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　　为了解决人才短缺问题和满足激增的市场需求，包括对新型汽车设备的需求，格罗方德新加坡Fab 7工厂实施了60多项第四次工业革命技术用例，应对不断增加的流程复杂性，满足更加严格的质量要求，并加快原型研发。该厂组建了一支全方位的转型团队，与人工智能服务商和高等院校在四大领域开展合作：基于机器学习的预测性维护、远程支持赋能、机器学习驱动的质量控制和工作流程数字化。因此，工厂的生产效率提高了40%，新产品导入原型制作时间缩短了30%。

　　作为代表并服务于卡塔尔国政府的Pearl GTL项目运营商，这座世界上最大规模的GTL工厂的日均产能目标是从天然气中生产出26万桶液态碳氢化合物。为此，壳牌卡塔尔天然气合成油有限公司解决了早期资产完整性与可靠性挑战。通过部署45项第四次工业革命技术用例，包括利用人工智能来实现结构完整性，并通过为一线团队赋能，该公司将现场吞吐量提高了9%，将可靠性提高至99%，将排放量降低了7%，并在5年内将设备寿命延长了50%。

　　作为联想集团在美洲最大自有制造基地，墨西哥蒙特雷制造基地从全球2000多家供应商采购材料，生产台式机、笔记本和服务器超过5.2万个品类，并交付至全球80多个市场。为应对客户日益增长的质量交付需求及墨西哥劳动力成本的挑战，联想集团中国团队携手墨西哥当地团队，实施了超过60项数字化解决方案，其中超过一半采用人工智能（特别是生成式人工智能）技术。这些举措显著提升了工厂绩效：交付周期缩短85%，物流成本降低42%，质量损失减少56%，碳排放减少30%，生产效率提升58%。目前，蒙特雷制造基地已成为联想集团全球数字化示范工厂。

　　在2014年启用渣油升级装置后，Tüpraş伊兹密特工厂面临着多重挑战，包括日益多元的原油种类、不断增加的产品复杂性以及愈加严重的码头拥堵问题给港易带来的压力。为此，该炼油厂发起实施了数字化转型计划，对价值链上的规划、库存管理和物流等各环节进行整合。通过部署人工智能驱动的预测和优化解决方案，该厂将交付可靠性从85%提高至95%，将平均卡车装卸时间缩短了75%，将预测劳动生产率提高了48%，将二氧化碳排放量降低了8%，并将用水量减少了31%。

　　为推进企业可持续发展战略，海信日立在青岛工厂部署了27项第四次工业革命解决方案，旨在全面降低产品全生命周期中的碳排放——涵盖厂内制冷剂泄漏（占范围1排放的96%）和研发运营（占范围2排放的46%），以及原材料采购和客户现场使用阶段（占范围3排放的90%以上）。依托物联网技术与高级数据分析手段，企业成功将制冷剂泄漏率降低56%，并通过关键流程优化，实现范围1与范围2排放总量减少48%。此外，针对客户现场环境参数制定的定制化控制策略，亦推动范围3产品使用阶段的排放下降28%。（双料灯塔）

　　为了应对资源短缺、监管要求和客户需求，施耐德电气将其在埃夫勒的工厂转型为首个可循环的分销中心。该厂实施了端到端的“更有效利用、更长久使用和可重复利用”模式，实现对资源的大规模循环利用。部署的创新技术包括一个能够订购与退回3,000多个库存单位的数字化客户平台、一个能将产品与维修、翻新和重新包装中心衔接的数据模型，以及在包装、运输和能源等领域采用的循环解决方案。得益于这些举措，该厂将一次性塑料的使用量降低了40%，将能源消耗量降低了18%。

　　为了满足越来越多的客户对于提高实验室效率的需求，将更多应用融入单一仪器之中，安捷伦利用第四次工业革命技术，克服产品定制和前置时间的挑战。该厂将数字技术和工程专长相结合，实施了50个用例，专注于在内部开发定制化的、具有成本效益的人工智能解决方案。数字化的工程专门知识提高了整个设计-生产周期内各环节的适应性、精确性和速度，将生产效率提高了56%，将前置时间缩短了31%，并将客户对交付的满意度提高至96%以上。

　　加瓦尔油田北部区域石油生产设施的历史可以追溯到1938年沙特刚刚启动石油生产之时，今天管理的资产已经遍布12,500平方公里的土地。为了满足日益增长的需求，同时降低运营成本和减少排放，该厂启动实施了第四次工业革命战略，采用高级分析、人工智能驱动的数字孪生和沙特阿美大语言模型以及生成式人工智能等65项解决方案，率先开发了石油生产资讯，提高了现有资产的稳定性，实现了青年人才的技能升级，将石油产量提高了8.44%，同时将每桶石油当量的范围1和范围2排放量减少了8.21%。

　　为了支持全球业务发展，西亚特需要将管理的存货单元增加三倍，提高订单执行的速度，同时还要通过提高组装流程的工作效率，将新品上市的速度提高一倍。为此，西亚特部署了30多项数字解决方案，包括能够减少周转时间的运营研究模型、用于预测性控制的高级分析技术，以及基于机器学习的设计。实施这些解决方案后，工厂的生产效率提高了25%，调度周转时间缩短了54%，产品生产提速了30%，范围1和范围2的排放量降低了47%。

　　“轻量化”趋势正在重塑汽车行业，加剧了对于质量高、环境足迹少的汽车配件的竞争。为了应对这一状况，中信戴卡摩洛哥部署了40多项数字用例，旨在实现高精度柔性生产和对材料的高效利用。该厂将高级算法用于铸造和加工，安装了人工智能生成的内容增强视觉检测系统，并采用过程控制手段，管理熔炉中的天然气质量波动问题——这是当地企业会面临的一项挑战。得益于这些举措，该厂的设备综合效率提高了17%，劳动生产率提高了27%，产品缺陷减少了31.1%，范围1和范围2排放减少了53%。

　　为了应对不断增加的需求、材料价格的波动和快速扩大的业务组合（包括自2018年以来的四次并购和新增的2,500个存货单元），安捷伦科技槟城工厂全面拥抱数字转型，改善其多品种小批量生产工艺。通过部署人工智能驱动的供应链、3D打印和零代码工作流程等40多项解决方案，该厂将生产效率提升了40%，将制造成本降低了32%，将交货期缩短了48%。工厂开展了“人人可以数字化”计划（Everyone-Can-Digital），对88%的员工进行技能升级，连续四年荣获卓越职场认证，并将员工流失率降至3.5%，远低于9.4%的行业平均水平。

　　在原材料和货运成本波动的行业环境下，世界最大规模铝冶炼厂之一的阿联酋环球铝业实施了第四次工业革命转型，以进一步提高成本竞争力、敏捷性和灵活性，改善生产安全和促进可持续发展。经过三年的转型努力，该厂部署了80多个用例，对20%以上的员工进行技能升级，并将先进的人工智能融入这个传统的劳动密集型行业。工厂采用深度学习和计算机视觉技术以及大语言模型，优化一线生产操作，将运营停工期缩短了50%，将非生产性时间减少了18%，将设备综合效率提高了12%。

　　为了适应“即时电商”（Instant delivery E-Commerce）的迅猛发展，在更短的时间内供应更丰富的产品，联合利华Tinsukia工厂克服位置偏僻、资源有限的挑战，实施了50多项数字用例，通过机器学习支持下的规划、人工智能驱动的改变和绿色数字孪生技术，改善端到端供应链的敏捷性，将计划冻结期从14天缩短为1天，将存货单元增加了三倍，并将可持续包装测试时间缩短了84%。此外，工厂还支持当地社区发展，通过设立工业培训学院和盲文数字化实验室，培养当地人才的数字技能，在推进数字化转型的同时，成功提升了社会影响力。

　　诺贝丽斯的再循环设施实现了97%的再生铝含量，大幅降低了对能源密集型原铝生产的依赖，这主要源于工厂采用了先进的废料分离技术、采购策略和数字工具，并因而获得了绿圈认证（Greencircle）。来自铝土矿开采和原铝生产的范围3排放占据了诺贝丽斯85%的碳足迹。该厂将温室气体强度降至很低的每吨铝1.1吨二氧化碳，远低于行业平均的每吨铝5.8吨二氧化碳，因此为诺贝丽斯贡献了25%的北美地区销量，并推进了到2050年实现碳中和这一目标。

　　（二度入选，之前已经入选单一工厂灯塔，本次又入选可持续灯塔）施耐德电气无锡基地是一个电子制造中心，于2022年实现范围1和范围2的净零排放，提前八年完成原预计在2030年达成的目标。实施的可持续发展计划包括人工智能驱动的生态设计、和供应商合作使用的闭环二氧化碳追踪平台以及机器学习模型，旨在优化能源效率，携手客户共同开发循环经济解决方案。得益于这些举措，该厂将范围1和范围2的排放降低了90%，将范围3的排放降低了65%，并将用水量减少了15%。

　　制药厂商ACG Capsules将生产优质产品、加快响应速度、增加产量和提高劳动生产率作为首要任务，以在激烈的市场竞争中保持领先地位。为此，ACG Capsules共部署了超过25个第四次工业革命用例，所有用例均由工业物联网（IIoT）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、数字孪生技术、扩展现实和生成式人工智能技术驱动。有效实施后，关键缺陷减少98%，生产前置时间缩短39%，总损失下降51%，劳动生产率提高44%。

　　为应对需求波动、大幅增长超过50%、供应链中断和产品需求不断变化等挑战，安捷伦科技（Agilent）瓦尔德布龙工厂增设了超过25个与第四次工业革命相关的岗位，并引入了20个相关用例。其高通量、多品种生命科学制造平台受益于由第四次工业革命技术组成的解决方案，其中包括人工智能应用和用于快速模拟预测的工业物联网技术。有效实施后，该工厂产品质量提升35%，生产率提高44%，产量增加48%，并最终实现市场份额增长。

　　为应对绿色低碳发展要求、满足更高质量期望和缓解成本压力，华润建材科技控股有限公司（China Resources Building Materials Technology Holdings）旗下的田阳水泥生产基地共部署实施30多个第四次工业革命用例，利用先进分析技术、自动驾驶技术和工业物联网技术，提高能效、劳动效率和设备效能以及质量绩效。有效实施后，工厂碳排放量减少24%，劳动生产率提高105%，非计划停机时间减少56%，产品质量一致性提高25%。

　　为了最大限度地提高生产率、精简成本并重新部署现有员工，帮助实现运营和维护（O&M）能力内部化，可再生能源公司ReNew在其首个灯塔工厂建立了数字和分析基础设施，并进行了扩展升级。这包括开发新的专有人工智能模型，以及针对70个风电场、10家原始设备制造商（OEM）和22种不同型号风力涡轮机快速扩展第四次工业革命用例。Ratlam是公司进行大规模转型的基准工厂，其能源产出率持续提高了1.7%，运营费用降低了17%，并减少了40%的损耗。这使利润率增加了20%。

　　随着电商市场日渐发展，零售促销成为推动力、消费者的消费模式也出现了从线下向线上订单的转型。面对上述各种情况，加之严重的季节性影响，位于田纳西州孟菲斯的敦豪供应链（DHL Supply Chain）建立了一个战略性的第四次工业革命技术基地。该工厂配备有控制塔，用于集中规划和执行监督，以管理和控制端到端业务。该基地无缝整合了机器人、分析技术和灵活的人员配置解决方案，减少了50%的加班时间，发货周期缩短了57%，产能提高了290%，自2019年以来的复合年增长率（CAGR）达到了28%。因此，该基地已成为全球新技术使用的主要培训中心。

　　为了提高敏捷度和响应能力、提升质量标准并增强竞争力，强生（Johnson & Johnson）西安于2019年以第四次工业革命驱动的新工厂取代了原有的人工设施。该工厂纳入了用于技术转移和材料处理的数字孪生技术，并实现了持续流程验证（CPV）以及批量执行流程的智能自动化。这使工厂搬迁期间的产品转移时间缩短了64%，不合格产品减少了60%，同时生产率提高了40%，运营成本降低了24%，温室气体排放减少了26%。

　　为了提高灵活性，满足不同产品细分市场的需求，在通胀环境下降低成本，提高可持续性，索尼帕特的联合利华（Unilever）在其端到端供应链中部署了30多个第四次工业革命用例。最为关键的用例中采用了锅炉和喷雾干燥器流程孪生技术，以及以客户数据为依据的无接触式生产规划和库存优化。其服务水平提高了18%，预测准确率提高了53%，转换成本降低了40%，范围1碳足迹减少了88%。因锅炉数字孪生技术需要使用生物燃料，当地农民的生计也得到了改善。

　　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%