2026全球灯塔工厂网络白皮书：改变运营模式增强运营韧性扩大转型势头-赛迪译丛

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- 1 - 2026 年 3 月 30 日 第 5 期 总第 726 期 全球灯塔工厂网络：改变运营模式，增强运营韧性， 扩大转型势头 【译者按】2026 年 1 月，世界经济论坛发布《全球灯塔网络：改变运 营模式，增强运营韧性，扩大转型势头》白皮书，聚焦网络八周年发展成 果。224 家灯塔工厂遍布 30 余国 40 余个行业，以生产率、供应链韧性等 五大维度为核心，探索数字化转型路径。报告核心聚焦三大主题：动荡时 代的运营韧性建设、人工智能驱动的认知网络打造、从试点到规模化的价 值落地，提出卓越中心驱动等三类转型模式。灯塔工厂通过技术整合、生 态协同与员工赋能，突破“规模化瓶颈”，实现人机协同与可持续发展。 赛迪智库对该报告进行了编译，期望对我国有关部门有所帮助。 【关键词】数字化转型 全球灯塔网络 运营韧性 人工智能 - 2 - 本白皮书旨在纪念全球灯塔工厂网络成立八周年，该网络已 成为企业实现世界级规模化运营绩效的顶尖学习社群。 全球灯塔工厂网络持续发掘制造与供应链生态中的领军者， 这些企业在员工发展、地球生态、经营绩效三大维度实现可量化 的价值创造。截至 2026 年 1 月，灯塔网络已沉淀 1150 多个可复 制数字化解决方案，2025 年新增 35 家灯塔工厂，首次纳入卡塔 尔、阿塞拜疆等国家的企业。网络成员从最初的 16 家工厂，发 展为遍布 30 余个国家、40 余个行业的 224 家基地，始终走在全 面、规模化绩效转型的前沿。2025 年，该网络新增以客户为中心、 人才发展两大评估维度，与此前的生产率、供应链韧性及可持续 发展维度共同构成五大核心评估支柱。该体系旨在持续发掘那些 在员工发展、生态效益及经营绩效上实现可量化价值的制造业与 供应链领军企业。核心提炼出动荡时代运营韧性建设、人工智能 （AI）赋能认知网络、试点到企业级规模化落地三大成功主题。 一、增强新时代的运营韧性 灯塔工厂不仅能够适应变化，更能打造韧性，在宏观环境动 荡、人口结构变化、技术变革的时代实现高质量发展。 过去一年，全球发展的关键词是“不确定性”。关税、地缘 政治动荡、通货膨胀冲击全球市场，重塑竞争格局，为全球经济 - 3 - 增长带来风险。世界经济论坛《首席经济学家展望报告：2025 年 5 月》显示，82%的受访经济学家认为当前全球经济存在“极高” 的不确定性，这意味着贸易与投资仍将面临持续压力。 2025 年初，贸易政策担忧占据风险认知的核心，而到年底， 相关担忧有所缓解。随着市场信心回升，企业领导者将关注点转 向地缘政治风险与企业自身发展重点，企业内部的运营约束成为 影响竞争力的关键因素，重新受到高度重视。 运营管理者面临诸多挑战，包括设备老化、员工队伍比以往 更年轻且经验不足等。抚养比（每名 65 岁以上老年人口对应的 劳动年龄人口数）在世纪之交为 6.8，而 2025 年首批工业化地区 的抚养比已降至 3.9（中国 4.9、北美 3.8、欧洲 3.8）。此外，预 计到 2030 年，美国制造业劳动力缺口将达 23%，中国达 31%， 印度则将出现 10%的劳动力过剩。在这些挑战下，保持企业的敏 捷性与韧性，需要制定贴合本地实际的战略，同时实现资产与员 工的高效管理。 价值链重构与资源约束进一步加剧了企业的压力，企业需要 在不影响运营连续性的前提下提升生产率。在这一背景下，韧性 成为充分释放生成式人工智能（GenAI）价值的基础。2024 年 5 月发布的一项研究显示，若将生成式人工智能与敏捷运营模式、 主动的员工再部署策略相结合，到 2030 年生产率年增长率有望 - 4 - 提升 10 倍，达 3%，而在常规发展场景下仅为 0.3%。但麻省理工 学院南达研究所近期的一份报告指出，目前 95%的企业生成式人 工智能试点项目未能实现可量化的成果，仅有 5%实现了可观的 投资回报率。问题并非在于技术潜力不足，而是缺乏将技术潜力 转化为企业持续价值的稳定运营环境。 构建网络敏捷性与规模化基础 赋能数字世界的人才发展 通过协作与使命扩大价值 灯塔工厂 构建韧性 的方式 核心能力 赋能要素 灯塔工厂 示例 运营敏捷性 应对波动与复杂性 网络现代化 构建可规模化 数字基础 人才转型 培养面向未来 的人才 AI以人为本 让创新触手可及 生态体系协作 扩大价值链价值 嵌入式可持续 发展 提升资源效率 借助数字孪生 重构价值链， 实现规划、生 产与物流的动 态适配 统一信息技术/ 运 营 技 术 架 构，通过无缝 数据流连接车 间、企业与规 划系统 数字优先的人 才模式，围绕 新技术、工具 与数据重构岗 位与工作流 一线主导的数 字 化 解 决 方 案，让操作员 与工程师可在 车间适配AI 端到端规划协 同，同步全价 值链需求、供 应与执行 循环资源运营 模式，通过闭 环系统管理物 料、能源与废 弃物 预测性风险建 模提供前瞻场 景，指导快速 运营决策 标准化数据基 础确保跨系统 的 模 型 一 致 性、连通性与 治理 在入职与培训 中嵌入数字技 术，弥合经验 差距，规划职 业路径 业务主导的用 例 优 先 级 排 序，将AI开发 聚焦于明确的 运营价值 共 享 知 识 生 态，通过数据 与实践连接供 应商与客户 AI与工业物联 网驱动的资源 优化，支持能 源、物料使用 与排放的预测 性控制 -83% 交付周期 3-6个月 新解决方案设计、 训练与部署时间 -6个百分点 约160万种设置选项 通过无代码能源平 台管理约，已推广 至其他5家工厂 约36% 接入工业物联网 平台的客户与供 应商端点占比 -43% 范围3排放 （绝对值） +6周 规划时间跨度 可见性 50+ 规模化部署 解决方案 -74% 一线管理者 流失率 60% 内部开发解决 方案占比 ~10+ 支撑转型的生 态伙伴关系 -18% 能耗 （绝对值） 中国南京 卡塔尔 拉斯拉凡 土耳其 伊兹密特 中国重庆 中国苏州 阿塞拜疆 苏姆盖特 中国常州 法国埃夫勒 中国昆明 来源：全球灯塔网络 图 1：2025 年灯塔工厂构建韧性的核心能力与赋能要素 2025 年的灯塔工厂为突破这一困境提供了答案：通过布局核 - 5 - 心能力与赋能要素，打造适应性强的运营与技术基础，赋能员工 面向未来发展，以创新与使命实现规模化转型（见图 1）。 （一）打造网络敏捷性与规模化发展的基础 持续变革要求企业具备实时调整生产、供应链与资产配置的 快速转向能力。数据显示，供应链中断平均导致企业一年 45%现 金利润损失，尽管 86%的企业领导者已布局供应链转型，但仅约 四分之一完成落地。对此，灯塔工厂将全网络韧性定为战略核心， 赋能一线团队自下而上创新，形成可复制、可规模化的运营韧性 与敏捷性构建路径。 1、运营敏捷性：快速适应波动与复杂性 当前全球市场动荡加剧，运营敏捷性成为企业核心竞争力， 灯塔工厂通过两大关键举措实现动态适配：一是依托数字孪生技 术重构价值链，作为实体系统的虚拟复刻，该技术可快速模拟、 优化生产与物流流程（如西门子数控通过其实现生产线动态调整， 缩短交付周期 83%），即便面临技术应用不均衡的行业现状，灯 塔工厂仍通过系统管控规避安全与延迟风险，将技术价值落地； 二是搭建主动风险管理体系，摒弃传统预测模型，嵌入动态风险 建模、情景模拟等工具，预判供应链薄弱环节（如土耳其石油整 合数字孪生与 AI 预测，优化原油供应链决策；卡塔尔壳牌通过 资产健康监测，延长设备寿命 6 年）。同时，灯塔工厂聚焦本地 - 6 - 化、价值导向的解决方案，平衡效率与韧性，结合实时数据分析 与适应性供应链战略，在应对地缘政治、通胀等波动时，实现快 速、数据驱动的决策响应。 2、网络现代化：重塑传统系统、流程与思维模式 在设备老旧、系统与流程固化的工厂推广转型面临诸多障碍。 传统系统的优化往往以维持当前运营为目的，可能抑制创新、阻 碍数字化进程。灯塔工厂围绕使命与愿景适应系统、流程，更重 要的是思维模式，打造能在持续变革中长久运转的转型引擎。一 方面搭建统一信息技术/运营技术架构，实现 85%生产与物流终端 互联互通，打破数据壁垒，通过云混合部署与生态协作，加速技 术落地，解锁端到端可视、快速响应与风险预警能力；另一方面 跳出单纯技术升级，推动流程重构与思维转变，通过跨职能协同、 统一治理体系（如土耳其石油整合商务、技术与运营团队），避 免传统层级架构对创新的抑制。核心是平衡速度与标准化、自主 与可视、互联与安全的关键矛盾，将“技术升级”转化为“运营 效能提升”，为规模化转型筑牢基础。 （二）赋能员工在数字时代实现成长 灯塔工厂直面生产场景中出现五代人跨代际协作现状，及地 域化人才流动、稀缺等独特挑战，构建全周期员工发展体系，通 过将数字化与 AI 工具嵌入员工吸引、招聘、入职、培训、留任 - 7 - 全生命周期，既弥补技能缺口、契合员工职业愿景，也向数字原 生代人才彰显科技前瞻性，打造数据驱动的员工需求洞察与赋能 模式。 1、员工队伍转型：赋能跨代际与数字原生代员工队伍 面对生产场景五代同堂、人才流动与稀缺等地域挑战，灯塔 工厂聚焦跨代际与数字原生代员工赋能：一方面以数字化路径吸 引年轻人才，依托企业技术实力、技能可视化及针对性培训（如 海尔重庆员工技能匹配体系）加速新员工成长；另一方面数字化 技能矩阵，融入游戏化激励与适应性工作场景，通过 AI 优化招 聘（如友达光电苏州运用稳定性预测模型评估求职者的积极性、 灵活性和对倒班制的接受度），平衡供需、降低离职率，打造数 字时代多元化队伍。数据显示，其数字化员工发展体系平均缩短 新员工熟练度周期 40%，核心岗位离职率降低 7%。 2、推动人工智能普及：以普惠技术实现创新规模化 灯塔工厂借 AI 技术平民化契机，以低代码/无代码、大语言 模型赋能工具为核心，降低开发门槛，让一线员工主导 58%解决 方案创新（如阿塞拜疆苏姆盖特尿素工厂无代码能源优化平台， 让缺乏数据分析专业知识的一线操作员工也能优化尿素生产环 节的能源使用、减少排放）。同时聚焦业务导向，优先将 AI 用 于核心价值场景，自动化重复性工作、释放人力聚焦高价值任务 - 8 - （如友达光电虚拟主管助手），实现创新自下而上规模化，吸引 数字原生代人才、激活资深员工价值，筑牢创新韧性。 （三）通过协作与使命扩大价值 尽管全供应链数字化潜力巨大，但超 40%企业仍无法掌握一 级供应商绩效数据，端到端透明化面临诸多障碍；而灯塔工厂已 将约 36%客户与供应商接入物联网平台，从内部效率提升转向供 应链协作网络构建，以透明互信、能力共建、长期价值创造为核 心深化合作，同步推进减废、可追溯与脱碳目标，彰显数字化领 导力的供应链延伸价值。 1、生态体系协作：扩大整个价值链价值 灯塔工厂能够将早期数字化成果转化为体系层级价值，核心 在于推动价值链协作实现了关键转型，即从交易型协作转向变革 型协作。依托统一标准、数据信任和利益协同机制，构建涵盖供 应商、客户、高校、初创企业的生态协作网络。通过技术赋能（如 中国昆明云南白药以卫星遥感、AI 助力种植户提升产能与品质）、 资源共享（如联合开发数字化工具、共建标准），将转型价值延 伸至全价值链，不仅优化自身供应链稳定性，更助力合作伙伴提 升能力、实现共赢。同时依托生态协同开拓关键原材料新来源、 推进循环经济模式，在放大整体价值的同时，为行业可持续发展 奠定基础。 - 9 - 2、嵌入式可持续发展：重塑资源效率与循环模式 灯塔工厂开展生态体系协作，将单厂运营成果升级为全网络 价值，推动价值链整体的生产率、可持续发展与韧性。面对大宗 商品价格波动，灯塔工厂通过降低对全球物流和海外生产的依赖 提升运营稳定性，同时持续深化循环经济布局，以产品与物料回 收再利用实现资源循环增值（如施耐德电气法国埃夫勒配送中心， 打造循环经济核心运营模式，整合数据、财务与实体系统开拓关 键原材料新来源，将循环类产品占比提升至 38%；两年内实现范 围 31排放降低 43%、一次性塑料使用减少 40%、能耗降低 18%）。 二、构建应用人工智能的认知网络 灯塔工厂正引领企业从数字化赋能向原生 AI 企业的转型，将 主动智能融入工厂和价值链的各个环节。其在 AI 部署上处于行 业领先，持续推进分析型 AI、机器学习与核心场景融合，并加快 应用生成式 AI，推动从“智能工厂”向具备自学习、自适应、自 主能力的“认知工厂”转型，同时重构全球价值链，实现从数字 化组织向认知网络式 AI 原生组织升级。 （一）掌握人工智能应用：从炒作到扩大资产 1、驾驭人工智能应用的 S 型曲线 1 依据 GHG Protocol（温室气体核算体系）定义，指企业价值链上下游（不含自身运营）产生的碳排放，用于衡 量供应链可持续发展水平。 - 10 - 人工智能的规模化落地遵循典型 S 型曲线，多数企业仍困于 前期试点瓶颈，难以突破拐点实现全域普及，而灯塔工厂凭借精 准的场景布局与落地策略，成功跨越试点陷阱，领跑行业 AI 转 型。 灯塔工厂摒弃盲目跟风的技术堆砌，聚焦生产运维、供应链 协同、品质管控等高价值核心场景，稳步推进分析型 AI、机器学 习的深度融合，同时抢抓生成式 AI 落地机遇，分层分级推进 AI 部署。2025 年灯塔工厂顶级用例中，分析型 AI 与机器学习占比 达 62%，生成式 AI 占比从 2024 年的 9%提升至 23%，AI 智能体 应用占比达 5%。相较于普通企业的零散试点，灯塔工厂建立了 完善的 AI 落地保障体系，统筹技术适配、流程适配与人才适配， 打通数据壁垒、优化落地路径，加速 AI 从单点试点向全流程、 全价值链渗透，不仅实现 AI 应用效率的大幅提升，更依托规模 化 AI 应用，筑牢认知工厂与认知网络的建设根基，持续放大数 字化转型价值，拉开与行业内其他企业的差距。 2、灯塔工厂将技术决策视为业务关键决策 灯塔工厂摒弃“重技术、轻业务”的误区，将技术决策归为 核心业务决策，杜绝脱离实际的盲目技术投入，确保 AI 等数字 化技术落地始终贴合业务需求、服务经营目标。这类企业不单纯 追求技术先进性，而是立足自身业务痛点与价值链短板，锚定提 - 11 - 质、降本、增效、强韧性等核心业务目标筛选技术、布局应用， 建立技术投入与业务价值的强关联。同时搭建跨职能决策机制， 统筹技术团队、业务团队、运营团队协同发力，平衡技术创新与 落地可行性，让技术部署精准对接业务场景，避免试点碎片化、 价值难转化的问题，真正依托技术赋能实现业务提质与规模化价 值释放，为认知工厂与认知网络建设夯实基础。 3、聚焦高影响力垂直应用，破解“生成式人工智能悖论” 灯塔工厂聚焦高价值、高影响力的垂直业务场景，避免泛化、 炫技式的生成式 AI 应用，有效破解“投入大、见效慢、价值不 清晰”的悖论。企业以业务痛点为导向，将 AI 技术与生产、质 量、供应链、研发等核心环节深度绑定，优先落地可量化、可复 制、可规模化的场景。如海尔上海工厂，通过聚焦垂直领域的真 实需求，部署人工智能生成内容（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）驱动的虚拟设计助手，实现每月设计产出增 加 67%，大幅缩短研发周期、提升定制化订单能力，让 AI 从试 点走向规模化部署，实现效率提升、成本下降与价值创造的统一， 为认知工厂与认知网络建设提供坚实支撑。 （二）认知工厂：以人为本的人工智能，坚守价值导向 灯塔工厂正从“智能工厂”向具备自主学习、自适应与自主 运营能力的认知工厂升级。在 AI 智能体支撑下，可实现单人管 - 12 - 控多套系统，核心流程实时决策能力持续增强。依托工艺知识与 数据生态，灯塔工厂构建 AI 驱动的“智慧大脑”，实现全流程 高效精准统筹。 1、“人机协同”决策：在自动化与监督之间取得平衡 AI 应用需建立严格的安全与治理体系，代理式 AI 更强调严 谨性。灯塔工厂将人工监管作为核心设计原则，突破传统被动式 “人机协同”模式。随着 AI 智能体间协同管控规模扩大，明确 人工介入节点、界定责任归属愈发关键。公平性审计、可解释性 框架与治理闭环成为保障 AI 可信的前提，确保决策透明可追溯， 让管理者既知结果、也知缘由。当决策风险偏高、复杂度适中时， AI 协作模式更优。如昆岭公司苏州工厂的 AI 辅助参数平台，可 动态调整设备参数、保障产品品质，人工仅需监管极端情况。当 风险与复杂度适中时，条件自主模式效果显著，如昆岭闭环参数 调节系统，依托智能机器人保障薄膜厚度均匀，减少安全风险并 降低操作技能门槛。 2、从任务执行到人工智能监管：AI 驱动运营中的新角色 部分灯塔工厂持续突破自主化边界。海尔上海工厂的自适应 焊接编程智能体，解决了多品种配置管理难题：传统焊接机器人 需人工逐点示教，新模式通过强化学习自主优化编程，在保持高 精度的前提下将时间从 16 小时压缩至 1 小时。尽管完全自主的 - 13 - 代理式 AI 仍处于探索阶段，但灯塔工厂已通过清晰界定人工干 预时机与场景，率先形成高效人机协同模式。 （三）认知网络：以人工智能统筹价值链 灯塔工厂将 AI 深度融入各运营层级，重新定义全球价值链， 从数字化原生组织向 AI 原生组织升级，形成认知网络，实现人 员、AI 智能体与机器人的无缝协同，推动运营效能持续提升。 1、从 0 到 1：构建首个供应链“大脑” 从认知工厂向认知网络演进，首要任务是搭建可向工厂与生 态伙伴开放的核心智能层——供应链“大脑”，为跨工厂可视化、 协同决策的代理式生态奠定基础。随着任务型智能体逐步普及， 价值创造更加依赖可自主推理、决策与执行的统筹智能体。孤立 的任务智能体难以形成规模化价值，其核心是通过人员、流程与 技术协同，重构供应链网络，实现数据驱动与实时决策。灯塔工 厂的统筹智能体可协调各类任务智能体，并深度集成 AI 模型、 机器人流程自动化（RPA）、查询系统等现有技术，平衡多方冲 突目标，在复杂运营约束下实现比人工更高效、更稳定的执行。 统筹智能体需结合场景定制开发，灯塔工厂通常先从一两个生态 试点验证价值，再逐步向多领域推广。 2、闭环管理：将客户反馈转化为自主质量改进 随着供应链与制造节点深度连接，转型从生产运营延伸至客 - 14 - 户体验。面对全球客户投诉与质量改进挑战，美的泰国是拉差工 厂搭建 AI 驱动系统，实现“客户之声”到“流程之声”的端到 端自动化。系统通过中心平台采集反馈并与质量管理体系联动， 依托图匹配算法与可追溯数据定位责任环节，利用大语言模型分 析根因，经工程师机器人验证后自动生成整改建议，实现客户反 馈、生产响应与质量预判的数据闭环，质量问题解决时间从 3 个 月缩短至 1 天。 三、改变运营模式，扩大灯塔工厂转型势头 灯塔工厂深知，扩大转型势头应从根本上改变运营模式，同 时投入资源培育核心能力，赋能员工队伍，激发基层创新活力。 尽管转型优势显著，但扩大转型成效仍是