全球灯塔网络：思维转变对数字化转型影响和规模的推动

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- 1 - 2025 年 5 月 12 日 第 14 期 总第 689 期 全球灯塔网络： 思维转变对数字化转型影响和规模的推动 【译者按】2025 年 1 月，世界经济论坛与麦肯锡联合发布《全球灯塔 网络》报告，总结了全球 189 家标杆工厂的转型成效。报告分析了跨行业 协作及 AI 技术对生产效率的驱动作用，确定其“价值回馈”的关键性策 略，包括预防流程债务、开发模块化资产、赋能一线员工及循环经济实践， 助力企业三年内实现 2-3 倍投资回报。同时报告预测了技术与人文融合将 成为制造业低碳、敏捷转型的核心路径，为可持续产业生态提供可复制方 案。赛迪智库信息化与软件产业研究所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 人工智能 低碳 - 2 - 一、概述 全球灯塔网络成立六年来，通过表彰制造业中推动数字化转 型的领军企业，构建了覆盖 33 个国家、35 个行业的 189 家“灯 塔工厂”，数量较 2018 年增长四倍。这些工厂分为三类：单一 工厂（聚焦生产优化）、可持续工厂（减排与循环经济）、端到 端价值链工厂（全链条协同）。其成功源于跨行业协作——65% 的新晋工厂借鉴至少 3 家不同行业灯塔经验，形成可复用的转型 方案，帮助企业突破“试点困境”，实现三年 2-3 倍、五年 4-5 倍的投资回报率。技术应用上，77%的用例由分析型 AI 驱动（如 预测性维护），9%采用生成式 AI，推动成本、周期及次品率平 均改善超 50%。此外，灯塔工厂通过数据平台整合价值链，将新 品推出周期缩短 50%，疫情期间营收冲击仅为同行 1/8，并减少 范围 1 和 2 排放 30%-50%，范围 3 排放通过循环合作初步优化。 灯塔工厂延续了工业物联网（IIoT）等早期技术所验证的经 验，始终高度专注于“价值回馈”方法，预防“流程债务”。其 核心策略包括：智能产品导入工具套件、一体化的韧性枢纽和借 助技术和合作实现循环经济解决方案。 二、新晋灯塔工厂的经验 全球灯塔网络由世界经济论坛与麦肯锡于 2018 年联合发起， - 3 - 旨在表彰通过技术创新显著提升生产力与可持续发展的领军企 业。作为第四次工业革命的实践标杆，该网络汇聚富士康、强生、 施耐德电气等全球领军企业，形成跨行业顾问委员会，推动规模 化转型。其成员（“灯塔工厂”）通过应用 AI、物联网等技术， 结合一线人才创新与循环经济方案，突破“试点困境”，实现运 营效率与减排双突破。例如，2024 年的灯塔工厂分两批进行评估， 聚焦数字化与可持续领域的卓越实践（见表 1）。 表 1：2024 年灯塔工厂评选类别 （一）如今的全球灯塔网络：一个鼓舞人心的同行网络 全球灯塔网络自成立以来，从最初的16家扩展至189家工厂， 覆盖 30 多个国家及 35 个行业，规模较 2018 年增长四倍。这些 工厂分为单一工厂（聚焦生产优化）、可持续类、端到端价值链 类，并在重型设备、食品饮料等新兴领域快速渗透。通过 1000 - 4 - 多个用例和 2000 多项指标验证，灯塔工厂证明“试点困境”可 被突破：新晋企业仅需 10-20 个月完成转型，速度提升 25%-50%， 投资回报率在 3 年、5 年内分别达 2-3 倍、4-5 倍，远超行业平均 水平。图 1 展示了灯塔工厂按评选类型、地域和行业的分布情况。 灯塔工厂每年新增 5 个国家、10 个细分行业。最近，在重型设备、 上游材料、食品和饮料等行业，以及中欧和东南欧、南亚和东南 亚地区以及美洲部分地区，灯塔工厂的数量都有所增长。 图 1：2024 年，灯塔工厂的构成多样化 全球灯塔网络的核心优势在于其开放的知识共享机制。65% 的工厂在转型中借鉴至少 3 家其他行业灯塔经验及 2 家生态伙伴 实践，仅 18%的学习对象来自自身行业。例如，汽车、电子等领 域的经验可启发八个以上其他行业。依托世界经济论坛平台，企 业通过协作跳过试错阶段，直接应用已验证的转型方法。 （二）2024 年新晋灯塔工厂：提高卓越运营的标准 每个灯塔工厂都可以实现卓越运营：新区域、新行业和新解 决方案。2024 年，全球灯塔网络认定 36 家灯塔工厂，分布 30 多 - 5 - 国，新增瑞士、越南和摩洛哥，摩洛哥成非洲首例，覆盖行业领 域扩大四倍。 图 2：2024 年新晋灯塔工厂情况 现有灯塔工厂 新增单一工厂灯塔 工厂 新增可持续灯塔 工厂 汽车 德国大陆集团 捷克共和国拉贝河畔 布兰迪斯 法雷奥汽车内部 控制有限公司 中国深圳 个人护理 联合利华 印度廷苏基亚 家用电器 贝科 土耳其安卡拉 海尔集团 中国青岛 海信日立 中国青岛 曾入选端到端灯塔 美的 中国合肥 轮胎 西亚特（CEAT） 印度斯里佩鲁姆布杜尔 贵州轮胎股份 有限公司 中国贵阳 有色金属产品 阿联酋全球铝业公司 阿联酋塔维勒 诺贝利斯 美国乌里希斯维尔 中信戴卡股份 有限公司 摩洛哥阿穆尔·塞弗里亚 半导体 联合微电子公司 中国台南 能源 三门核电站 中国台州 可再生能源 三一重能股份 有限公司 中国台州 电子器件 富士康工业互联网 股份有限公司 越南北江 曾入选单一工厂灯塔 富士康工业互联网 股份有限公司 中国深圳 施耐德电气 墨西哥蒙特雷 制药 阿斯利康 瑞典南塔列 阿斯利康 中国无锡 罗氏集团 瑞士巴塞尔 钢材 北京首钢冷轧薄板 有限公司 中国北京 纽柯公司 美国塞达利亚 太重集团轨道交通 中国太原 食品饮料 可口可乐 新加坡大士湾 蒙牛乳业 中国宁夏 青岛啤酒厂 中国青岛 海天调味食品股 份有限公司 中国佛山 石油天然气 沙特阿美 沙特阿拉伯北加瓦尔 工业自动化 西门子 德国菲尔特 西门子 德国埃兰根 曾入选端到端灯塔 施耐德电气 中国无锡 施耐德电气 中国上海 医疗设备 通用医疗保健 中国北京 建设项目 法罗里奥集团 英国伦敦 实验室设备 安捷伦科技公司 中国上海 安捷伦科技公司 马来西亚槟城 化学品 吉友联 印度巴鲁奇 工业设备 美的 中国重庆 郑州煤矿机械 中国郑州 新增端到端灯塔 工厂 最新灯塔工厂的经验教训：技术、人才与可持续发展是实现 - 6 - 卓越绩效的关键因素。灯塔工厂的共性是都遵循一套共同的准则， 即致力于可持续且可大规模推广的数字化转型。在技术方面。当 前，数字创新企业面临的核心挑战已从“试点困境”转向“规模 瓶颈”——成功试点难以转化为可持续的规模化应用。灯塔工厂 通过本地化投入（优化流程、培养能力、按需部署场景），并整 合可复用的资产组合，打破知识共享壁垒，以通用化模式推广经 验，实现跨网络的规模化效应。 在人才方面。灯塔工厂的转型方法深深植根于“人”这一要 素：针对一线人才管理的五个优先领域，即安全防护、技能发展、 技能强化、工作增效和员工经验，75%的灯塔工厂部署解决方案。 数字人才稀缺时，借助合作伙伴生态系统，提供个性化项目。灯 塔工厂还会在提升技术能力的同时，培养员工领导能力，61%的 灯塔工厂将转型办公室（TO）列为推动其转型的前两大助力因素 之一。而后，全球灯塔网络内的领导层会分享经验教训，并加速 扩大规模。灯塔工厂在人员能力方面进行投入，既将其视为绩效 转型的一个投入要素，也将其作为绩效转型的一个成果。 在可持续性方面。数字化转型驱动可持续发展，助力循环经 济与脱碳创新，带来供应链韧性增强（库存减少 25%-50%、准时 交货率提高 15%-30%）、资源效率提升（材料浪费降 30%、能耗 与水耗减 25%）。灯塔工厂通过循环经营模式、材料科学优化及 - 7 - 环保设计，系统性降低价值链碳足迹，实现经济与生态效益双赢。 （三）技术趋势：人工智能热潮和灯塔工厂的应用 当前，人工智能在制造业的应用面临预期与现实的鸿沟。尽 管 96%的高管期望 AI 提升效率，但 77%的员工认为其增加了工 作负担，导致企业 AI 投资意愿从 2023 年的 93%骤降至 2024 年 的 58%。高昂成本（如美国 AI 核心岗位招聘成本近 50 万美元） 与回报不确定性进一步阻碍部署，这一困境与五年前的工业物联 网热潮如出一辙——技术初期被过度追捧，最终回归高价值场景。 在此背景下，全球灯塔工厂成为破局标杆：77%的 AI 用例聚 焦分析型技术（如缺陷检测、流程优化），9%探索生成式 AI（如 设计辅助）。图 3 展示了灯塔工厂现场评估中排名前五大人工智 能用例增长情况，以及 2024 年入选的灯塔工厂中人工智能在各 领域的应用细分情况。这些用例推动转换成本、生产周期等指标 改善超 50%。本报告核心在于摒弃盲目跟风，坚持从数字孪生到 大型语言模型，技术部署始终围绕实际需求。 - 8 - 图 3：按灯塔工厂入选批次划分的分析型人工智能和 生成式人工智能用例构成情况 在灯塔工厂认定申请中出现的前五大用例 中人工智能所占百分比 批次 2018年9月 2019年1月 2019年7月 2020年1月 2020年9月 2021年3月 2021年9月 2022年3月 2022年10月 2023年1月 2023年12月 2024年10月 2025年1月 2024年入选批次在整个价值链中应用 人工智能的情况，按领域划分的用例 数量 资产管理 资源管理 质量 员工赋能 产品开发 综合规划和 采购 物料搬运、 配送及物流 供应商和 客户的连接 分析型人工智能 生成式人工智能 增加了 19个 百分点 三、坚持数字化转型的心态 在不断变化的技术环境中竞争，需要一种专注于赋能转型一 线人员的思维模式和投资策略。 灯塔工厂摒弃盲目技术堆砌，以 2:3:5 的比例分配技术、流 程优化与规模化投入（普通企业仅 1-2 倍）。其核心策略为：预 防流程债务、夯实人/流程/技术能力、资产化推广（如模块化工 具）、本地化适配方案，确保技术实效落地（见图 4）。 - 9 - 图 4：灯塔工厂实施和保持大规模影响的方法 预防“流程债务” 在整个工厂范围内要进行哪些流程 变革并采用哪些解决方案？ - 了解“流程债务” - 优化信息流 - 设计数据流以支持人员和物料 投资自身能力 需要哪些人将数字化带到一线？ - 选择正确的开发方法 - 以数字化为驱动力，但不只是 依靠技术专家 当地一线人员采用解决方案 如何为一线人员提供推动数字化变 革的工具？ - 设计以人为本的流程 - 投资一线 - 制定推广计划以巩固数字化成果 通过资产化实现规模化 在整个网络范围内推广解决方案需 要什么？ - 部署可组合资产（模块化、可重复 使用的组件，以实现可扩展性） - 为员工提供低代码或无代码工具 采用 规模化推广 创新能力 内部技术路线图 “流程债务” 对于灯塔工厂而言 ，应用案例与可持续投资的区别在于一份明确界定优先事项的内部技术路线图 。 工厂能够借此同时在各个卓越中心 （CoE）发展技术能力 ，以支持大规模部署。 （一）预防“流程债务” 1、了解“流程债务” 首席信息官（CIO）熟知的“技术债务”，源于系统碎片化 积累的整合成本，最终拖累业务扩展。而在技术驱动时代，首席 运营官（COO）需警惕“流程债务”，即因盲目部署技术而未优 化流程，导致效率浪费与价值流失。例如，自动化一个低效流程 只会固化问题，后续需投入更多资金更新标准程序（SOP）或培 训，反而削弱技术潜力。因此，“流程债务”指的是一家企业在 纠正运营过程中积累起来的浪费现象和非成熟做法所付出的代 价。这种代价表现为效率低下，从而会侵蚀新技术的增值潜力。 2、优化人员、物料和数据之间的信息流 - 10 - 系统可变性与浪费推高总成本。灯塔工厂重设流程前，分析 人员、物料、数据流，深入一线识别瓶颈，通过流程挖掘绘制真 实物料流，确保数字化方案精准且可扩展，系统性降本增效。以 海天集团为代表的灯塔工厂不仅会整合能提供可靠信息和建议 的工具，还围绕这些工具重新设计流程。 实例：海天集团 中国海天集团通过 AI 驱动的智能嗅觉系统（基于香气传感 器与机器学习）优化酱油生产流程，针对分析结果传递断层开发 自动报警功能，实时拦截不合格批次，并由自动导引车（AGV） 转运至实验室。质检数据数字化后，工程师与操作员可专注车间 优化，同步修复系统漏洞，最终将检测效率提升 4 倍以上，有效 解决“流程债务”问题。 3、设计数据流，支持人员和物料 根据灯塔工厂的实践经验，在数字化转型过程中，采集和存 储的数据量会增加两到三个数量级。德国大陆集团的捷克工厂和 安捷伦科技公司的马来西亚工厂都遵循着一条指导原则：设计出 易于整合的技术密集型流程。 实例：安捷伦科技公司 安捷伦科技马来西亚工厂开发低成本开源 3D 打印平台 （AMPS），集成工业物联网传感器与 AI 视觉系统，实现实时 - 11 - 质量控制及自动生产调度。平台兼容多种设备，通过企业资源 规划系统适配新品需求，将 3D 打印零部件成本降低 83%、制 造周期缩短 75%，成为增材制造领域的卓越中心，支撑高频次 产品创新。 灯塔工厂重构流程并开发适应性数据平台，以应对未来机器 人及新产品需求。平台优化流程兼容高频升级，降低扩展成本； 同时规避冗余系统，确保数字工具精准匹配物理场景（如产线布 局），避免无效技术堆砌，实现高效柔性生产。 （二）投资自身能力建设 1、选择正确的开发方式 初创企业开发工业基础模型，云服务提供商推出日趋完善的 人工智能/机器学习运维开发工具包。灯塔工厂自主开发比例较 2019 年提升了 37%（见表 2），聚焦 AI 架构与集成，仅外包技 术栈非核心环节，强化信息链主导权。 实例：美的集团 通过发展内部制造能力，灯塔工厂能够为当地工厂提供定 制化解决方案。例如，中国美的集团自主研发灵活、可扩展平 台，覆盖产品生命周期管理（PLM）研发、物联网及云计算领 域，支持敏捷开发与持续交付，每年实现 20 余次重大升级迭代。 表 2：灯塔工厂方案开发的内部转型 - 12 - 注：1、排除了授权许可、收购及学术合作方式（第 1-3 批次：12%、第 4-6 批次： 12%、第 8-10 批次：9%、第 11-13 批次：8%） 针对灯塔工厂的协作创新策略，采用混合部署策略，内部团 队与外部伙伴深度协作，协议界定知识产权，加速知识转移。如 海信日立，以合作构建灵活协作网络，动态调整团队适配方案需 求，实现本土能力跃升与技术高效落地（见表 3）。 表 3：海信日立：双轨并行的方案开发策略 - 13 - 2、借助数字化驱动，而非仅依赖技术专家 灯塔工厂打破“技术单核”思维，将数字化责任下沉全员， 构建技术-人才协同体系，重塑业务流程。每千名员工新增 25 个 转型岗（近半为业务运营类），初期由卓越中心统筹全局，聚焦 MES、数字孪生等工具开发及流程优化，联合第三方补足能力短 板；后期通过赋能一线骨干掌握本地化落地能力，推动卓越中心 逐步退出，实现自我迭代的可持续转型生态（见图 5）。 实例：西门子公司 西门子以卓越中心主导数字化转型，专家团队通过试点项 目积累核心技术能力；成熟后，经验共享至全网络，技术推广 职责移交各生产单元。本地专家转向管理开发清单并支持外部 推广，实现从集中创新到规模化落地的无缝过渡。 图 5：灯塔工厂构建全维度转型团队 注：1、《全球灯塔网络研究调查》（2024 年 7 月）的问题：“过去 2-3 年间，为 - 14 - 推进灯塔工厂与企业团队的数字化转型，贵公司新增哪些关键职能岗位？” 西门子等企业的生产现场负责人正重掌先进技术方案确定与 整合的主导权。行业焦点有两大关键领域：一方面通过技能升级， 使一线岗位适应未来技术对工艺流程的影响；另一方面借助低代 码和无代码等技术工具，赋能非技术员工成为能够创建、修改及 优化应用程序的业务用户。 （三）通过资产化扩大规模 资产化通过开发可复用的数字化资产，系统化推动组织转型。 早期企业因缺乏指南依赖试错，如今灯塔工厂在预测性维护、生 产调度等场景中，以高速部署验证成熟方案，其核心突破在于规 模化复制能力。“资产化”借鉴软件业经验，将解决方案拆解为 模块化、易操作的组件，即使非技术员工也能快速掌握。例如， 可组合的工作流与自动化脚本，使工厂无需专业背景即可应用复 杂算法，大幅降低转型门槛与培训成本。 1、部署可组合资产 可组合性通过模块化重组构建灵活系统，灯塔工厂据此开发 可扩展基础设施，快速响应业务变化，加速创新与产品上市，以 持续优化替代颠覆性改造。 实例：西门子公司 西门子首创可组合路径，自有工厂应用其软件部门工具， - 15 - 配套应用与供应商共创并推广至外部客户，催生可复用技术资 产，激发本地创新活力。 针对业务独特性，灯塔工厂设计灵活且可扩展的资产，融合 容器化微服务、API 及跨系统数据模型等可组合元素，平衡本地 适配与渐进扩展，支撑敏捷响应与长期演进。 2、使用低代码和无代码工具赋能员工 2024 年 76%新晋灯塔工厂部署低代码/无代码平台，即便技 术升级，单机优化仍依赖现场经验。该工具赋能一线员工自主调 整参数，非技术团队亦可参与开发，确保方案灵活组合与跨网络 高效扩展，破解“技术-场景”断层难题。 实例：罗氏公司 瑞士罗氏搭建无代码平台，由 80 余名开发者构建模块化风险 验证体系（如预审模板），支持操作人员自主开发应用，已托管 100 余款用户程序，在严监管的生命科学领域延长方案价值周期， 实现高效合规创新。 （四）与一线员工一道实现本地化应用 应用推广是数字化转型难点，灯塔工厂摒弃统一模式，以人 为核心设计与部署：通过一线员工深度参与方案开发、界面优化 适配操作习惯，确保技术赋能而非替代人力。同时加大员工激励 与环境投入，使基层成为创新主力，驱动持续改进与实效转化。 - 16 - 1、设计以人为本的流程 灯塔工厂以人为本流程重塑一线工作，员工转型为技术思考 者，消除安全隐患与资质限制，构建包容性环境。 实例：富士康工业互联网公司、三门核电站 富士康越南工厂部署 LLM 故障诊断系统，实时显示故障原 因并关联手册，计划外停机减少 90%；三门核电站采用抗辐射爬 壁机器人，通过 AI 图像分析替代人工巡检，消除辐射暴露风险， 同步提升安全性与运维效率。 2、投资于员工队伍 自 2020 年，灯塔工厂将 10%场景聚焦员工技能、安全与体 验，减少低效任务 10%-20%，劳动生产率提升 25%-30%，超 75% 工厂以综合方案覆盖一线全流程需求（见图 6）。 图 6：灯塔工厂的一线员工应用场景 应用程序数量（按影响领域划分） 具体实例1 员工经验 技能发展 安全防护 技能强化 工作增效 某可再生能源企业引入了一款数字交互平台，鼓励员工分享 想法和挑战，并采纳由人工智能生成的见解 某采矿企业设立了一个技术培训中心，缩短了新岗位目标员工 的培训时间，并提高了员工队伍的综合能力 某全球工业制造企业引入了基于技术的人体工学评估，