- 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， 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 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

Reduction 降费 Waste Reduction 灯塔工厂理念：从“无人”到“无忧” 无人物流 & 自动上下料（降本减劳） 柔性自动化（降本减劳） 智能安灯系统（标准化管理） 智能分析系统（预测 & 预防） 灯塔工厂的 4 项标准  实现重大影响  成功整合多个用例  拥有可扩展的技术平台  在关键推动因素中表现优异 灯塔工厂的经济效益  提质、增效  降本、减存 实现科技民主化 泛在物联网络环境 AI 助力的数字化生产线程 （ Digital Threads ） 专业制造应用与可扩展开发平台 柔性的自动化技术 增强现实助力人机协作 灯塔工厂技术要点与设计原则 System Integration of Six Flows 工业系统的 系统整合能力 工业系统的 产业链活动协同 工业系统的 基础能力 工业系统的 智能化能力 / 认知 AI 新设计思维 冲压 电镀 成型 …… MicroCloud （智能应用内涵） Outer APIs Inner APIs 互联网的服务生态 （活动与资源的配置优化） 灯塔工厂的技术架构 System Integration of Six Flows 工业系统的 系统整合能力 工业系统的 产业链活动协同 工业系统的 基础能力 工业系统的 智能化能力 精

随着第四次工业革命（4IR）的步伐不断加快，企业的绩效实现了飞跃，与此同时，劳动力包容 性和可持续性也在不断提升。经过5年的发展，全球灯塔网络[2]已为全球制造商累积了丰富的范 例。每年，新加入的灯塔工厂均会对未来3~5年的价值链运营进行深度展望，为行业的持续发展 贡献智慧与力量。 新晋的一批灯塔成员证实了4IR拐点的到来，其中有两大特征颇为显著：一是机器智能已达到前 所未有的成熟水平。与过去试图模拟人类智能不同 们也能清晰看到这种三阶段的S曲线。 截至目前，全球灯塔网络有153家成员。这些制造业的领军者在4IR技术的采用上，要平均领先于 其他制造商3~5年。如今，用例试点已不再是他们的关注焦点。对拥有多个灯塔工厂的企业而 言，其生产网络都可作为大规模网络部署的试点。现在，领先企业可同时在10或50家工厂中捕捉 4IR技术的价值，而其他企业仍在努力寻找单个工厂的价值。 随着灯塔企业不断加速发展，在成熟度上，领先与落后企业间的差距也在不断拉大。而近几年愈 企业间的差距也在不断拉大。而近几年愈 发复杂多变的商业环境, 也让这一差距愈发突出。新冠疫情期间，85%的灯塔企业营收降幅低于 10%；而仅有14%的其他制造商实现了这一点。灯塔企业的反应速度显然更快：面对供应链风 险，在2022年，65%的灯塔企业已经开始实现多货源采购并增加安全库存，而只有24%的其他企 业推行了这项举措。 AI正在定义第四次工业革命 AI位于4IR技术金字塔的顶端，也是

三一重工通过数字化赋能全方位提升了产品、渠道、服务等方面的核心 竞争力。从生产端看，数字化解决了离散型制造的痛点问题，能够实现 “产品混装+流水线”的高度柔性生产，大幅提质增效降本，18 号灯塔 工厂改造后主要产品泵车下线时间缩短 98%，公司人均营收 2019 年达 410 万元，较 2010 年翻 4 倍，且首次超过全球龙头卡特彼勒（363 万元）， 人工成本占比从 2013 年的 8 力，率先通过数字化转型推动制造升级的企业将把握先机，深度受益。 三一重工作为国内机械行业数字化转型的先行者，持续深化数字化、智能化改 造，全面推进研发、采购、制造、营销服务、管理的数字化，当前已完成 18 号 灯塔工厂的智能化改造，经营效率、人均产值及盈利水平大幅提升，公司正在 将 18 号厂房的经验快速复制到在建的 22 座智能工厂中，打造制造业数字化转 型典范。从数字化反映企业竞争力的角度，重点推荐三一重工。 制。 第三，数字化赋能三一重工从做大到做强，全方位提升核心竞争力。 1）从生产端看，数字化解决了离散型制造的痛点问题，能够实现“产品混装+ 流水线”的高度柔性生产，大幅提质增效降本，18 号灯塔工厂改造后主要产品 泵车下线时间缩短 98%，公司人均营收 2019 年达 410 万元，较 2010 年翻 4 倍，且首次超过全球龙头卡特彼勒（363 万元），人工成本占比从 2013 年的 8.71%

、托盘物资管理 每个托盘一个无线亮灯指引电子标签 应用场景 1 ） WMS 系统下发出库、入库、盘点、移库任务到 DPS 拣选系统。 2 ） DPS 拣选系统通过无线 433MHZ 基站下发到高位 无线灯塔，无线灯塔常量或者闪烁给与区域提示。 叉车工根据区域提示找到大致区域。 3 ）叉车工根据托盘亮灯指引电子标签提示精准找到 该物资。并根据电子标签提示拣货数量进行拣货， 拣货完成手动按键灭灯（高位货架需系统定时自动 标签，最多支持一个料盒 6 种物料管理） 应用场景 1 ） WMS 系统下发出库、入库、盘点、移库任务到 DPS 拣选系统。 2 ） DPS 拣选系统通过无线 433MHZ 基站下发到高位无线灯塔，无线灯塔常量或者闪烁给与区域提示。 拣货人员根据区域提示找到区域。 3 ）拣货人员根据托盘亮灯指引电子标签提示精准找到该物资。并根据电子标签提示拣货数量进行拣 货，拣货完成手动按键灭灯。 6 种物料同屏管理，实现单 标签最多支持 6 种物料同时显示管理亮灯提示。 应用场景 1 ） WMS 系统下发出库、入库、盘点、移库任务到 DPS 拣选系统。 2 ） DPS 拣选系统通过无线 433MHZ 基站下发到高位无线灯塔，无 线灯塔常量或者闪烁给与区域提示。拣货人员根据区域提示找到 大致区域。 3 ）拣货人员根据托盘亮灯指引电子标签提示精准找到该物资。并 根据电子标签提示拣货数量进行拣货，拣货完成手动按键灭灯 实现以下效果

商 南昌 研发设计 AMES3.0制造执行 系统、制造业数字 化数治管家服务、 工业小灯塔系统 生产制造 AMES3.0制造执行 系统、制造业数字 化数治管家服务、 工业小灯塔系统、 WMS、智能仓储管 理系统 经营管理 AMES3.0制造执行 系统、制造业数字 化数治管家服务、 工业小灯塔系统 客户服务 AMES3.0制造执行 系统、制造业数字 化数治管家服务、 服务商基本信息 服务商基本信息 服务商能力矩阵 序号 服务商名称 服务商类型 推荐地市 服务场景 基础设施 软件系统 硬件设备 系统集成 工业小灯塔系统 5 江西恒和清技 术服务有限公 司 工业软件服务 商、诊断及方案 设计服务商 南昌 研发设计 5G + 综合信息化 管理平台 生产制造 5G + 综合信息化 管理平台 生产运营综合管理 平台、智能仓储物 流管理平台 经营管理 5G + 综合信息化

据（预清洗和标注）； 经过大量数据训练后，打造解 决具体业务问题的 AI 模型系统。 客户工厂 试用模式 图形 1 客户案例 案例 行业 客户 案例 新能源 亿维锂能 AI 质量预测平台（灯塔标准） 新能源 德赛电池 大数据质量管理平台 电子设备 福建飞毛腿 设备健康与质量控制系统 新能源 蜂巢新能源 设备健康与质量控制系统 半导体 达昌电子 设备健康与质量控制系统 新能源 祥邦新能源 SPC 全流程监控）； • 知识经验可关联可沉淀可智能应用； • 生产过程可预测（ AI 驱动优化，实现预测性维护与分析） ; • 实现质量可控、设备预测性维护、工艺优化与知识经验复用， 并达到灯塔工厂标准。  知识经验库  AI+ 质量  AI+ 设备  AI+ 工艺 优化 设备集成 & 互联 生产全流程监控及分析 知识经验库闭环 关键工序 AI 预测 关键工序 AI 工艺调

全 球最佳业绩 。 22 ASP-3 核电智能防人因系 统 重点领域 5 - 核电运行 核电 行业首个 “灯塔工厂” 三门核电“灯塔工厂” 全球领先 23 01 整体规划 - 以规划变革 ， 引转型之 路 02 管控数转 - 统重点项目 ，筑转型之 骨 03 产业数转 - 抓工业软件

中心辐射 愿景与目标 策略与 流程 中心：目标设定、组织变更、流程蓝图 发言人：数据/人工智能战略实施，业务单元/职能目标 运营模式 投资组合管理 用例 中心：目标投资组合结构、预算与监控、灯塔用例 发言人：领域特定用例的优先级排序、开发和部署 开发和实施 数据处理与使用 数据管理 中心：数据/人工智能合规性与指导原则，数据标准/目录 发言人：数据质量保证、数据管理员、数据访问管理 与高价商品一起成长 中长期（3-5年） 与重大变革一起扩展规模。 长期（5年以上） 显著的商业价值 数据/模型效率 主 目标 已知、可测量和快速 结果 跨业务单元的合作 竞争差异化 飞行员和灯塔 推动与拉动文化 合作伙伴生态系统 释放资源以进入下一阶段 内部任务，具有高自动化程度 潜在 复杂、多步骤的核心 流程 主要业务/运营 模型变更 终端用户服务带有“哇！效果” 主 用例