灯塔工厂，被誉为“世界上最先进的工厂”，代表当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平。截至目前，全球“灯塔工厂”共计153家，其中，中国拥有62家，占比超过三成，是世界上拥有最多“灯塔工厂”的国家。

灯塔工厂的起源：2018年，由达沃斯世界经济论坛牵头，联合麦肯锡发起了全球灯塔工厂的遴选。其初心是，希望第四次工业革命的领先企业可以像灯塔一样，赋能更多的企业走出困境，照亮数字化转型之路。

所谓灯塔工厂，指的是那些在大规模应用第四次工业革命（又称工业4.0，是德国在2013年的汉诺威工业博览会上提出的概念）中的技术，积极推动工厂、价值链和商业模式转型的制造厂商。其中涉及到的关键技术包括云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、量子技术、3D打印、5G等。

灯塔工厂的判定标准：1. 实现重大影响；2. 拥有多项成功案例；3. 拥有可拓展的技术平台；4. 在关键推动因素方面表现出众（如管理变革、能力构建以及与第四次工业革命社区展开协作）。

一、灯塔工厂分布特征

（一）全球分布特征

01 全球“灯塔工厂”快速增长，中国数量居全球首位截止2023年1月13日，全球共有132家工厂入选灯塔工厂，分属于76家公司。从灯塔工厂所属公司所在国家的分布来看，排名前三的是中国、美国、德国，分别占比26.3%、25%、10.5%。从灯塔工厂所在国家的分布来看，排名前三的是中国、美国、印度，分别占比37.9%、7.6%、7.6%。综合来看，中国在灯塔工厂方面处于领先位置，特别是灯塔工厂的数量远超其他国家，说明中国的企业正在积极的应用工业4.0的关键技术推动转型，也必将带来大量的市场机会。

图1：全球灯塔工厂分布图（来源：麦肯锡）

图2：灯塔工厂所属公司所在国家的分布

图3：灯塔工厂所在国家的分布

02 “灯塔工厂”行业分布领域广泛，集中在离散型行业

从当前132家“灯塔工厂”所属行业分布来看，覆盖电子设备、消费品、汽车、家用电器、制药、服饰、采矿、食品饮料等20多个领域。其中（以工厂所属企业国别来看），美国、德国的“灯塔工厂”集中于医疗、半导体、工业自动化、增材制造、生物技术等尖端制造行业，中国的“灯塔工厂”主要分布在贴近终端消费者的产业链下游，集中在家电制造、电子设备等离散型制造行业（具备多品种、小批量、工艺复杂等特点）。

图4：全球及中国“灯塔工厂”行业分布

图5：中美德企业“灯塔工厂”所属行业对比

（二）中国分布特征

仅就中国而言，中国拥有的50个灯塔工厂分布在16个省的27个城市中，集中在制造业大省/强市。从省份分布来看，江苏“灯塔工厂”数量位列全国第一（9家），广东次之（7家），山东、台湾、安徽紧随其后（各拥有4家），五省入选总数占到了全国的56%。从城市分布来看，苏州“灯塔工厂”数量最多（6家），合肥次之（4家），上海、青岛、天津（各拥有3家）以及长沙、佛山、北京、深圳、广州、郑州、成都、无锡、台中、高雄（各拥有2家）紧随其后。

图6：中国灯塔工厂的地域分布

从行业分类来看，50家“灯塔工厂”主要来自于3C电子、家电、汽车、钢铁、新能源等。其中，家电行业入围“灯塔工厂”的数量最多，家电巨头海尔（拥有6家）、美的（拥有5家）拥有的“灯塔工厂”合计占中国“灯塔工厂”总数近四分之一。三一重工（拥有2家：北京桩机工厂、长沙18号工厂）、宁德时代（拥有2家：宁德基地、四川时代）分别拥有全球重工行业、全球锂电行业仅有的“灯塔工厂”。

二、数字化用例特征及收益

（一）整体概况

截止到2023年1月13日，灯塔工厂共有145个数字化用例（所谓数字化用例，就是一个具体的数字化应用项目的提炼，比如“用于良率管理和根因分析的数据分析平台”）。根据侧重点不同，这些数字化用例分为制造工艺（聚焦于生产制造本身）、端到端价值链（聚焦于打通端到端价值链）两个方向，每个方向又分别有5个分类。132个灯塔工厂都是应用了这10类145个数字化用例中的某些，并在降本提质增效方面获得了实质性的收益（具体到某一家则不尽相同，因为面临的问题和需要解决的问题各不相同）。

图7：灯塔工厂的数字化用例分类

（二）主要特征

01 聚焦产业链全环节全要素协同数字化转型提升成为重要趋势

在灯塔工厂的10类145个数字化用例中，聚焦内部生产制造本身用例和产业链协同提升用例分别为67个和78个，占比分别为46%和54%，而该比例在2020年分别为65%和35%。由此可见，聚焦产业链全环节全要素协同数字化转型提升成为重要趋势。

02 与大数据相关的应用超50%

数据是数字化应用的基础，所有的数字化用例都会不同程度的使用到数据。在灯塔工厂的10类145个数字化用例中，共有74个与大数据相关（指的是明确提到了使用AI、数据分析、实时数据监控、信息预测的应用），占比51%。从灯塔工厂的数字化用例分布来看，每一分类中都有相应的大数据应用，意味着工业大数据的应用不再局限于良率管理、实时生产状态、设备维护等制造工艺方向，在端到端价值链方向中也有广泛应用。总体看，工业大数据的应用可以分为四类：一是描述性分析，用于发现发生了什么问题；二是诊断性分析，找出为什么会发生这个问题；三是预测性分析，通过预测发现将要发生的问题；四是指导性分析，针对发生的问题给出最优的行动建议。对于现阶段灯塔工厂的大数据相关应用，主要集中在前三种应用类型。比如，“用于监控OEE性能的数字化看板”属于描述性分析，“用于根因分析的数据分析平台”属于诊断性分析，“基于历史和传感器数据的预测性维护”属于预测性分析。

图8：灯塔工厂的数字化用例分布

（三）总体收益

总体看，“灯塔工厂”通过采用人工智能、大数据、物联网、增材制造、云计算、数字孪生、工业机器人等新技术，构建覆盖企业内部全流程、产业链上下游全环节、产品服务全生命周期的数字化体系，全面提升企业及产业链上下游的效率、降低成本；同时通过数据要素作用的发挥，探索新的模式进而形成新的增长点，成效显著。数据显示，那些与数字技术成功结合的“灯塔工厂”，生产力平均提升超过2.5倍，利润率提升8%-13%，运营指标提升50%-60%。

图9：部分灯塔工厂总体收益（来源：麦肯锡）

三、新的趋势：可持续灯塔工厂

值得注意的是，在2023年宣布的新晋灯塔工厂中，有7家凭借在减少环境足迹方面的卓越表现而被评选为“可持续灯塔工厂”。专栏：2023年新晋的“可持续灯塔工厂”革新故事

Arçelik（乌尔米，罗马尼亚）：Arçeli k的乌尔米绿色工厂实现了100%绿电供应，成功开展了数个可持续发展用例项目，包括用于能源管理的数字孪生项目以及集成了先进水处理工厂的水资源闭环管理系统。在用水紧张的背景下，该项目为每件产品生产节约25%用水量，降低17%能源消耗以及22%温室气体排放。伟创力（巴西，索罗卡巴）：为了减少能源使用、水消耗和温室气体排放，伟创力对工厂公用设施实行智能化管理，通过采用物联网传感器最大程度地减少供应链中的电子垃圾，积极推动循环经济的发展，从而将范围1和2的温室气体排放减少了41%，而在范围3的排放方面，成功减排44千吨二氧化碳当量，并将用水量降低了30%以上。海尔（中国，天津）：为了在能源成本上升的背景下提高经营韧性和减少碳排放，海尔采用了大数据和人工智能技术， 打造了一个设备电力负荷模型，部署了旨在优化能耗的生产调度程序，将能源消耗降低了35%，将温室气体排放量降低了36%。美光（新加坡）：随着对内存和存储解决方案的需求不断增长，新加坡美光需要扩大和增加千兆字节产品的产量，同时减少对环境的影响。2018年到2021年，新加坡美光部署了可持续技术，通过跟踪环境足迹不断优化材料消耗，最终产量增加了约270%，同时每生产千兆字节的资源消耗减少了约45%。西门子（德国，安贝格）：为了提前四年实现2026年碳中和目标，西门子采用了数字流程效率分析和评估工具，将实现正常产量所产生的范围1和2温室气体排放量减少了69%。此外，为了实现整个供应链的脱碳（范围3），该工厂发挥孵化器的作用，积极开发第四次工业革命产品，比如数字产品通行证和基于区块链的软件，便于和供应商交换二氧化碳数据。联合利华（达帕达，印度）：为了实现企业的可持续发展目标，即到2025年将温室气体范围1和2的排放量减少70%（相较于2015年基线），并在应对产量快速增长的同时减少用水量，联合利华达帕达开展了14个使用案例，如通过集成能源管理系统实现以机器学习驱动的能源优化，运用数字孪生技术加速制定生态友好型配方生产策略。达帕达将范围1和2的排放量减少了54%，范围3的排放量减少了43%，用水量减少了36%，提前实现了其减排目标。西部数据（上海，中国）：在需求不断增长的情况下，西部数据在2017年至2021期间将工厂拍字节（PB）产量翻了一番，同时减少了每PB产品的环境足迹，以实现企业的减排目标。这一结果由第四次工业革命的多项科技驱动，如运用机器学习动态优化水循环工厂性能以及根据实时操作数据检测异常能耗预测系统。这些措施使每PB产品的用水量减少了62%，能源消耗减少了51%。

附：132家灯塔工厂名单（截止2023年1月）