短缺问题，富士康成都采用混合现实、人工智能和物联网等技术，将生产效率提升200、设备的整体效能提升17。图源：富士康3惠普（新加坡）随着产品复杂性的提升，以及劳动力短缺带来的质量和成本挑战，为了在国家层面重点打造高附加值的制造业，惠普新加坡开启数字化转型之路，推动工厂从响应式劳动密集型模式向人工智能驱动的数字化、自动化生产经营模式转变，将生产成本提高20、生产效率和产品质量提升70。4美的（中国顺德）为了发展电商业务和扩大海外市场份额，美的实施采购数字化、弹性自动化、质量管理数字化、物流智能化和销售数字化等一系列举措，将产品成本降低6、订单交付周期缩短56，并将二氧化碳排放量减少9.6。5ReNew（印度胡布利）面对公司资产规模的不断扩大和新兴市场带来的竞争压力，印度最大的可再生能源公司ReNewPower开启数字化转型之路，利用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2.2、停机时间减少31、员工生产效率提高31。6塔塔钢铁（印度贾姆谢德布尔）为了解决运营关键绩效指标停滞和垄断原料优势即将丧失的问题，具有110年历史的塔塔钢铁贾姆谢德布尔工厂克服技术惯性，部署了多项数字化技术：例如，在采购环节部署机器学习和高级分析等技术，使得原材料成本减少4；在生产和物流规划环节部署规范性分析技术，使客户服务成本降低21。7青岛啤酒（中国青岛）鉴于消费者日益需要个性化、差异化和多样化的啤酒产品，拥有118年历史的青岛啤酒在其价值链上重新部署了智能化数字技术，以满足消费者需求，将客户订单的交付时间和新产品开发时间降低50，定制化啤酒的份额和营收分别增加33和14。8纬创（中国昆山）为应对“多品种、小批量”的经营挑战，纬创利用人工智能、物联网和柔性自动化技术，在生产、物流和供应商管理等环节提高了员工、资产和能源效率，将生产成本降低26、能源消耗减少49。9汉高（西班牙加泰罗尼亚）为了进一步提高生产效率和公司的可持续发展水平，汉高在原有核心数字技术的基础上，大规模使用数字化改造技术，将其加泰罗尼亚工厂的网络和实体系统连接起来，将运营成本降低15、产品上市时间缩短30，同时还有效减少了碳排放。10强生消费者保健（瑞典赫尔辛堡）面对监管日益严格的医疗保健和消费品环境，强生消费者保健部门为满足客户需求，采用数字孪生、机器人、高科技追踪和追溯等技术来提升运营灵活性，将产品产量提高7、产品上市时间缩短25、产品成本降低20。此外，该工厂加大投资力度，通过数字化改造技术，实现绿色科技的互联互通，成为强生公司首个实现“碳中和”的工厂。11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，其全面开启数字化转型之路，采用数字孪生技术、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30、库存水平降低6、整体设备效能提高10，并将废品废料减少40。12西门子（德国安贝格）为了达成生产效率目标，该工厂采取结构化、精益化数字工厂策略，部署智能机器人、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40。13STAR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7000多万美元，以大力部署先进技术（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10，同时将维护成本降低20。14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，使得每位员工的产出提高120、订单交付周期缩短75、库存水平降低50。15宝洁（美国莱马）随着消费趋势变化，产品外包装变得越来越复杂。为了应对这一趋势，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10，使劳动生产率提高5。第五批10家（2020年9月公布）1阿里巴巴（中国杭州）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，打造了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，助力中小企业在快速发展的时尚和服装市场获得竞争力。2美光科技（中国台中）为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。3美的集团（中国广州）面对家电行业的激烈竞争以及电子商务领域的快速发展，美的集团利用数字化技术，实现从自动化工厂向端到端互联价值链的转型升级，使得劳动效率提高28、单位成本降低14、订单交付期缩短56。4联合利华（中国合肥）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数字化解决方案，建立了拉动式生产模式，将订单到交付的交货期缩短50，电子商务消费者投诉减少30，同时降低34的成本。图源：合肥市人民政府5雷诺集团（莫伯日）为了维持工厂的竞争力，雷诺集团在其拥有50年历史的制造工厂中广泛部署数字化技术，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16的制造成本。6JanssenLargeMolecule（科克）随着对生物制品需求的快速变化和不断增长，JanssenLargeMolecule通过数字化方式将研发、内部制造和外部制造连接起来，同时部署先进的过程控制解决方案，以实现实时可监测供应链状态，使得其可靠性提高了50。7诺和诺德（希勒勒）面对不断变化的市场需求，以及成本压力的变大，诺和诺德大力投资数字化、自动化和高级分析等技术；同时，为进行大规模推广，诺和诺德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。8沙特阿美（库阿斯）为提高运营韧性，沙特阿美库阿斯油田被建成为完全互联的智能油田，拥有40000多个传感器，覆盖分布在150x40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，从而实现油井产量最大化，仅“智能完井技术”就可贡献至少15的产量。图源：阿美亚洲9DCPMidstream（丹佛）面对市场波动，通过运营转型和推动创新转型，DCPMidstream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、物流和商业等系统结合，实现了利润的实时优化，创造出超过5000万美元的价值。10施耐德电气（莱克星顿）为保持业务和技术优势，施耐德电气将已有60多年历史的工厂进行数字化改造，实现了从供应商到客户的“端到端”转变，使得客户满意度提高20、需求预测准确率提高20，并将能源成本降低26。图源：施耐德电气第四批18家（2020年1月公布）1宝山钢铁（中国上海）宝山钢铁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可以保持行业竞争力，创造出5000万美元的价值。图源：宝钢股份直通车2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40。图源：康明斯中国3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智能制造技术转型为数字化精益制造，从而成功取得更高业绩。其成本降低30、周期缩短46。4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。5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50。6英飞凌（新加坡）英飞凌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30的直接劳动力成本，提高15的资本效率。7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，生产率提高15。图源：苏州工信8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。9宝洁（中国太仓）这家年轻的工厂利用智能制造技术打造出宝洁亚洲的首个关灯工厂运营，并连接了端到端供应链。生产率由此提高2.5倍，生产敏捷性大大提高，实现电子商务增长和提升了员工满意度。图源：宝洁中国10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，以便准确了解客户需求、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20、运营成本降低35。图源：潍柴集团11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24、生产周期缩短60。12葛兰素史克（英国韦尔）这家制药厂在生产运营中全面应用了智能制造技术，借助高级分析和神经网络，充分利用现有的数据集。由此，生产速度提高21，停工期缩短，产量有所提高，设备整体效能提升10。13汉高（德国杜塞尔多夫）汉高开发了一个基于云的数据平台，可以实时连接30多家工厂和10多家分销中心，有助于满足客户和消费者对服务和可持续性日渐增长的期望值，同时实现两位数的成本和库存降低。14雷诺集团（巴西库里提巴）雷诺库里提巴工厂采用智能制造相关技术，以提高员工效率，并携手包括经销商、客户和员工在内的价值链参与方，共同开发互联互通的生态系统。在没有大幅资金投入的情况下，使劳动生产率提高18。15MODEC（巴西里约热内卢）MODEC采用先进分析技术，实现对采油船的预防性维护，并合理运用其内部生产装备的数字孪生系统以及专属数据平台，旨在加快开发并实现新算法的指数级扩展，成功使海上采油平台的停工时间减少65。16Petkim（土耳其伊兹密尔）这家35年历史的石化工厂开启数字化转型之路，推动价值创造。Petkim自行研发了人工智能算法，分析了数十亿种生产情景，优化流程和产品定价，使税前收益增长20以上。图源：Petkim官网17联合利华（阿联酋迪拜）为增强成本竞争力，联合利华阿联酋迪拜一个当地团队建立起工厂数据湖，大规模开发和部署其智能制造案例。尽管投资和时间有限，最终其成本降幅仍达25以上。18强生视力健（美国杰克逊维尔）强生视力健采用数字化形式，建立起从供应商到消费者的端到端价值链，采取可重构的制造模式，实现两位数的成本下降和销售增长。第三批10家（2019年7月公布）1Ar?elik（罗马尼亚Ulmi）该工厂是Ar?elik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11。2福特奥特桑（土耳其科贾埃利省）该工厂利用数字制造和先进自动化技术，突破此前的精益生产思路，在不增加资本支出的情况下，将产量提升6，将员工参与度提高45。3诺基亚（芬兰奥卢）这家完全数字化的诺基亚工厂专注于新产品研发，将产品上市速度提升50、生产效率提高30。4Petrosea（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智能制造技术（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。5浦项钢铁（韩国浦项）它将人工智能技术引入钢铁行业，提升了生产效率和产品质量。目前，浦项钢铁正与地方学术界、中小企业和初创企业携手合作，打造自己的智能工厂平台。6雷诺集团（法国Cléon）这家雷诺工厂采用多项数字化技术（如协作机器人、虚拟现实等），以减少能耗和实现重复性工作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