PPT丨54页丨新经济下中国企业数字化转型之路：灯塔工厂的启示与探索

一、灯塔工厂的内涵及提出背景

（一）灯塔工厂的内涵

“灯塔工厂” 是由世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同遴选出来的 “数字化制造”“全球化 4.0” 技术应用示范者。入选灯塔工厂的示范者一般具有以下特征：

• 实现重大影响：工厂的数字化转型在世界范围内对企业的规模经济、产品制造水平、定制化水平、产品质量等方面具有重大影响，同时也影响着整个行业。

• 成功集成多个用例：包括内部数字化（如数字化装配、加工、维护、绩效管理、质量管理、可持续发展）和打通端到端的价值链（如供应网络、产品开发、规划、交付以及客户的连接性）。

• 可拓展的技术平台：倾向采用分布式、模块化、云中台、持续更新的设计模式实现开发、管理、需求模块的快速部署，支持端到端的数据连接及快速响应。

• 在关键推动因素方面表现出色：价值创造的关键推动因素包括个性化定制、管理变革、能力构建、可持续发展、与第四次工业革命社区展开协作等。

（二）灯塔工厂的提出背景

• 工业 4.0 的发展历程：2013 年，德国在汉诺威工业博览会上正式提出 “工业 4.0” 的概念，推动以 CPS 为基础，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的工业革命。工业 4.0 的核心技术包括大数据分析、自主机器人、模拟、横向和纵向系统集成（一体化）、工业物联网、网络安全、云计算、增材制造（3D 打印）以及增强现实等。这些技术促使制造业由孤立的、优化的单元转变为完全集成、自动化和优化的生产流程，改变了传统的供应商、生产商和客户之间的关系，以及人与机器之间的关系。

• 中国企业的现状与需求

• 数量与分布：截至 2022 年 10 月 11 日，全球灯塔工厂数量达到 114 家，其中中国地区拥有 42 家，占全球数量比重超过三分之一。反映了中国作为世界工厂的牢固地位及近年来经济数字化转型取得的巨大成就。

• 行业差异：根据德勤对 145 家企业的调查数据，目前国内超六成的访问企业已经启动了数字化，科技、传媒和电信，消费行业企业领跑数字化转型进程，而工业，能源、资源行业企业数字化转型较晚，还处于早期发展阶段。

• 面临压力：当前我国制造业面临多重压力，包括生产成本上升、产业外移、生产效率低产品交付周期长、供应链中断风险上升等问题，企业亟需通过实施数字化技术，精益生产来降低成本，提升效率，提高企业风险抵抗能力。

• 转型需求：中国工业企业面对产业数字化的态度正在发生积极变化，根据 e - works 针对 500 + 家工业企业数字化 / 智能化情况的调查发现，2021 年，“非常支持并有详细计划” 的企业占比为 52.4%，较 2020 年的 31.1% 提升了 21.3 个百分点。工业企业数字化转型的主要目的为降本增效和提升产品质量。

（三）灯塔工厂对企业转型的指引作用

二、灯塔工厂的参考架构设计及实施步骤

（一）灯塔工厂的参考架构设计

• 德国工业 4.0 参考架构模型：2015 年德国发布了工业 4.0 的参考架构模型 RAMI4.0，它是一个基于高度模型化的理念而构建的三维架构体系，通过垂直轴层（Layers）、左水平轴流（Stream）、右水平轴级（Levels）三个维度构建并连接了工业 4.0 中的基本单元。包括信息层、通信层、集成层、资产层等功能层，以及活动层次（层）中的业务层等。

• 中国新一代智能制造架构：2018 年，中国工程院提出了 “新一代智能制造” 的概念，强调了人工智能技术与先进制造技术的融合。对比德国 RAMI4.0，新一代智能制造架构在 RAMI4.0 信息层和功能层加入 “AI 层” 或者参考工程院提出的智能制造系统总体架构来建设，以实现 “新一代智能制造” 第三范式。其包括智能设计、制造过程控制优化、智能供应链、智能服务等主要功能系统，以及实体资源域（人力域、设备域、物料域）、虚拟资源域（功能域、知识域）、组织域和服务域等组成域。

（二）灯塔工厂的实施关键技术及步骤

• 构建泛在感知的工业物联网：工业物联网是制造业数字化智能化转型的基础。典型的物联网系统架构有 3 层：感知层（RFID、传感器、二维码等）获取物体信息；网络层传递信息；应用层分析处理感知层获取的信息，实现智能化识别、定位、监控和管理等应用。工业物联网与传统的物联网架构主要差异在于工业感知数据 / 控制指令等数据交互的实时性，以及在现有工业系统中不同企业拥有自己的数据采集与监视控制系统（SCADA）。

• 大数据驱动决策和生产管理模式：大数据分析（机器学习、数据挖掘、数字孪生等）的出现使企业从依赖经验改善生产活动转变为数据驱动决策和生产管理新模式。大数据分析应用场景包括质量改善、生产调度与机器排程、流程优化、供应链决策支持、精益制造、故障诊断及预测性维护等。企业智能决策作为生产运行管理的功能核心，通过智能决策支持系统（IDSS）可打通企业原有的业务系统、控制系统和采集系统，实现数据的分类收集、清洗、存储和分析，并通过仿真、数字孪生等技术进行验证，最后下达生产计划和调度指令。

• 选择合适的 IT 架构：微服务和模块化单体是企业在数字化转型中可选择的 IT 架构。微服务具有服务的独立部署、快速启动、敏捷开发、按需扩容等优点，但也存在通信复杂、调试棘手、占用资源增加等缺点。模块化单体较微服务具有通信简单、节省资源、调试容易、部署过程简单等优势，且是以业务板块作为划分依据，适合中小型项目。对于大多数公司而言，更好的选择是实施模块化单体，直到规模更大并且微服务变得有意义为止。

• 以客户价值为导向打通端到端价值链：端到端的价值链打通对应 RAMI4.0 的生命周期和价值流，目的在于实现生产、业务、物流、管理计划等的全流程掌握，带来成本降低、设备利用效率提升、交付时间缩短、库存积压问题解决、个性化设计与交付等影响。工业富联提出了基于客户价值导向的端到端价值链设计架构，主要包括订单全生命周期主线和产品全生命周期主线。

• 机器换人，柔性生产降本增效：通过引入工业机器人、智能成套设备、自动化物流设备、智能检测设备等智能机器设备，实现机器换人，将人们从简单的体力劳动层面提升到决策控制层，从而实现柔性化生产、自动化生产，提高生产效率，降低能耗和成本。

  
  

三、灯塔工厂建设行业洞察及经验借鉴

（一）灯塔工厂所处行业概览

114 家灯塔工厂分布在多个行业领域，其中消费领域（消费品、家用电器、电子产品、汽车等）行业的数字化进程走在市场前列。消费行业在互联网发展红利下销售终端率先实现数字化转型，随后向生产端推进，关注提升消费者体验。其他行业如化工、工业自动化、IT 解决方案、增材制造、电子设备、个人护理产品、生物技术、工程机械、可再生能源、医疗器械、石油天然等也有分布。

（二）不同行业灯塔工厂建设关注重点

• 消费品行业：注重产品敏捷开发、个性化定制、快捷交付、库存管理。通过提升消费体验及成本控制来体现价值，如利用机器 + 人工智能引导生产效率提升，自动化物流降低仓储和物流成本等。

  
  

• 钢铁 / 石化行业：属于典型的流程行业，重点关注成本的下降、能耗排放的降低、生产效率的提升。通过生产计划分析、价格预测、工业物联网改进工艺、数字化物流等方式降低成本，通过数字化生产计划、智能检测、数字化业务磋商、工业物联网提高生产效率。

• 电子行业：是离散型制造业的代表，重点在于通过人工智能和机器人等自动化设备提高生产效率，同时考虑能耗。包括数字化端到端物料运输系统、数字孪生物料输送系统、数字化柔性制造等应用。

• 汽车行业：属于长生态链的离散型制造业，基于人工智能、协作机器人、物联网等技术实现自动化生产、柔性生产及端到端的价值链打通是重点。如端到端物流平台、基于算法的耗材寿命延长、透明的车间管理等应用。

• 医药行业：属于流程制造业，关注成本控制，生产效率提升、快捷交付。通过数字化技术支持的购买决策、电子拍卖、绩效管理降低成本，利用人工智能、数字孪生、机器人等技术提升生产效率。

• 工业机械行业：大多属于非标、离散型制造业，更关注生产线的柔性化以适应多品种换线生产，加速产品开发设计，缩短交付时间，利用物联网技术实现资产实时监控远程运维，通过自动化设备提高生产效率。

（三）灯塔工厂代表案例分析

• 美的微波炉顺德工厂：通过数字化产品、软件和解决方案，实现贯穿研发、制造、采购等方面的全价值链数字化运营。围绕 “全价值链卓越工厂” 框架，通过产品标准化、精益自动化、自动化系统与 IT 系统深度融合，打造柔性自动化生产的智慧工厂。

• 潍柴发动机潍坊工厂：2015 年发布智能制造战略规划，对智能制造的组织架构、技术架构、资源投入、人工配置等进行规划部署。打造精益化智能工厂，搭建数据化研发体系，以信息化技术创新商业模式，提升产业链数据化水平，逐步形成了以快速设计为导向的智能制造和产品全生命周期智慧质量管理。

• 三一重工北京桩机工厂：依托树根互联打造的根云平台，实现生产制造要素全连接，大数据、互联网、人工智能深度融合。基于 5G + AR 设备的 “人机协同” 技术、机器视觉系统以及首创的 2 台 AGV 联动搬运技术，打造 “智能大脑” FCC，实现生产流程透明化。

• 富士康：以深圳厂入选灯塔工厂为契机推动灯塔工厂集群建设，在大陆地区已完成 30 余座内部灯塔工厂改造。制定了系统智能化、智能技术应用、智能管理和组织 3 大模块共 18 个维度的灯塔工厂评价体系。采用全自动化制造流程，配置相关智能设备系统，实现端到端全产业链生产控制。

• 青岛啤酒工厂：基于消费者需求在价值链上重新部署智能化数字技术，包括个性化云定制、基于消费者需求的产品开发模式、全生命周期的计划管理模式、柔性生产、全方位的数字化智能质量管理体系，实现订单交付时间和新产品开发时间降低，定制化啤酒份额和营收增加。

（四）灯塔工厂案例建设经验借鉴

不同行业灯塔工厂的部署用例关注点不同，如消费品关注个性化定制等，需以消费者需求、数据驱动为核心选择技术。企业通过 MES + SCADA + ERP + WMS 等系统集成实现全价值链数字化运营，或基于 MOM 架构打造 “智能大脑” 实现生产流程透明化。同时，端到端价值链的打通需要实施数字化主干解决方案，企业更倾向于选择标准化解决方案。

四、企业建设灯塔工厂面临的挑战及建议

（一）企业建设灯塔工厂面临的主要问题

• 中国智能制造行业面临的问题

• 标准不完善：智能制造相关标准不够完善，国内智能制造理论体系和标准体系仍不完善，工控安全防护体系相对滞后，导致软硬件异构异质，形成数据孤岛。

• 关键设备依赖进口：部分制造业的自动化设备的核心部件，如工业机器人、高端数控机床、高端轴承、伺服电机等仍依赖国外企业，且早期企业大量使用国外系统，相关技术工艺和工业控制系统也依赖进口。

• 研发设计软件国产化率低：目前经营管理类和生产控制类工业软件国产化率均超过了 50%，但研发设计类工业软件仅占 5% 左右，主要由于国内相关标准水平低、技术壁垒高以及在基础科学和先进制造领域沉淀不足。

• 人才缺乏：围绕智能制造，需要高标准、多层次、复合类型的人才队伍支撑，但目前高层次人才短缺，同时具备流程制造技术和信息化智能技术的复合型人才以及熟悉智能化设备操作的技能人才严重短缺。

• 企业建设灯塔工厂的挑战

• 系统整合困难：原有多个信息化系统，数据量大，各系统之间信息未完全打通，存在信息孤岛，数据质量不够，标准不一致，碎片化、分散化，甚至部分数据仍由纸质或手工维护，无法进行统一的数据管理与分析。

• 缺乏统一目标：没有明确和统一的数字化转型愿景和目标，企业内各方参与者认识不一，缺乏转型的统一性和系统性，员工特别是中高级管理人员对数字化转型理念认识不充分不全面。

• 技术与业务结合难：数字化技术如何与具体的业务应用场景相结合；数字化释放了部分劳动力后，如何赋能员工从事更高附加价值的工作，实现协同。

• 多种标准并存：多种数字技术或一种技术的多种标准并存，导致管理运维的复杂度高。

• 资金不足：数字化转型所需资金不足。

（二）中小企业建设灯塔工厂发展建议

• 遵循转型指南：工信部印发的《中小企业数字化转型指南》明确了中小企业转型路径，关键在于多方协同，遵循 “大企业建平台、中小企业用平台” 原则，由大型企业输出经验，带动中小企业协同转型。

• 选择合适架构：技术架构上优先选择模块化单体架构，系统建设成本低，效率高。依据行业及企业特点，对影响效益较大的业务、场景优先部署数字化用例。例如消费品行业中小企业可基于产品敏捷开发和个性化定制搭建客制化平台，以消费需求为驱动，数据为核心进行产品设计开发，并利用大数据 / 人工智能技术辅助。

• 打通数据流与融入生态：打通产品研发、生产、仓储物流数据流，实行产品全生命周期管理。对接供应链产业链上下游，围绕产业供应链核心企业数字化平台，通过工业互联网平台融入园区生态、产业集群生态。

• 选择合适用例与云部署：评估企业各业务和管理环节潜在的转型价值，依据影响效益确定转型的优先级，结合灯塔工厂转型经验选择合适的用例。云部署方式适合经验不足、资金压力较大的中小企业，企业只需订阅服务即可获得数字化能力，降低试错成本。

（三）大型企业建设灯塔工厂发展建议

• 选择合适 IT 架构：考虑将分布式微服务架构作为 IT 基础架构。对于数字化程度较低企业可选择系统的整体迁移方式；对于有一定基础的企业可采用主机下移方式构建分布式核心，非核心业务采用分布式架构，核心业务仍为集中式架构。

• 打造敏捷办公室：成立专业的数字化部门 / 职位负责数字化业务，组织员工数字技术培训，构建更扁平化的组织架构，实现跨部门的协同办公，数据实时互访，任务目标的自动化拆解分配和双向反馈。

• 构建标准化与协同生态圈：采用标准化的数字解决方案，在数字化转型过程中逐步建立自己的标准评价体系，分模块构建数字化转型经验，形成可复制推广的发展模式，建设灯塔工厂集群。以价值链、供应链、产业链为核心，与上下游企业、高校、研究机构、技术服务商等各界力量建立紧密合作关系网络，建立协同数字化转型，技术创新协同生态圈。

• 明确战略定位：通过对企业转型资源、数字化基础、业务管理等评估，明确企业的战略转型定位、战略目标、技术架构及技术选择、实施步骤和路径。

中国企业在数字化转型的道路上，应充分借鉴灯塔工厂的成功经验，结合自身行业特点和企业规模，克服面临的挑战，选择合适的转型路径和技术架构，积极推进数字化转型，提升企业的竞争力和可持续发展能力。

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