IT之家 10 月 11 日消息，世界经济论坛于 10 月 8 日发布了最新一批“灯塔工厂”名单，22 家制造企业加入全球灯塔网络，其中位于中国的工厂有 13 家，占比接近 60%，创下历史新高。
灯塔工厂是由世界经济论坛联合麦肯锡咨询公司在 2018 年 9 月夏季达沃斯论坛上提出的一项倡议。自 2018 年开始，世界经济论坛与麦肯锡咨询公司在全球发起评选“灯塔工厂”的倡议，寻找制造业数字化转型的典范。
“灯塔工厂”榜单，被认为某些特定的程度上代表了全球制造业智能化、数字化的前沿水准。入围企业虽不论规模大小，但需集成至少 5 个世界级领先水平的技术应用，且在环境保护、能源节约、资源循环利用等方面取得显著成果。
据IT之家报道，“灯塔工厂”名单上一次更新是 2023 年 12 月，全球“灯塔工厂”累计达到 153 座。其中，位于中国的工厂数量达到 63 家，居全球首位。
目前全球灯塔工厂数量达到 172 家，来自 31 个国家的 35 个不一样的行业。新晋 22 家灯塔工厂中，其中有 13 座在中国：
工业富联（中国深圳）：为了履行消费电子行业的碳中和承诺，工业富联采用人工智能、物联网和其他第四次工业革命技术来优化材料回收、追踪实时碳足迹以及推进流程创新，以实现可持续发展。
美的洗衣机（中国合肥）：作为全世界顶级的洗衣机生产商和可持续发展领军企业，美的洗衣机合肥工厂部署了 24 个第四次工业革命技术用例，以减少排放和优化能源使用。目前，该厂使用的 31% 的能源来自太阳能，对 40% 的水进行了循环再利用，将产生的废弃物减少了 22.1%。
青岛啤酒（中国青岛）：啤酒酿造工业属于传统产业。青岛啤酒厂利用先进的算法和物联网部署了 25 个使用案例，旨在降低啤酒生产的能耗和碳强度。工厂的单位能耗降低了 25%。
阿斯利康制药（中国无锡）：面对国内降价和日益波动的市场需求，阿斯利康制药无锡工厂部署了 34 项第四次工业革命用例，包括AI和算法等，以促进生产同步化和提高制造效率。该厂将产量提高了 55%，将制造交付周期缩短了 44%，将不完美批次减少了 80%，并把劳动生产效率提高了 54%。
通用电气医疗（中国北京）：服务 160 个国家的通用电气医疗北京工厂在 26 条生产线 个数字解决方案，满足了复杂的制造和质量发展要求。该厂利用人工智能进行缺陷检验测试和深度学习，将生产周期缩短了 66%，将生产废料减少了 66%，将客户投诉降低了 73%。
蒙牛乳业（中国银川）：为了向更多消费的人提供更加新鲜、更有营养的乳制品，蒙牛乳业宁夏工厂实施了从智能决策到柔性自动化的 30 多个第四次工业革命高级用例。这些用例覆盖了牛奶加工、包装和检测等各环节，将交付周期缩短了 55%，将质量缺陷减少了 60%，将经营成本降低了 32%，极大改善了经营效率和产品质量。
海信日立空调系统（中国青岛）：为满足全球市场的需求，海信日立空调系统青岛工厂落地了 40 多个第四次工业革命用例，将产品研究开发速度提高了 37%，劳动生产效率提高了 49%，生产所带来的成本降低了 35%。
三门核电（中国台州）：三门核电致力于实现零事故。为了更好的提高运营安全性，三门核电部署了 40 多个第四次工业革命用例，包括AI和机器人技术。得益于这些举措，该厂继续保持零安全事故，将能力因子提高了 1.5%，将大修周期缩短了 46%，同时将劳动生产效率提高了 18%。
三一重能（中国韶山）：未解决大型风机叶片生产和运送过程中的各项挑战，三一重能部署了 29 个第四次工业革命技术用例，包括AI和智能自动化，将产品缺陷减少了 20%，将生产效率提高了 33%，将交付时间缩短了 34%，展示了数字技术对清洁能源发展的巨大影响力。
太原重工轨道交通设备（中国太原）：为满足高速铁路严格的安全和品质衡量准则，该厂实施了 40 多个第四次工业革命技术用例，通过采用AI和柔性自动化技术，逐步的提升生产效率和产品质量，将缺陷率降低了 33%，将单位成本降低了 29%，将产量提高了 33%。
郑州煤矿机械集团（中国郑州）：为满足对于全定制液压支架和更快交付的需求，郑州煤矿机械集团部署了 48 个第四次工业革命技术用例，包括物联网、机器学习和自适应自动化等创新技术，转型成为高效、灵活的智慧工厂，将订货交付时间缩短了 66%，将人均产量提高了 205%，将产品缺陷率降低了 73%。
海尔（胶州）空调（中国青岛）：为满足快速增加的全球需求，解决研发、交付和售后服务等环节的滞后响应问题，作为一家 90% 的产品供应全球的空调工厂，海尔（胶州）空调采用大数据、高级算法和生成式人工智能等技术，优化了整个价值链，将设计周期缩短了 49%，订单交付时间缩短了 19%，海外市场故障率降低了 28%。
施耐德电气（中国上海）：鉴于全球订单大面积上涨，新能源市场的最小存货单位增加了 4 倍，施耐德电气上海将自动化水平提升了 20%，并整合了多项先进的技术，包括机器学习驱动的原型设计、智能规划和生成式人工智能推动的系统维护等，将产品上市速度提升了 63%，将按订单生产的交付时间缩短了 67%，将劳动生产效率提高了 82%。
