证）。
伟创力（阿尔特霍芬）
强生视力健（伦敦）
为了改善客户体验，强生视力健采用了适应性流程控制、人工智能和机器人等第四次工业革命的个性化技术，有效应对复杂性不断上升的问题（将库存量单位提高了50%），实现了百分百的个性化包装配置，将客户服务水平提高了8%，同时将到达货物的碳足迹减少了53%。
汉高（托卢卡）
强生旗下骨科公司德普伊辛迪斯（DePuySynthes）（布里奇沃特）
Protolabs（普利茅斯）
Protolabs是一家数字化本地制造商，通过利用数字线程技术，为客户提供注塑生产服务，从而踏上了经营转型之旅，从只提供原型服务的供应商，转变为生产供应商。公司将生产周期缩短为一天，实现了高于行业平均水平20%的毛利润，一举超越传统的竞争厂商。
友达光电（台中）
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%。
宁德时代（宁德）
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%。
中信戴卡（秦皇岛）
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%。
图源：中信集团
富士康（武汉）
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%）。
富士康（郑州）
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%。
海尔（天津）
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%。
群创光电（高雄）
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。
LS电气（清州）
为了满足日益上升的需求，也为了降低生产成本，LS电气对韩国清州一处工厂进行了变革，采用了基于工业物联网的自动化技术、基于机器学习的检测技术和先进的流程控制技术，实现了大规模的定制化生产，并将生产成本降低了20%。
三一（北京）
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（无锡）
联合利华（太仓）
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。
西部数据（槟城）
随着对产品质量的要求越来越严格，同时还要优化成本，西部数据槟城工厂积极拥抱第四次工业革命的技术，向“熄灯制造”模式转型，实行自动化生产和物流，将工厂成本降低了32%，并通过打造智能化规划系统，转向按单定制模式，因此将产品库存减少了50%，将交货周期缩短了50%。
19
西部数据（巴真武里）
随着硬盘驱动器的市场需求快速上升、产品质量要求日益严格和成本压力不断增加，西部数据泰国工厂利用网络互连和先进分析技术，实时公开供应商、生产、物流和客户信息，并提供基于数据的洞察和预测，从一个产能饱和的制造工厂，转变为一套数字化运营系统，最终将工厂产量提高了123%，将采购和生产成本降低了30%，将产品退货率降低了43%。
20
Arelik（埃斯基谢希尔）
为了应对不断增加的客户需求和日益多元化的产品需求，Arelik利用其灵活的工作室，两年之内在自动化、机器人物流和数据人工智能系统等领域部署了30多个高级用例，实现了灵活的产品制造，投资回报周期缩短为1.2年。
21
沙特阿美（布盖格）
为了进一步提高产品质量和可持续发展水平，这家具有70年历史的世界最大石油加工和原油稳定工厂发挥数据、先进分析和自动化技术的力量，推进制造工艺的转型，将产品质量提高了21%，并将能耗降低了14.5%。
全球灯塔网络是一个由生产工厂和价值链组成的社区，其成员都是善于采用并整合第四次工业革命各项先进技术的世界领导者。
这些灯塔工厂利用人工智能、3D打印和大数据分析等第四次工业革命技术，大规模提升效率和竞争力，转变商业模式和推动经济增长，同时增强劳动力能力和保护环境，并推动各地区、各行业的制造商参与学习。该网络是世界经济论坛与麦肯锡公司合作开展的项目，加入网络的工厂和价值链由一个独立的专家小组评选产生。