导语
数字化转型是制造企业提高生产效率、降低成本、提升产品和服务质量的关键路径。该过程涵盖从基础设施、生产设备到业务流程的全面升级，以数据为核心，驱动企业决策与运营模式的变革。本方案旨在为企业提供一套完整的数字化转型框架，帮助企业实现可持续发展。
全面了解灯塔工厂是什么？如何申报？怎么评选？有何价值？并对全球灯塔工厂和中国灯塔工厂做了分析。了解灯塔工厂，这一篇就够了！
一、企业智能制造业务框架
整体架构中三大核心：企业运营协同、工厂智能化与执行层、工厂连接自动化层；三层包括六类智能化指标；
•基础平台核心是提供一致性管理，实现系统间数据集成和设备自动化集成；
•移动应用、大数据、智能分析以及物联网等先进技术与企业价值链上的不同流程，支持实时智能工厂运转；
二、企业生产执行系统解决方案（MES)
企业生产基地核心信息化业务蓝图
三、智能车间建设
智能车间是数字化转型的基础，通过引入先进的自动化设备、传感器、控制系统和工业互联网技术，实现生产过程的自动化、智能化和可视化。建设智能车间需关注以下几个方面：
1. 设备互联互通：实现生产设备间的数据共享和协同工作。
2. 生产过程监控：通过数据采集和分析，实时监控生产过程中的各项指标。
3. 智能决策支持：基于数据分析结果，为生产决策提供支持。
四、工业互联网布局
工业互联网是实现智能制造的重要基础设施，通过构建工业互联网平台，实现设备、人、系统之间的无缝连接和数据共享。工业互联网布局需考虑以下几个方面：
1. 网络基础设施建设：确保网络稳定、高速、低延迟。
2. 平台架构设计：建立适应企业需求的工业互联网平台。
3. 安全防护体系：加强网络安全和数据保护。
五、数字化供应链优化
数字化供应链是提升供应链透明度和协同效率的关键。通过采用物联网、大数据、人工智能等技术手段，实现供应链各环节的信息共享和智能协同。优化数字化供应链需关注以下几个方面：
1. 供应链可视化：实现供应链的实时监控和可视化展示。
2. 供应链协同：加强供应商、生产商、物流商之间的协同合作。
3. 供应链智能化：基于数据分析结果，为供应链管理提供智能决策支持。
六、智慧仓储管理
智慧仓储是提高仓储管理效率、降低库存成本的重要手段。通过采用物联网、自动化立体仓库、无人搬运等技术手段，实现仓储作业的自动化和智能化。智慧仓储管理需关注以下几个方面：
1. 自动化立体仓库建设：提高仓库存储能力和作业效率。
2. 无人搬运系统部署：实现货物的快速、准确搬运。
3. 库存智能管理：基于数据分析结果，实现库存的预测和优化。
七、灯塔工厂打造
灯塔工厂是数字化转型的典范，代表了全球制造业的最高水平。打造灯塔工厂需关注以下几个方面：
1. 智能制造示范线建设：展示先进的智能制造技术和装备。
2. 数字化管理平台构建：实现生产、供应链、仓储等环节的数字化管理。
3. 人才培养和引进：加强人才队伍建设，培养具备数字化技能的新型人才。
八、实施策略与路径
为确保数字化转型的顺利实施，需制定以下实施策略与路径：
1. 明确数字化转型目标和规划。
2. 组建专门的数字化转型团队。
3. 分阶段、分步骤实施数字化转型项目。
4. 加强与合作伙伴的协同合作。
5. 持续改进和优化数字化转型成果。
九、成效评估与提升
数字化转型的成效评估是确保转型成功的重要环节。通过定期评估转型成果，发现问题并及时调整策略，不断提升数字化转型的水平和效果。成效评估需关注以下几个方面：
1. 生产效率提升情况。
2. 成本控制效果。
3. 产品和服务质量提升情况。
4. 员工满意度和创新能力提升情况。
5. 数字化转型对企业竞争力的影响。
01 什么是灯塔工厂？
“灯塔工厂”（Lighthouse Network），是由世界经济论坛（WEF）和麦肯锡咨询公司共同遴选“数字化制造”和“全球化 4.0”的示范者。"灯塔工厂"概念源于德国的工业4.0战略，又称“工业4.0示范工厂”或“标杆工厂”，代表工业领域顶级的智能制造能力。它的评判标准包括是否拥有第四次工业革命的所有必备特征，具体包括自动化、工业物联网（IIOT）、数字化、大数据分析、第五代移动通信技术（5G）等技术。
“灯塔工厂”被视为第四次工业革命的领路者，是数字化制造和全球化4.0的表率。它们遍布各个行业和地区，规模大小不一，甚至并没有用机器取代工作者，而是专注工作变革提高效能，因此也是“世界上最先进的工厂”。
2018年，“灯塔工厂”网络项目正式启动，从全球上千家制造企业中挑选出最有科技含量和创新性的工厂。
灯塔工厂是通过数字化、网络化和智能化手段，运用先进的工业4.0技术和理念，实现生产过程的全面自动化、精确化和优化。它不仅实现了数字化与物理世界的深度融合，而且提高了生产效率和质量，降低了制造成本，实现了高度的灵活和个性化生产。
此外，“灯塔工厂”不仅自身具备优秀的生产能力，而且能通过示范和引领，带动产业链中的上下游企业走向智能化，推动行业整体水平的提升。因此，“灯塔工厂”就像灯塔一样，照亮工业生产的未来之路，指引整个行业向智能化制造的方向前进。根据统计，我国工业互联网产业增加值规模达到3.57 万亿元，而这个市场规模还在以每年双位数的速度快速增长，未来将是一个10万亿量级的大市场。
图：灯塔工厂观察到的关键绩效指标改善结果，资料来源：公司资料
世界经济论坛—中国“灯塔工厂"62家名单
02
灯塔工厂的评价标准
1
评选灯塔工厂有三个方向
第一个方向是“单一工厂灯塔”，比较关注工厂或者车间本身先进技术的应用，以及运营模式的管理，简单来讲就是更关注工厂端先进技术的应用，主要涉及以下内容：
第二个方向称为“端到端灯塔”，不仅关注工厂本身，也会关注从工厂延展出来的上游和下游，主要涉及以下内容：
第三个方向叫做“可持续发展灯塔”，在满足先进技术应用以及规模化效益的基础上，会更多地关注工厂在可持续性方面的一些技术用例和好的实践。
依托工业4.0技术，灯塔企业在运营表现和可持续性等指标上均取得了显著成效。
在推动实现“双碳”目标的大背景下，越来越多的企业不断优化生产流程、推出节能降耗举措以实现降本增效提质，推动制造业落实国家碳排放的核心发展要求。
截至目前，99家“单一工厂灯塔”依托工业4.0技术，提升单一工厂层面的效益；54家“端到端灯塔”在价值链上下游广泛部署技术，规模化实现降本增效；17家“可持续灯塔”利用数字化技术实现节能减排，在绿色可持续发展方面堪称典范。
2
灯塔工厂的评判标准
“灯塔工厂”的评判标准包括：
（1）是否拥有第四次工业革命的所有必备特征，具体包括自动化、工业物联网（IIOT）、数字化、大数据分析、第五代移动通信技术（5G）等技术；
（2）是否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；
（3）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。
在整个评选过程中，专家评议会是非常重要的一个环节，灯塔工厂的最终入选名单由专家投票决定，而每位专家的关注点不一，因此很难像国内的一些权威性评选那样有明确的评分表。第二点叫做规模化效益的获得，更欢迎相对成熟、甚至经历了长时间市场检验或者不断迭代优化的技术；同时，这项技术为企业或者工厂的运营、财务指标等等带来了明显的规模化效益。
根据麦肯锡公司的数据，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%。
03
为什么打造灯塔工厂？
2.1行业发展趋势
装备制造行业信息化建设与数字技术融合整体演进历程：
- 当前是数据技术的发展与制造业变革的历史性交会时刻，数字技术在工业领域的应用已经由单点逐步迈向全面（数字化、网络化、智能化、电动化）。
- 数字技术日趋成熟与快速商业化推动制造业向精准、敏捷、柔性、协同创新变革，催生出一批行业标杆。
2.2行业痛点与需求
装备制造行业目前面临的挑战和核心需求：
行业痛点：
1）运营管控
- 精益管控弱：已有基本的精益意识，但局限于点状改进，效益提升有限；
- 信息断层：工厂信息流存在较大断点，人工介入较多，效率较低；
- 数据基础差：生产运营过程不透明，数据不准确，异常反应慢；
2）业务&数字化能力
- 工艺与制造信息存在断点，基于无限产能计划，可靠性低；
- 质量检验主要靠人工纸质传递，过程质量追溯困难；
- 现场管理不规范，执行不到位；
- 各业务单元有零散的信息化系统支撑，整体数据应用价值低；
3）自动化基础
- 生产制造、质检设备普遍比较老旧，不能自动采集，数据主要靠人工记录；
- 设备通讯接口不统一，数据采集未标准化；
- 局部设备更新换代，但工厂设备未能实现设备数据整体采集；
核心诉求：
- 连接(Connectivity)：自公司到车间，流程与信息无缝连接
- 透明化(Visibility)：车间信息，随时随地可见；计划信息，分享共荣
- 速度(Agility)：客戶需求，即时传达
- 精准(Accuracy)：准时交货，分毫不差
- 品质(Quality)：品质管控，溯及既往
过去20年，中国制造业解决了从小到大的问题。站在经济新常态的背景下，下一个20年，中国制造业亟需解决的问题，变成了如何从大到强。
图1：中国制造业快速崛起,资料来源：世界银行
图2：国内制造业产业升级趋势并不明显，资料来源：上海市统计局
随着经济发展目标从快到优的历史性转变，转型升级成为制造业的新内核。
学术界对此已有定论：从制造业增长动能演进过程的规律来看，制造业首先会迈过劳动力红利发展劳动密集型产业（如纺织服装），然后增加资本投入发展资本密集型行业（如造船），最终需要进入技术的进步带动制造业进入技术密集型（如机器人）。
由此可知中国制造业转型的方向很确定，就是工业4.0。唯有此，中国制造业才能突破微笑曲线的底部，向高附加值迈进。
图3：工业发展的四个阶段，资料来源：德国人工智能研究中心
如果喜欢，谢谢转发！
