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再添13家,全球103家灯塔工厂大盘点
盘点往年从2018年到2021年,世界经济论坛&麦肯锡共计评选出了7个批次全球90家灯塔工厂,具体内容下:
博世汽车(中国无锡)“增强竞争力”——搭建“先订单,后制造”产品定制平台,利用远程人工智能技术事先预测维护需求
海尔(中国青岛)“以客户为中心的技术”——以人工智能主导转型,包括搭建“先订单,后制造”产品定制平台,以及利用远程人工智能技术事先预测维护需求
强生DePuy Synthes(爱尔兰科克)Depuy Synthes是强生旗下一家创新医疗设备解决方案公司,生产身形矫正产品,包括髋关节和膝关节替换物。Depuy Synthes于1997年来到爱尔兰,现已雇用超过1000名员工。三年前,公司投资5320万欧元对科克工厂进行扩建并升级整个生产线,创建了工厂设备实时数字监测,可以观察和收集所有机器的运作、生产情况。“过程驱动的数字镜像”——该工厂运用物联网,让旧机器相互“沟通”,将运营成本降低10%,机器故障停机时间减少5%
菲尼克斯电气(德国巴特皮尔蒙特和布隆伯格)“客户驱动的数字镜像”——通过对每个客户的具体要求构建数字镜像,维修或更换产品的工作时间减少了30%
UPS Fast Radius(美国芝加哥)“平衡产能与客户需求”——工厂借助遍布全球的3D打印中心和实时制造分析,满足消费者对可快速生产的定制产品的需求
第 二 批
第二批7家(2019年1月公布)
宝马集团(德国雷根斯堡)该汽车工厂在2018年生产了约320,000辆汽车。尽管在引入定制化物联网平台上投入了不少时间与成本,但工厂最终成功将新应用程序部署时长削减了80%,在大幅降低了物流成本的同时也令质量问题减少了5%。
丹佛斯商用压缩机(中国天津)该工厂主要生产制冷、空调机组等产品所需的压缩机。丹佛斯凭借全数字追溯系统与智能传感器、视觉检测,自动监控系统等数字工具成功改善了质量控制体系,在两年内将劳动生产率提高了30%,客户投诉率减少了57%。
富士康(中国深圳)“黑灯工厂”- 这家专门生产智能手机等电气设备组件的工厂采用全自动化制造流程,配备机器学习和人工智能型设备自动优化系统、智能自我维护系统和智能生产实时状态监控系统。富士康注重优先引入第四次工业革命技术,令生产效率提高30%,库存周期降低15%。
Rold(意大利Cerro Maggiore)这家拥有240名员工的企业,主要生产洗衣机和洗碗机锁定系统。作为“灯塔网络”中唯一一家中小型企业,Rold使用智能手表、快速成型和数字仪表板等第四次工业革命技术,成功将营业额提升7%至8%。
Sandvik Coromant (瑞典Gimo)这家切削刀具生产商利用覆盖全生产流程的数字主线,大幅提高了劳动生产率。“非接触式转换”就是其中一例,其支持设计模式自动更改,即使在无人操作(移除结束时的指示)的转换期间也是如此。
沙特阿美Uthmaniyah天然气厂(沙特阿拉伯Uthmaniyah)这座巨型天然气处理厂已经成为多项第四次工业革命技术应用的表率,包括管道和机械无人机检查技术(节约90%的检查时间)和可穿戴技术,例如,有助于减少工人检查和维修时间的数字头盔。
塔塔钢铁(荷兰艾默伊登)这座大型工厂拥有9,000名员工,它始终坚持以人为本,特别设立了高级分析学院,协助工作人员提出有利于减少废弃物、改进生产过程质量和可靠性的解决方案,令工厂财务状况大有改善。
第 三 批
第三批10家(2019年7月公布)
Arçelik (罗马尼亚Ulmi)这一新建的工厂是Arçelik用例实验室的研发成果,其设计的生产速度相当于此前工厂的两倍。自建成投产以来,由于实现了低价值任务的自动化,工厂的运营成本下降了11%。
Petrosea (印度尼西亚Tabang)由于位置偏远,这家采矿服务供应商采用了多项第四次工业革命技术(比如优化卡车调度、实时监测和无人机勘查等),在短短六个月内将矿井扭亏为盈。
施耐德电气 (印度尼西亚巴淡岛)作为施耐德制造网络的六家智能化工厂之一,这家生产基地开发了自己的第四次工业革命技术解决方案(比如物联网平台),然后将其扩展到整个施耐德网络和其他公司。
宝山钢铁(中国上海)这家拥有40年历史的工厂很早就采用了数字化。宝山钢铁广泛应用人工智能和高级分析技术,使其在数字时代依然保持行业竞争力,创造出5,000万美元的价值。
福田康明斯(中国北京)福田康明斯在其设计、生产和售后服务的整个端到端产品生命周期中都自主部署了物联网和人工智能。其产品质量和顾客满意度由此提高了40%。
通用电气医疗集团(日本日野)这家拥有30多年精益制造经验的通用电气工厂利用第四次工业革命技术转型为数字化精益制造,从而成功取得更高业绩。例如,成本降低30%,周期缩短46%。
海尔(中国沈阳)海尔沈阳电冰箱厂是以用户为中心的大规模定制模式的典范。通过部署可扩展的数字平台,实现供应商和用户的端到端连接,从而使其直接劳动生产率提高28%。
日立(日本奥米卡工厂)日立奥米卡工厂在工程、生产和维护运营中应用了一系列工业物联网技术和数据分析,从而在不影响质量的情况下,将核心产品的交付周期缩短了50%。
英飞凌(新加坡)英飞凌通过数字化骨干和人员培养,在其制造工厂和供应链网络中应用数据、高级分析和自动化技术,从而降低了30%的直接劳动力成本,提高了15%的资本效率。
强生医疗(中国苏州)该工厂推广了其他强生工厂开发的标准化数字解决方案,从而实现业绩提升,包括生产率提高了15%。
美光(新加坡)这家半导体制造厂整合了大数据基础设施和工业物联网,以实施人工智能和数据科学解决方案,从而提高了产品质量标准,并使新产品的生产速度翻了一番。
潍柴(中国潍坊)潍柴对整个端到端价值链进行了数字化改造,以准确了解客户需求并降低成本。在人工智能和汽车互联网的助力下,潍柴的研发周期缩短了20%,运营成本降低了35%。
爱科(德国马克托波道夫)通过将数字解决方案与智能生产线设计相结合,爱科旗下芬特公司(Fendt)可以在一条批量生产线上生产9个系列的拖拉机(从72马力到500马力不等)。由此,生产率提高了24%,生产周期缩短了60%。
联合利华(阿联酋迪拜)为增强成本竞争力,一个当地团队建立了工厂数据湖,大规模开发和部署第四次工业革命用例。尽管投资和时间有限,最终成本降幅仍达25%以上。
第 五 批
第五批10家(2020年9月公布)
阿里巴巴(杭州)阿里巴巴迅犀试点工厂将强大的数字技术与消费者洞察结合起来,打造全新的数字化新制造模式。它支持基于消费者需求的端到端按需生产,并通过缩短75%的交货时间、降低30%的库存需求,甚至减少50%的用水量,助力小企业在快速发展的时尚和服装市场获取竞争力。
美光科技(台中)为了推动生产率的进一步提升,美光的大批量先进半导体存储器制造厂开发了集成物联网和分析平台,确保可以实时识别制造异常,同时提供自动化根本原因分析,从而加快了20%的新产品投产速度,减少了30%的计划外停工时间,并提高了20%的劳动生产率。
美的集团(广州)面对家电行业的激烈竞争以及电子商务领域的快速发展和日益复杂,美的集团利用第四次工业革命技术实现从自动化工厂向端到端互联价值链的转型升级,劳动效率提高了28%,单位成本降低了14%,订单交付期缩短了56%。
联合利华(合肥)随着电子商务在中国的蓬勃发展,联合利华通过在生产、配套仓储和配送领域大规模部署柔性自动化和人工智能等第四次工业革命解决方案,建立了拉动式生产模式,将订单到交付的交货期缩短了50%,电子商务消费者投诉减少了30%,同时降低了34%的成本。
雷诺集团(莫伯日)为了维持工厂的竞争力(被公认为联盟中业绩最好的轻型商用车工厂),雷诺集团在其拥有50年历史的制造工厂中广泛部署第四次工业革命技术,从而减少了50%的保修事件,提高了工厂应对多种车辆配置的灵活性,以及降低了16%的制造成本。
Janssen Large Molecule(科克)随着对生物制品需求的快速变化和不断增长,Janssen通过数字化方式将研发、内部制造和外部制造连接起来,同时部署了先进的过程控制解决方案,以实现供应链状态近乎实时的可见性,将可靠性提高50%,并在降低20%成本的同时加快技术转让。
诺和诺德(希勒勒)面对销量增长、复杂性上升和成本压力,诺和诺德大力投资于数字化、自动化和高级分析,为了进行大规模推广,构建了强大的全公司工业物联网操作系统,将设备效率和生产率提高30%
沙特阿美(库阿斯)作为沙特阿美致力于提高运营韧性的组成部分,库阿斯油田被建成为完全互联的智能油田,拥有40,000多个传感器,覆盖分布在150 x 40公里的500多口油井,实现了对设备和管道的自主流程控制、远程操作和监控,从而最大化油井产量,仅智能完井技术就可贡献至少15%的产量。
DCP Midstream(丹佛)在通过运营转型和创新效率应对市场波动的需求推动下,DCP Midstream利用内部开发的数字解决方案和技术风险合作伙伴关系,将运营远程控制与其规划、物流和商业系统结合起来,实现了利润的实时优化,创造了超过5,000万美元的价值。
施耐德电气(莱克星顿)为了保持业务和技术优势,施耐德电气已有60多年历史的工厂采用了第四次工业革命技术,实现了从供应商到客户的端到端完整转变,客户满意度提高了20%,需求预测准确率提高了20%,并将能源成本降低了26%。
博世(中国苏州)作为集团内部卓越生产的典范,博世苏州在生产和物流环节实施了数字化转型战略,将生产成本降低了15%,同时将产品质量提升了10%。
富士康(中国成都)面对需求的快速增长和劳动力技能短缺问题,富士康成都采用了混合现实、人工智能和物联网等技术,将生产效率提升了200%,把设备的整体效能提升了17%。
ReNew(印度胡布利)面对飞速增长的资产规模和市场新兴主体不断增加的竞争力,印度最大规模的可再生能源公司ReNew Power开发了第四次工业革命技术,比如专门的高级分析技术和机器学习解决方案等,在不增加任何资本支出的情况下,将风能和太阳能资产增加了2.2%,将停机时间减少了31%,并将员工生产效率提高了31%。
宝洁(法国亚眠)宝洁亚眠工厂长期致力于在新产品生产过程中推动运营转型,如今全面拥抱第四次工业革命技术,采取了数字孪生技术和数字化运营管理和仓储优化解决方案,三年内使产量持续增长了30%,将库存水平降低了6%,整体设备效能提高了10%,并将废品废料减少了40%。
西门子 (德国安贝格)为了达成生产效率目标,该工厂采取了结构化、精益化数字工厂策略,部署了智能机器人、人工智能工艺控制和预测维护算法等技术,在产品复杂性翻倍、电力和资源消耗不变的情况下,将工厂产量增加了40%。
STAR炼油厂(土耳其伊兹密尔)为了维持公司在欧洲炼油行业的竞争优势,伊兹密尔STAR炼油厂最初的规划定位是成为“世界上技术最先进的炼油厂”。该厂投入了7000多万美元,大力部署先进技术(比如资产数字化绩效管理、数字孪生和机器学习等)和提高组织能力,将柴油和航空燃油的产量提高了10%,同时将维护成本降低了20%。
爱立信 (美国路易斯维尔)随着5G无线电需求的不断增加,爱立信在美国建立了基于5G技术的数字化和本地化工厂,以贴近客户的需求。该厂采取了灵活的运作方式和高效的工业物联网基础设施,在12个月内打造了25个用户案例,因此将每位员工的产出提高了120%,将订单交付周期缩短了75%,并将库存水平降低了50%。
宝洁(美国莱马)消费趋势的变化要求采用更加复杂的包装,将更多的产品外包。为了逆转这一趋势,宝洁莱马工厂投资部署数字孪生、高级分析和机器人自动化等技术,大力提高供应链的灵活性,将新产品的上市时间缩短了10%,使劳动生产率比去年同期提高了5%。工厂在避免断货风险方面的绩效比竞争对手高出了两倍。
第 七 批
第七批21家(2021年9月公布)
德龙集团(特雷维索)为了加强市场竞争力,德龙集团特雷维索工厂投资打造数字化和分析能力,提高了业务经营的灵敏度(将最小订单量降低了92%,将交货期缩短了82%)和生产效率(将劳动力生产率提高了33%),实现了产品的高质量(将现场品质提高了33%,并获得了食品和饮料行业认证)。
伟创力(阿尔特霍芬)面对来自低成本地区的强有力竞争,伟创力阿尔特霍芬工厂采用了第四次工业革命的相关技术,来提高运营效率和灵活性。通过实现更高的监管和质量标准,伟创力赢得了利润更高、周期更长的医疗业务,在物理资产不变的情况下将营收提高了50%。
强生视力健(伦敦)为了改善客户体验,强生视力健采用了适应性流程控制、人工智能和机器人等第四次工业革命的个性化技术,有效应对复杂性不断上升的问题(将库存量单位提高了50%),实现了百分百的个性化包装配置,将客户服务水平提高了8%,同时将到达货物的碳足迹减少了53%。
汉高(托卢卡)这家成立于1970年的工厂以少品类大批量生产为主,目前正致力于第四次工业革命的转型,重点关注人员和数据的透明度和可用性,将加工成本降低了15%,将能耗降低了14%,将设备综合效率提升了90%。
强生旗下骨科公司德普伊辛迪斯(DePuy Synthes) (布里奇沃特)
Protolabs (普利茅斯)Protolabs是一家数字化本地制造商,通过利用数字线程技术,为客户提供注塑生产服务,从而踏上了经营转型之旅,从只提供原型服务的供应商,转变为生产供应商。公司将生产周期缩短为一天,实现了高于行业平均水平20%的毛利润,一举超越传统的竞争厂商。
友达光电(台中)为了应对劳工短缺、高度定制化产品要求和极端的气候条件等挑战,以及显示面板行业的高度竞争,友达光电台中三号工厂投资打造定制自动化能力,建设了一个数字分析和人工智能开发平台,将生产效率提高了32%,将高级产品的产量提高了60%,同时分别将用水量和碳排放量降低了23%和20%。
宁德时代(宁德)为了应对日益复杂的制造工艺和满足高质量产品的需求,宁德时代利用人工智能、先进分析和边缘/云计算等技术,在三年内实现了在生产每组电池耗时1.7秒的速度下仅有十亿分之一的缺陷率,同时将劳动生产率提高了75%,将每年的能源消耗降低了10%。
中信戴卡(秦皇岛)鉴于汽车原始设备制造商日益希望获得小批量、高质量的产品,中信戴卡采用了柔性自动化、人工智能和5G等技术,打造了数字化制造系统,不仅提升了生产灵活性,还将制造成本降低了33%。
富士康(武汉)为了满足客户要求,提升定制化水平,缩短交货周期,富士康武汉工厂大规模引入了先进分析和柔性自动化技术,重新设计了制造系统,将直接劳动生产率提高了86%,将质量损失减少了38%,将交货周期缩短至48小时(缩短了29%)。
富士康(郑州)为了解决技能工人缺乏、质量性能不稳和市场需求不确定等问题,富士康郑州采用了柔性自动化技术,将劳动生产率提高了102%,并利用数字化和人工智能技术,将质量缺陷减少了38%,并将设备综合效率提高了27%。
海尔(天津)为了满足客户的期望,提供更加多元的产品、更快捷的送货和更高质量的服务,海尔在天津新建的洗衣机工厂将5G、工业物联网、自动化和先进分析技术结合起来,将产品设计速度提高了50%,将质量缺陷减少了26%,将单位产品的能耗降低了18%。
施耐德电气(无锡)施耐德电气在中国无锡的电子部件工厂拥有20年历史,如今为了应对日益频繁的生产更改和订单配置需求,建立了灵活的生产线,综合采用了模块化人机合作工作站、人工智能视觉检测等第四次工业革命技术,将产品上市时间缩短了25%,并利用先进分析技术来自动分析问题根源和检测整个供应链中的异常情况,将准时交货率提升了30%。
联合利华(太仓)为了把握电子商务和大型卖场渠道的勃勃商机,联合利华太仓冰淇淋工厂部署了一次性扫描、一站式观看平台,在制造和食品加工等环节为客户打造端到端的透明供应链,并根据消费者的数字化需求,打造了灵活的数字化研发平台,将创新周期缩短了75%,从原来的12个月缩短至3个月。