在宣布的新晋灯塔工厂中，有三家凭借在减少环境足迹方面的卓越表现而被评选为“可持续灯塔工厂”。

　　伟创力 （巴西，索罗卡巴）：为了减少能源使用、水消耗和温室气体排放，伟创力对工厂公用设施实行智能化管理，通过采用物联网传感器最大程度地减少供应链中的电子垃圾，积极推动循环经济的发展，从而将范围1和2的温室气体排放减少了41%，而在范围3的排放方面，成功减排44千吨二氧化碳当量，并将用水量降低了30%以上。

　　海尔 （中国，天津）：为了在能源成本上升的背景下提高经营韧性和减少碳排放，海尔采用了大数据和人工智能技术， 打造了一个设备电力负荷模型，部署了旨在优化能耗的生产调度程序，将能源消耗降低了35%，将温室气体排放量降低了36%。

　　西门子 （德国，安贝格）：为了提前四年实现2026年碳中和目标，西门子采用了数字流程效率分析和评估工具，将实现正常产量所产生的范围1和2温室气体排放量减少了69%。此外，为了实现整个供应链的脱碳（范围3），该工厂发挥孵化器的作用，积极开发第四次工业产品，比如数字产品通行证和基于区块链的软件，便于和供应商交换二氧化碳数据。

　　日月光半导体 （中国，高雄）：为了提高生产效率和缩短交付周期，同时应对日益复杂的生产工艺（100个工艺步骤），日月光半导体高雄凸块工厂在从检验到调度的各工艺流程部署了多个人工智能应用，因此将产量提高了67%，同时将订单交付时间缩短了39%。

　　博世汽车 （土耳其，布尔萨）：为了确保未来有足够的投资和资源支持新产品（比如氢能部件）的生产，位于布尔萨的博世动力总成工厂需要进一步发挥在成本节约方面的领导力。通过部署防止水力侵蚀的闭环流程控制系统等人工智能用例，和为100%的员工提供技能升级培训，该工厂将单位制造成本降低了9%，将设备综合效率提高了9%。

　　CEAT （印度，哈洛尔）：为了增加市场销量，CEAT需要采用更加绿色的材料和满足严格的生产规格。为此，该厂部署了先进分析技术等第四次工业用例，优化生产周期和实现操作人员接触点的数字化，从而将生产周期缩短了20%，将工艺废料减少了46%，并将能耗降低了15%。总体上，该厂在两年内将出口量和OEM销量提高了2.5倍。

　　可口可乐 （爱尔兰，巴利纳）：作为该公司最大的浓缩液生产工厂，巴利纳工厂的产量占公司全球总产量的22%，为68个国家提供超过3,500个最小存货单位的产品。为了驱动增长、提高韧性和解决业务组合日益复杂的问题，该工厂实施了数字化分析技术用例，将生产成本降低了16%，同时将最小存货单位组合扩展了30%，并在17个工厂网络中引领推广第四次工业技术。

　　MantaMESH （德国，弗勒特施泰特）：在高度竞争的大宗商品市场中，成本优势是中小企业参与竞争的关键因素。为此，MantaMESH依据第四次工业技术，开发了在线制造商业模式，将客户和自动化订单履行系统对接。所有的在线交易都能得以实时处理，实现了所有智能生产工厂的连接。通过采取这些举措，该厂将客户活动量提高了261%，将产量提高了73%，同时将每千克产品的能耗降低了32%。

　　工业富联 （中国，深圳）：为了响应客户对智能手机新品快速发布的需求，并满足严格的质量标准，工业富联通过大规模部署37个第四次工业技术用例，实现了敏捷的产品推出、快速的产能提升和智能化的大规模生产，将新产品的上市时间缩短了29%，将产能提升速度加快了50%，将质量不合格比例降低了56%，并将生产成本减少了30%。

　　海尔 （中国，合肥）：随着供应商网络的不断扩大，为了应对产品多样性、交付时间和产品质量的挑战，该工厂利用定制化的工业物联网平台，在供应网络、研发、制造和客户服务等领域部署了18个不同的第四次工业技术用例，旨在加速人工智能、机器视觉和先进分析技术的大规模应用，最终将订单交付时间缩短了一半，并将现场缺陷率降低了33%。

　　上海华谊新材料 （中国，上海）：为了应对30%的产能过剩和市场波动导致的成本上升等挑战，公司部署了28个4IR先进用例，例如机器学习驱动的流程优化和AI驱动的安全管理，成功使劳动生产率提高33%，单位加工成本降低20%，能源消耗降低31%，安全事故次数降至0。

　　强生消费品医疗 （印度，穆兰得）：在高度分散和复杂的经销商和供应商网络中，市场需求容易出现波动。为此，该工厂部署了多项第四次工业技术，比如需求感知、智能物流、机器人和3D打印等，将OTIF损失降低了66%，将新产品上市时间提升了33%，并将单件产品的成本降低了34%。

　　联想 （中国，合肥）：为了应对激烈的市场竞争、严重的需求波动和日益增加的产品定制化需求，联想合肥工厂作为世界上最大规模的单体个人计算机工厂，部署了30多项第四次工业灵活自动化和先进分析技术用例，将生产效率提高了45%，将供应商质量问题减少了55%，同时有效管理了难以计数的小额订单（80%的订单都是在5台设备以下）。

　　LG 电子 （美国，克拉克斯维尔）：为了更加贴近客户，LG于两年前在美国设立了一家工厂，但却遭遇了多项人力资源风险，并缺乏生产专门知识。为了解决这些问题，LG采用了深度学习、自动化和数字化等第四次工业技术，加强了在美国的战略生产基地，将产品销量提高了68%，净利润提高了703%。

　　亿滋（中国，苏州）：为了实现将中国零售渠道翻两番和将零售门店数量翻一番、达到400万家的目标，以及为了应对劳动力和物流成本上升造成的两位数通胀问题，该公司投资打造多个第四次工业数字化解决方案，将线性供应链转变成一体化的供应生态系统，将OTIF提高了18%，将交付时间缩短了32%，并将市场份额从23.4%提高至28.3%。

　　宝洁 （日本，高崎）：为了在业务拓展空间有限的情况下实现2-3%的年度同比增长，该工厂在端到端供应链（从研发到客户）实施了第四次工业技术用例，比如数据流整合、数字孪生和机器学习等，一举将创新周期缩短了72%，将试验停工天数缩短了21%，将客户订单规划速度提高了14倍。

　　联合利华 （巴西，因达亚图巴）：因达亚图巴工厂是联合利华在全球范围内最大的洗衣粉工厂和生产效率最高的工厂，但成本开支在全球位居第二，温室气体排放量位居第一。为了应对市场不断萎缩的问题，该厂部署了数字孪生和人工智能等技术用例，以增强成本优势和提高运营灵活性，同时最大程度地减少环境足迹，最终将创新周期缩短了33%，将每吨产品的生产成本降低了23%，并基本上消除了温室气体排放。

　　联合利华 （中国，天津）：过去三年，在经历了新冠疫情给服务业带来的不确定性之后，联合利华部署了30多个第四次工业技术用例，比如量身定制的7*24小时数字化销售模式、优化的端到端高级规划，以及人工智能驱动的质量控制体系，从而加速了在低线城市的市场渗透，将客户数量增加了一倍，将订单交付时间缩短了40%，将客户投诉量降低了62%。

　　西部数据 （菲律宾，内湖）：为了提升运营韧性，更好地应对火山爆发、台风、为了质量参差不齐的晶片等待八个月、市场需求波动和日益严格的产品规格，内湖工厂大规模部署了25个技术用例，包括利用先进分析技术来检测异常情况和利用机器学习技术进行端到端晶片变异补偿，从而将计划外停机时间减少了82%，将产量增加了89.6%，并将生产成本降低了54%。

　　西部数据 （泰国，邦芭茵）：邦芭茵工厂主要生产对成本敏感的消费类电脑硬盘驱动器。为了解决市场转向固态硬盘而导致的投资不足问题以及供应链不确定带来的材料成本上升问题，该厂部署了多个第四次工业技术用例，在将工厂成本降低33%的同时，将成品率提高至创记录的95%，并将能耗降低了40%。

　　纬创资通 （中国，中山）：公司面临的压力在于，要在不到72小时的时间内交付60%的订单，并要在不影响卓越质量的前提下加速端到端流程。为此，纬创资通在工厂内部署了33项技术用例，对整个价值链进行变革。尽管面临供应不足的问题，但通过采用第四次工业技术，还是将单位人时产能提高了32%，将缺陷率降低了55%，将交付时间缩短至48小时，最终将单位生产成本降低了22%。关注“制造前沿”公众号，获取更多灯塔工厂信息。

　　安捷伦科技（新加坡）：为简化小批量、高复杂度仪器的高科技制造过程，以满足不断增长的客户需求，安捷伦新加坡公司应用了物联网驱动的数字孪生技术、人工智能和机器人自动化解决方案以实现可持续增长，克服了专业人力资源上的瓶颈，并将劳动力转变为掌握第四次工业技术的通用可塑性人才。这使得产出增加了80%，生产力提高了60%，周期时间缩短了30%，质量成本降低了20%。

　　宁德时代（中国，宜宾）：为了满足业务大幅增长和质量提高的预期并实现可持续性发展，宁德时代在宜宾市建立了大型绿色工厂。该工厂在宁德时代总部灯塔数字计划基础上，进一步深入应用人工智能、物联网和柔性自动化技术，生产线%以及实现了零碳排放。

　　西普拉（印度，印多尔）：为了在全球范围内保持高质量、实惠的药品供应，同时应对材料和劳动力成本的增加，西普拉在印度22个工厂同时部署了数字化、自动化和分析解决方案。印多尔口服固体制剂工厂通过实施30个第四次工业技术用例，将总成本降低了26%，质量提高了300%，同时减少了28%的温室气体（GHG）排放量，引领了数字转型之旅。

　　达能（波兰，奥波莱）：达能奥波莱工厂开启了数字化转型，以更好地应对其生产产品的复杂性。工厂通过车间的互联互通、人工智能与自动化技术的大规模运用，在进一步优化产品质量的同时，成功降低了19%的成本，实现了12%的效率提升，并减少了近50%的温室气体排放。该工厂在数字化转型方面成为达能其他39家欧洲工厂的榜样，并在波兰荣获 “最佳雇主”的称号。

　　瑞迪博士（印度，海得拉巴）：面对严重的价格侵蚀和快速提升的质量预期带来的业务挑战，这家有25年历史的工厂开始了大规模数字化之旅，在仿制药市场上不断发展。该工厂通过利用灵活模式，并利用物联网和化平台进行高级分析，部署了40多个第四次工业技术用例。工厂由此将制造成本降低了43%，同时积极主动地提高质量，并将能源消耗减少了41%。

　　伟创力（巴西，索罗卡巴）：为了提高工厂竞争力、可持续性和员工健康水平，伟创力在端到端价值链上应用了第四次工业技术，例如物联网驱动的电子废品回收和供应链控制塔。数字化转型之旅使劳动成本降低50%，材料损耗减少了81%，同时提高了客户满意度（+18%）和员工福祉。

　　海尔（中国，青岛）：面对日益增长的定制化设计、快速交付和高品质的需求，海尔冰箱工厂借助大数据、数字孪生和先进视觉检测技术，加快研发、升级制造流程和物流调度模式。订单响应周期缩短了35%，生产效率提高了35%，质量性能提高了36%。

　　美的（中国，顺德）：为了满足在更短交货期内交付高质量产品的需求，美的顺德工厂在端到端价值链中应用了人工智能、数字孪生和其他第四次工业技术，使单位生产成本降低24%、交付时间缩短41%、研发时间缩短30%、缺陷率降低51%。

　　亿滋（印度，斯里城）：为了保持卓越的批量交付数量，实现成本领先，并在动荡的环境中进一步增强韧性和多样性以超越市场，亿滋的斯里城工厂开展了端到端的数字化工作、应用预测分析、人工智能和先进的自动化技术，将劳动生产率提高89%、制造成本降低38%，并将女性劳动力维持在50%。该工厂成为了亿滋在全球的标杆制造基地。

　　三一重工（中国，长沙）：为应对重工行业市场的周期性波动、多品种小批量（263个品类）及重型部件生产的挑战，三一重工长沙工厂充分利用柔性自动化生产、人工智能和规模化的IIo。