【摘要】“燈塔工廠”伴隨著第四次工業革命應運而生。經過多年發展，發達國家“燈塔工廠”展現出通過數字化和工業物聯網實現自動化升級、重視人工智能、以價值驅動而非技術驅動和注重人才賦能等成長經驗。與此同時，發達國家“燈塔工廠”也面臨難以兼顧競爭力和環境責任、難以在包括中小型企業在內的整個生產網絡中推廣技術、技能缺口尚需填補等挑戰。
【關鍵詞】發達國家 “燈塔工廠” 第四次工業革命 數字化轉型 【中圖分類號】F424 【文獻標識碼】A
伴隨著第四次工業革命應運而生的“燈塔工廠”，指的是成功將第四次工業革命的數字和人工智能等代表性技術從試點階段推向大規模整合階段，實現了顯著的財務收益和運營效率提升的企業或者工廠。第四次工業革命的代表性技術被廣泛應用于整個生產網絡、從原材料獲取到最終產品或服務交付給用戶的端到端（從價值鏈的起點到終點）價值鏈，以及支持性職能中，推動組織形態持續轉型。“燈塔工廠”借助第四次工業革命的代表性技術開發了新的商業模式，對傳統商業模式和價值鏈形成了補充或顛覆。
發達國家“燈塔工廠”的發展歷程
在數字化時代，每個運營組織都需要全面、持續地審查商業模式并進行重新規劃——何時、何處及如何通過數字化技術來創造價值。“燈塔工廠”就是數字化時代企業主動轉型的組織形態。被指定為“燈塔”的企業加入“全球燈塔網絡”。該網絡于2018年啟動，是世界經濟論壇與麥肯錫公司共同發起的一項倡議項目，目前由行業合作伙伴聯盟領導，旨在表彰那些通過技術對生產力和生產可持續性產生積極、可衡量影響的行業領導者。“全球燈塔網絡”組建了一個顧問委員會，旨在為該網絡的未來發展提供指導，這個顧問委員會包括強生公司、麥肯錫公司、施耐德電氣和西門子等發達國家企業。全球工業界、學術界和政府機構共同組建了負責遴選和推廣“燈塔工廠”的組織工業4.0專家小組。該小組遴選出來的“燈塔工廠”需要符合下列四項標準：實現重大影響；擁有多項成功用例（即具體實踐案例或應用場景）；擁有可拓展的技術平臺；在關鍵推動因素方面表現出眾。
自2018年成立以來，“全球燈塔網絡”已從16家工廠發展到2025年1月的189家。每家“燈塔工廠”均因其在人工智能、機器人、云計算和大數據等先進技術領域的高系統性整合能力而入選。通過參與這一網絡，制造商可以獲得豐富的知識、經過驗證的用例和合作機會，從而能夠在自身運營中實施類似的創新。其成功實踐表明，針對價值驅動因素的全方位改進可以催生新的經濟價值。這些驅動因素包括提高生產效率、提升敏捷性、加快產品上市速度、滿足客戶的定制化需求和提升企業可持續發展能力。
不斷壯大的“全球燈塔網絡”及其各類成員，通過系統性整合人工智能等第四次工業革命的代表性技術，實現了生產基地和全價值鏈的可持續績效提升。通過采用最先進的方法，“燈塔工廠”既提高了運營效率，減少了對環境的影響，也增強了對市場變化的適應能力和反應能力。世界經濟論壇先進制造與供應鏈中心主任基瓦·阿爾古德表示：“在我們的‘全球燈塔網絡’中，數字技術正在徹底改變生產生態系統。從人工智能驅動的控制塔到零代碼工作流程，‘燈塔’是可持續創新的典范，樹立了數百萬人可以效仿的標桿，推動整個生態系統的轉型變革。”①
“燈塔工廠”正在加速發展，它們與其他企業之間的成熟度差距也在不斷拉大。在新冠疫情期間，85%的“燈塔工廠”的收入減少不到10%；而其他制造商只有14%達到這一水平。“燈塔工廠”可以作出更快的反應：盡管它們面臨著同樣的供應鏈風險，但65%的“燈塔工廠”已經在2022年實現雙重采購并增加庫存，而其他企業只有24%在同一時間實現這一目標。②
作為“數字—智能化制造”和“全球化4.0”的示范者，“燈塔工廠”具有第四次工業革命的關鍵特征，掀起了企業數字化轉型的浪潮。發達國家頭部企業走在這一浪潮的前列。早在2012年11月，美國通用電氣公司就發布了《工業互聯網：打破智慧與機器的邊界》報告，邁出了向全世界推廣工業互聯網模式的第一步。報告中確定了未來制造業智能服務轉型的路線圖；將智能設備、智能系統和智能決策作為工業互聯網的關鍵要素，并組織頂級軟件工程師，在硅谷成立全新的“工業互聯網”研發中心，進行工業互聯網平臺的建立、數據分析算法研究和應用軟件開發。
經過多年發展，發達國家“燈塔工廠”展現出五種獨特的價值創造方式，即大數據決策、科技民主化、敏捷工作方式、用最低的增量成本部署用例和新商業模式。其中，大數據決策和敏捷工作方式處于核心地位。大數據決策構成了其他四種價值創造方式的基礎。工業大數據的來源主要包括三個方面：企業內部的數據系統、物聯網數據以及企業的外部數據。企業內部的數據系統是指與企業運營管理相關的業務數據，包括企業資源計劃系統、產品生命周期管理系統、供應鏈管理系統、客戶關系管理系統和能源管理系統等。這些系統中包含企業生產、研發、物流、客戶服務等數據，分布于企業或者產業鏈內部。物聯網數據包含制造過程中的數據，主要是指工業生產過程中設備、物料以及產品加工過程的工控狀態參數、環境參數等生產情況數據，通過制造執行系統（MES）實時傳遞。企業的外部數據是指產品售出之后的使用、運營情況的數據，同時還包括大量客戶名單、供應商名單、外部的互聯網等數據。③
發達國家企業對大數據決策的應用經歷了三個階段，所處時間分別為1990年—2000年、2000年—2010年和2010年至今。在第一個階段（1990年—2000年），很多公司開始在產品和設備上安裝傳感器和傳輸設備，用于對設備進行遠程狀態監控，以便在出現問題時及時響應。1995年，美國奧蒂斯電梯公司就利用監控數據對電梯進行遠程維護，在承擔較低的人力成本條件下最大限度地避免了電梯故障。在第二個階段（2000年—2010年），一些發達國家企業開始建立大數據中心，為客戶提供產品使用和管理的解決方案。例如，美國的3D建材制造商Fast Radius公司構建了一個分析平臺，捕獲整個制造過程中的數據，利用多種機器學習算法來解決各種問題。第三個階段（2010年至今），各個企業開始從“單點對多點”的數據中心模式轉變成以用戶為核心的平臺式服務模式。將用戶與數據中心之間的連接變成了用戶與用戶之間的連接，形成了基于社區、以用戶為核心的服務生態體系。
敏捷工作方式則是企業成功擴展運營規模、加速產品迭代、提高資源利用效率的核心。基于敏捷原則，企業以迭代方式展開創新和轉型，以實現全面發展。敏捷工作方式賦能組織持續開展協作和進行管理變革，能夠預判技術局限，從容打破瓶頸。對于“燈塔工廠”而言，這意味著快速迭代、快速試錯和持續學習。通過敏捷生產方式，項目（主要是軟件）按規劃的步調進行，并經由一系列固定長度的迭代過程開發出產品。例如，為了更加貼近客戶，持續滿足客戶對5G服務的需求，愛立信以空前的速度在美國打造了一家5G技術賦能的數字原生工廠。憑借敏捷工作方式、強大的工業物聯網架構以及數據基礎，該工廠在12個月內成功部署了25個用例，其中有3個用例僅耗時16周就完成部署。愛立信甄選了80多個改造端到端運營所需的數字化用例，并制定了發展和采購策略。它們借助將多個功能需求或用戶場景打包成一個可管理模塊的捆綁用例路線圖進行快速的設計迭代，并依托工業物聯網技術實現快速反饋，所有工作被均勻分配到六個沖刺階段。
值得注意的是，發達國家“燈塔工廠”快速實施用例的能力正在提高。最近三批“燈塔工廠”實施用例的速度比前三批快26%，75%的“燈塔工廠”報告稱，它們能夠在不到六個月的時間內部署新的高級用例；30%的“燈塔工廠”可以在不到三個月的時間內完成部署。這一優勢使它們在面對復雜多變的市場環境時，能夠更加從容地調整運營策略，為應對供應鏈中斷風險提供了有力保障。④
發達國家“燈塔工廠”的成長經驗
一是通過數字化和工業物聯網實現自動化升級。根據麥肯錫報告，絕大多數（94%）用戶認為數字解決方案是未來自動化工作不可或缺的一部分。發達國家“燈塔工廠”的自動化過程高度依賴于計算能力、軟件和網絡技術，以加快機器人的組裝、安裝和維護。傳感器和執行器不再受限于通過連接器和接線盒以專用線路連接到機器人控制器。如今，即插即用解決方案正在簡化連接，將機器人與更廣泛的生產系統連接起來。傳感器技術使機器人能夠承擔新的角色。例如，機器人通過力反饋技術來執行去毛刺、研磨和拋光任務，并使用光譜分析來檢查焊接質量。在荷蘭，飛利浦工廠生產電動剃須刀，擁有128個機器人團隊，但只有9名質量保證工人。
“熄燈工廠”是指對人類活動的要求較低，可在無人工現場干預的黑暗環境中正常運轉的工廠，是制造商高成熟度自動化模型的代表。美國《機械設計》雜志的技術編輯夏龍·斯皮爾曼從供應鏈的角度探討了“熄燈工廠”概念，指出自動化的最大飛躍在于通過數字化來控制硬件。日本日立大分工廠通過引入多項數字化解決方案，包括操作員績效管理系統、設備績效管理系統、控制系統的物聯網基礎設施、模擬客戶系統的數字孿生以及能源管理系統等，在工程、生產和維護操作中廣泛應用工業物聯網技術和數據分析技術，取得了顯著成效。該工廠在不影響質量的情況下，將核心產品的交付周期縮短了50%。⑤
二是重視人工智能。2019年，“全球燈塔網絡”中只有10%的“燈塔工廠”部署了人工智能。當時，人工智能用例主要處于試點階段，許多發達國家的工廠致力于構建數據和技術基礎，確定員工需要掌握哪些新技能，并制定實施的戰略，力圖讓新用例產生真正的影響。到2023年，人工智能的采用率激增，所有21個新晉“燈塔工廠”都大規模部署了先進的人工智能用例。這一轉變凸顯了人工智能在未來制造業中的核心作用。⑥與早期相比，新“燈塔工廠”實施新人工智能用例所需的時間減少了近25%。
在最近一批“燈塔工廠”的前五大用例中，77%由分析型人工智能實現，9%利用了生成式人工智能。人工智能、機器學習、高級分析等各種數字解決方案平均提高了53%的勞動生產率，降低了26%的轉換成本。對于流經“燈塔 ”基地的價值鏈而言，這些解決方案顯著提升了效率：新產品引進時間縮短了50%，碳排放減少了30%到50%，同時材料浪費平均減少了30%，能源與水資源消耗也降低了25%。⑦
三是以價值驅動而非技術驅動。在實踐中，發達國家“燈塔工廠”將數字化轉型變成每個人的工作，將重塑流程所需的技術和人員能力嵌入到企業的日常運營和流程中。平均而言，每1000名工廠全職員工需要新增25個轉型崗位，其中近一半是業務和運營崗位。在早期開發階段，它們通常會建立卓越中心（CoE），以設計和部署實用的創新解決方案。有些專注于制造執行系統（MES）或數字孿生等技術，而另一些則專注于“原型設計”或“批量發布”等流程。這些卓越中心通常與企業團隊和第三方供應商合作，以填補能力缺口，但隨著一線現場運營和技術領導者的技能提升，這些卓越中心的主要工作逐漸轉向在本地環境中部署和推廣各種新技術。
法國乳制品行業領軍企業達能旗下擁有40多個生產基地，盡管部分生產基地已成功落地最小可行產品（MVP），但缺乏統一的網絡架構與標準化實施路徑，導致在面對海量解決方案與供應商時難以精準決策。達能亟需以成功驗證的MVP為原型，快速構建覆蓋全網絡的數字制造體系，并建立可持續的推廣機制，確保解決方案的有效落地。
為實現這一目標，達能采取“雙軌并行”策略：一方面通過頂層規劃明確各生產基地的價值提升潛力，另一方面賦予本地團隊自主決策權以釋放價值創造空間。公司構建了涵蓋全域的標準解決方案目錄，該目錄支持快速部署至所有生產基地，同時建立基于MVP與試點的定制化開發機制。所有入選方案均附有詳細的實施指南與價值提取路徑。這種“標準+定制”的混合模式有助于避免資源浪費，確保解決方案兼具普適性與靈活性。該解決方案的核心在于構建“自上而下引導+自下而上創新”的協同機制：達能總部通過戰略規劃設定轉型方向，而生產基地團隊則基于本地實踐選擇最優實施方案。隨著標準解決方案目錄的持續迭代，達能成功搭建起“全球視野+本地智慧”的融合平臺，培育了以創新為導向的企業文化。
四是注重人才賦能。2023年對“燈塔工廠”進行的一項最新調查顯示，“燈塔工廠”有一個引人注目的共同點：成功深深植根于關注技術與人才之間的相互作用。在部署技術創新以提高績效的同時，“燈塔工廠”同樣實施了人才賦能策略，提升人才的增量價值。麥肯錫公司高級合伙人兼運營創新部負責人費爾南多·佩雷斯表示：“增強一線員工的能力和培養包容性的數字文化是‘燈塔工廠’成功的核心所在。無論是通過以人工智能為主導的培訓計劃，還是當地的社區活動，這些先驅企業都在打造富有彈性、為未來做好準備的員工隊伍，并證明了對人才的投資與對技術的投資同樣重要。正是這兩者的有力結合，推動了有意義的變革，這種變革超越了工廠的圍墻，對整個生產生態系統產生了積極影響。”⑧
發達國家“燈塔工廠”不僅是技術的先驅，也是挖掘員工潛力的領導者。約75%的“燈塔工廠”更加關注人才，并將人才賦能視為其數字化轉型歷程中的關鍵因素。在已部署的用例中，56%專注于技能提升和技術實施，以提高生產力水平，其余則專注于通過改善員工體驗提高穩定性并提升現場操作的安全性。這些努力使“燈塔工廠”能夠將非增值任務減少15%—20%，并將整體設備效率提高5%—10%。
例如，德國西門子基于第四次工業革命的發展要求，為每位員工量身定制了技能提升路徑；與高校合作提供高級學習項目和學位支持；借助內部培訓和討論平臺開展內部學習；用具有針對性的培訓，培養一支能夠駕馭數字化工具、推動企業創新的員工隊伍。西門子員工用機器人技術改善物流運營、提高勞動效率；用數字工程優化各項措施，如優化生產流程、設備布局與資源配置、物流與供應鏈管理等；用人工智能驅動的過程控制加快工作進度；借助預見性維護系統增強設備綜合效用，并用遠程質量優化分析平臺改善流程的質量。同樣，惠普新加坡工廠在第四次工業革命進程中，將提升員工技能水平作為重點。產品日趨復雜，勞動力卻供不應求，這使惠普新加坡工廠在質量保障和成本控制方面面臨多重挑戰。惠普公司改被動的勞動密集型模式為人工智能驅動的高度數字化模式，成功降低了制造成本，提升了生產效率和質量，并且大幅度減輕了員工負擔，給予員工更多時間和空間提升自身技能。
發達國家“燈塔工廠”發展面臨的挑戰
第一大挑戰：難以兼顧競爭力和環境責任。2021年9月，“全球燈塔網絡”和麥肯錫發表了一篇名為《全球燈塔網絡：通過第四次工業革命技術解鎖可持續發展》的論文，探討了氣候危機如何將環境責任推升至工業優先事項清單中前所未有的高度。該論文展示了“全球燈塔網絡”如何通過務實、有效、面向未來的可持續發展努力為環境管理設定標準。生態可持續性的核心是承諾并采取減少能源消耗、水資源使用、碳排放和廢物的措施。發達國家“燈塔工廠”已認識到環境責任和可持續發展的重要性，通過仔細審視其產品組合和價值鏈管理，來應對供應鏈風險并確保實現可持續發展。
一些“燈塔工廠”在環境保護方面走在了前列，開始采用先進的方法提高可持續發展能力，包括利用數據平臺實現全面可視化和智能分析、快速產品設計工具以及實施減少產品生命周期內排放的循環解決方案。然而，制造業是高能耗行業，其能耗占全球能耗的54%，二氧化碳排放量占全球排放量的22%。雖然行業領導者認識到有必要降低能耗和碳排放量，但環境責任與生產力和盈利能力之間可能存在矛盾，大量采用綠色技術和實施環保措施可能會削弱企業的競爭力。因此，盡管發達國家頭部“燈塔工廠”有能力擁抱綠色技術，兼顧環境責任和競爭力，但很難讓中小型“燈塔工廠”效仿，也很難為減少環境影響的投資提供明確的商業案例。
第二大挑戰：難以在包括中小型企業在內的整個生產網絡中推廣技術。只有讓中小型企業參與生產網絡，改造整個價值鏈和生產系統，才能實現第四次工業革命為制造業帶來的全部紅利。在整個生產網絡（包括各種規模的供應商）推廣第四次工業革命的代表性技術，不僅能提高整體效益和技術投資回報率，還能確保知識得到更平等的傳播，從而加速創新，并有助于避免自然災害或網絡攻擊造成的生產和供應鏈的中斷。因此，發達國家頭部“燈塔工廠”正努力推廣先進技術。然而，中小型企業受自身條件限制很難成功實現數字化轉型。已有研究表明，在致力于使用人工智能、高級分析或其他第四次工業革命核心技術的公司中，超過70%的公司未能超越試點階段。高昂的成本、復雜的實施流程和熟練勞動力的缺乏是阻礙這些技術更廣泛應用的主要障礙。⑨
第三大挑戰：技能缺口尚需填補。“燈塔工廠”對工人的數字化技能水平提出了很高的要求，發達國家“燈塔工廠”普遍注重員工技能培養和提升，但由于技術迭代升級速度很快，并且技能培養和提升依賴于整個教育系統，所以技能缺口無法完全消除。要填補技能缺口，既需要企業自身持續專注于能力建設和實現終身學習，也需要公共部門和私營組織、學術界和社會組織共同努力，幫助勞動力向未來制造業和數字化智能制造轉型。這就需要重新調整教育體系，加大對大規模技能再培訓和技能提升的投入力度，并構建有利于終身學習的教育體系和學習環境，使員工能夠不斷適應快速變化的環境。這將有助于增加工人的流動機會，同時也幫助企業填補現有的技能缺口。
當前發達國家“燈塔工廠”的兩大發展趨勢
一方面，力圖打通端到端價值鏈。從2019年開始，越來越多的發達國家“燈塔工廠”開始使用數字化手段，打通從采購到交付的整條價值鏈，涌現出大量的端到端“燈塔工廠”。除傳統的降本增效外，端到端“燈塔工廠”還開展端到端產品研發、規劃和交付，致力于與價值鏈上的利益相關者建立合作伙伴關系，重塑客戶體驗，根據需求大規模生產定制產品，并共享數據以快速應對需求波動。發達國家“燈塔工廠”正積極致力于價值鏈層面的創新實踐，通過新產品、新服務、更高的定制化、小批量生產或顯著縮短的交貨期，為客戶提供全新或更優的價值體驗。
另一方面，更加注重可持續發展。在工業活動造成全球30%溫室氣體排放的時代，縮小可持續發展承諾與行動之間差距的緊迫性前所未有地凸顯出來。2021年，愛立信、施耐德電氣和漢高這3家工廠被指定為可持續發展“燈塔工廠”。它們使用先進的數字孿生技術，減少了用水量，提高污水凈化率；在整個價值鏈中進行端到端的二氧化碳跟蹤報告；采用物聯網實時傳感器的數據聚合進行能源使用、廢物排放和用水管理，實現可持續性優化。⑩
從發達國家“燈塔工廠”的成長經驗中，可以獲得以下重要啟示：企業要實現數字化轉型，需要積極擁抱新技術，注重人工智能的應用，堅持以價值創造為導向，同時加強人才賦能和持續學習，確保數字化轉型的長期性和系統性。
盡管發達國家“燈塔工廠”不乏成功案例，但仍然面臨一些挑戰。我國“燈塔工廠”也可能面臨這些挑戰。為幫助“燈塔工廠”應對這些挑戰，我國政府可以發揮積極作用，制定并實施旨在促進技術采用和推廣的新戰略、倡議和計劃，支持和加速綠色技術的推廣使用和中小型企業數字化轉型，與企業和社會組織共同營造有利于終身學習的教育體系和學習環境。
（作者為上海交通大學國際與公共事務學院教授）
【注釋】
①⑦⑧Global Lighthouse Network 2025, “World Economic Forum Recognizes Companies Transforming Manufacturing through Innovation,” https://www.weforum.org/press/2025/01/global-lighthouse-network-2025-world-economic-forum-recognizes-companies-transforming-manufacturing-through-innovation/
②④McKinsey & Company, “Adopting AI at speed and scale: The 4IR push to stay competitive,” 21/02/2024, https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/adopting-ai-at-speed-and-scale-the-4ir-push-to-stay-competitive.
③楊漢錄、宋勇華：《打造燈塔工廠：數字-智能化里程碑》，北京：企業管理出版社，2022年，第87頁。
⑤Machine Design, “Full Automation: The Path to Lights-Out Production,” https://www.machinedesign.com/community/editorial-comment/article/21270004/full-automation-the-path-to-lights-out-production.
⑥⑨“Unlocking the Future of Manufacturing: How the Global Lighthouse Network is Leading the Fourth Industrial Revolution,” https://intimedia.id/read/unlocking-the-future-of-manufacturing-how-the-global-lighthouse-network-is-leading-the-fourth-industrial-revolution.
⑩金旸：《全球燈塔工廠發展態勢研究》，《競爭情報》，2023年第4期，第59頁。
責編/謝帥 美編/楊玲玲
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