全球灯塔网络：心态转变推动数字化转型的影响和规模

白皮书 2025 年 1 月 执行摘要 这份白皮书庆祝全球灯塔网络成立六周年，作为生产规模化世界级运营卓越的领先学习社区。 全球灯塔网络（GLN）认可在生产生态系统中通过数字化转型实现卓越生产力和可持续性影响的领导者。经过六年的发展，GLN 从最初的16家灯塔企业扩展到了189家，涵盖了来自33个国家和地区、35个子行业的工厂、可持续性和端到端价值链类别——是2018年的四倍。这种多样性正是驱动GLN的力量——一个由同行组成的网络，他们共享知识和见解以加速自身的转型之旅。 在近期的人工智能热潮中，灯塔项目已经破解了现场实施的代码：今年顶级案例中的77%得益于分析型人工智能，而9%则利用了生成型人工智能（GenAI）。所有项目都实现了性能上的飞跃——平均在转换成本、周期时间和缺陷率方面取得了超过50%的改进。 灯塔企业如何在他人仍在探索潜在影响时找到实际影响？关键在于它们对大型语言模型（LLMs）和其他新技术的方法，这与早期技术（如工业互联网-of-事物[IIoT]）采用过程中证明有效的 playbook 保持一致。它们专注于“价值回溯”方法以减少过程债务；投资于人员、流程和技术的基础能力；通过资产化解决方案实现规模化；并与前线团队合作，本地化参与和采用。第二章将详细探讨这些思维模式的转变。 在新的灯塔项目中，65%的灯塔项目表示在其转型过程中从至少三个其他灯塔项目（通常来自不同的行业领域）以及另外两个生态系统合作伙伴那里学到了宝贵的经验。这189个灯塔项目、超过1000个应用场景和超过2000项指标证明了灯塔项目的转型方案的有效性。遵循这一方案的企业已经超越了早期灯塔项目所面临的“试点困境”——即试点计划难以达到全面规模——实现了三年内回报率2-3倍的增长，五年内回报率4-5倍的增长。 超越生产效率，灯塔企业还跨价值链部署技术以推动灵活性、韧性和可持续性。连接客户、供应商、流程、产品、市场和可持续性数据的数据平台为优化价值链绩效所需的众多复杂决策提供了可见性和智能。这些方法包括： 最新的36座灯塔不仅遵循了 playbook，而且继续创新。它们照亮了三个前沿教训： - 他们正在用一种心态来解决数字 “规模衰退 ”1使用案例作为企业能力 ， 同时与他们的前线员工合作以本地化采用。 – 智能产品引入工具套件，具备一键产品设计、工艺模拟、定价和投标准备等功能。 - 他们在前线投资 ， 专注于生产力和稳定性workforce 在各个层面均等配置。灯塔公司设计了一系列专门针对开发和激发每个站点当地劳动力的才资解决方案。 – 集成韧性中心，管理众多分支并通过多种AI模型进行需求和中断预测、过程模拟、规划优化、物流协调等。 - 他们正在朝着端到端的方向发展 ， 建立在技术之上 - 由早期灯塔引领、通过在价值链数据和新型合作伙伴关系模式上进行投资而推动的可持续性赋能的eco-efficiency解决方案，这将为未来的循环经济发展奠定基础。 – 依托技术和合作伙伴关系推动循环解决方案，以驱动全生命周期排放减少，特别关注范围三。 对于灯塔项目中流动的价值链，这些方法已实现了新产品引入时间减少50%。灯塔项目在疫情之后经历的收入冲击比同行少八倍，并实现了1至50%不等的范围1和范围2排放减少，同时在范围3排放方面也取得了初步改善。第三章将详细探讨这些价值链解决方案。 通过技术创新、人才和可持续解决方案产生影响，推动绩效前沿。这一直是最容易从这一案例中学习并复制的方法。 在第四次工业革命的下一个阶段，重点必须从学习转向实践——全球工业转型将需要数以百万计的生产站点，而不是数百个。快速追随者应被庆祝，因为他们能够迅速、高效且有效地遵循灯塔模式，从而实现整体绩效。全球灯塔网络兴奋地迎接这一挑战，采用了一个严格的框架来认可在所有绩效领域（技术、人才和可持续性）展现出运营卓越性的站点。 灯塔项目继续代表整体性能的前沿，涵盖站点、生产网络和价值链条。它们已经证明，“试点困境”不仅可以超越，而且应该被超越，并且已经有一套行之有效的方法论，在189个站点中得到了应用，并且还在不断增加。它们继续推动 1最新灯塔的教训 启动于2018年的全球灯塔网络（GLN）——这一由世界经济论坛与麦肯锡共同发起、如今由行业合作伙伴组成的联盟主导的项目——展示了通过技术推动生产率和可持续性积极可量化的领导者。 在当今动态且技术驱动的工业时代，全球灯塔网络（GLN）的领先组织拨开迷雾，引领他人前行。GLN 旨在推动第四次工业革命（4IR）的愿景，现已成为那些致力于实现行业领先运营绩效企业的全球灯塔，每个成员在其 respective 行业中都是无可争议的领导者。为了体现这些愿景，GLN 成立了一个顾问委员会，以帮助指导网络未来的发展方向，其中包括富士康工业互联网、强生公司、科克控股、麦肯锡公司、施耐德电气和西门子。 这篇论文介绍了这些具有远见的灯塔案例，并探讨了它们如何克服规模化瓶颈，通过先进技术应用场景、前线人才创新和可持续解决方案实现根本性影响。通过讲述他们的故事，GLN 希望激发变革性的变化，促进合作，并为生态系统中所有参与者的美好未来奠定基础。 2024年的灯塔项目分为两个批次进行评估，反映了每年提供的两次应用波次。它们因其在数字和可持续性领域的独特表现而获得认可（详见表1）。 1.1 今天的 GLN ： 一个鼓舞人心的同行网络 早期灯塔项目曾经面临的过渡挑战现在已经得以克服。最后三批灯塔项目在仅仅10到20个月内实现了转型带来的增长，平均速度快出25%至50%，这超过了首批三批灯塔项目的进度。2这已经产生了比平均Lighthouse转型高出甚至更高的投资回报率（ROI）：三年内高出2到3倍，五年内高出4到5倍。3 GLN最初由16家领先的工厂组成，如今它包括来自30多个国家和35个前沿运营绩效行业的189个站点。 在最初阶段，GLN 寻找那些成功摆脱试点困境并成功部署前沿技术的工厂。这些先驱性的工厂和价值链为 4IR 在制造性能方面实现变革性变化提供了早期范例，并为其实现提供了蓝图。 灯塔项目已经生成了超过1,000个应用场景和超过2,000项指标，证明了早期灯塔项目曾面临的试点困境挑战可以被克服。 图1展示了灯塔项目按奖项类型、地理区域和行业分布的情况。灯塔项目的代表性正在以每年新增5个新国家的速度增长，并且每个批次中新增代表10个新的子行业，最近的增长领域包括重型设备、上游材料和食品与饮料，并且这些增长在中南欧、南东南亚以及美洲的部分地区有区域性表现。 今天的189座灯塔涵盖了工厂、可持续性和端到端价值链类别。该网络扩展至30多个国家和地区以及35个子行业，是2018年的四倍。灯塔项目产生了超过1000个用例和2000多项指标，证明了试点项目的有效性。 每种奖励类型、地理和行业的灯塔总选址的百分比 全球灯塔网络影响的背后驱动力之一在于其名称所蕴含的意义：这是一个由论坛平台赋能的同行网络，成员们可以分享知识和见解——甚至包括竞争对手之间。这种多利益相关者、跨行业的协作赋予了社区跳过试点阶段，专注于转型“如何”的能力。灯塔项目深知转型是一场团队运动，并且它们的开放秘诀在于能够在六个月内部署并规模化技术解决方案。4是的，它们从未完全从零开始。今年，65%的灯塔项目表示他们通过平均学习三个灯塔项目的经验以及两个其他生态系统来开展工作。 在整个转型过程中的合作伙伴。5令人惊讶的是，只有18%的学习合作伙伴来自他们自己的行业，而像汽车、工业自动化和电子等行业则激发了平均八个其他行业类别，突显了跨行业知识共享的重要性。6 图2展示了灯塔项目转型的学习来源分解。他们报告称，平均从大约三个其他灯塔项目的案例中学习，这些案例往往位于其他国家或不同行业领域，并且还从两个非灯塔来源学习，如其他项目、公司合作伙伴和第三方。 1.2 推出 2024 年新灯塔 ： 提高卓越运营标准 瑞士、越南和摩洛哥拥有首个非洲大陆上的灯塔项目。这些国家还涵盖了更广泛的行业领域——子行业的代表数量是2018年的四倍多。7- 包括上游化工和材料、核能和风能等部门。 每个人都可以实现卓越的运营 ： 新的区域、部门和解决方案。 GLN 自豪地欢迎 2024 年评估的另外 36 座灯塔(见图 3) 。它们跨越 30 多个国家 ， 包括新移民 2. 随着数字技术的普及 ，扩大规模的方法已在很大程度上得到解决。 技术支持的生态效率是可持续发展的第一视野 ， 但净零需要逐步改变。 人是转型成功的关键。 前沿运营商正在推进and通过小说脱碳循环目标、材料科学与纳米科学，新的商业模式和价值链合作伙伴关系。这些创新往往由技术驱动，将定义可持续发展灯塔的下一个篇章。 领导者带着一种心态突围,整体性能从前线开始，通过全网络的知识共享与协作逐步提升。 从最新的灯塔的教训 ：技术、人才和可持续性性能之路 并且针对当地需求部署适用的场景。灯塔项目打包资产以实现全网络范围内的共享，并移除任何知识转移的障碍，采用适用于多样化运营基础的格式。 2. 天赋 灯塔企业的转型方法深深植根于人：75%的灯塔企业已在前线人才管理的五个优先领域——安全、技能发展、技能增强、工作增强和工作者体验——部署了解决方案。8这些站点发展适应当地背景的综合性人才策略，涵盖技术和领导力能力。当数字化人才稀缺时，合作伙伴生态系统使灯塔能够提供适合员工独特技能或发展目标的一系列项目。 1.3 技术趋势 ： AI 炒作和灯塔采用 趋势方面，与工业物联网（IIoT）类似，“灯塔”企业仍然领先于曲线：77% 的其前五大用例包含分析型AI，而平均水平在2023年为62%，现在有9%的用例开始采用生成型AI（GenAI）。18图5展示了灯塔项目中前五名在站点评估中呈现的AI驱动用例的增长情况，并按领域对2024年 cohort 的AI应用进行了细分。这些用例平均推动了转换成本、周期时间和缺陷率超过50%的改进。19灯塔.20 关于人工智能的讨论大多仍然集中在潜在应用上，而非已验证的应用。许多人对人工智能的表现感到失望，甚至认为它降低了工人的生产力。2024年7月的一份报告显示，尽管96%的高管预计人工智能将提高效率，但77%的员工表示它增加了自己的工作负担。14在生产环境中 ， AI 缺乏现实世界的影响15相对于全球平均水平，部署速度已放缓，最近的一项调查揭示了领导者计划增加AI支出的比例在过去一年下降了35个百分点（从2023年的93%下降到当前水平）。16一些组织发现难以为投资做出商业论证，尤其是在某些国家，所需人才成本高昂。例如，在美国，仅招聘三个关键的人工智能开发角色的成本接近50万美元。17 平均而言，AI驱动的应用案例已将灯塔项目的转换成本、周期时间和缺陷率提高了超过50%。 来自数字双胞胎21对于灯塔企业而言，每项技术革新对他们来说都如同对其他企业一样新鲜。容易忘记的是，商用级别的大型语言模型（LLMs）最初仅在几年前才变得可用。灯塔企业的思维方式始终保持一致：基于实际商业需求的价值驱动方法。 这并不罕见。仅仅五年之前，工业物联网（IIoT）及其实时连接的承诺同样引发了类似的 hype。如今，企业在考虑到连接成本后，仅在能够带来最高回报的领域（如预测性维护、库存管理及资产追踪）选择性地部署物联网。人工智能的突破也遵循了类似的趋势。 以下章节将更深入地探讨使灯塔企业脱颖而出的心理特征，并提供他们在生产现场和价值链条中穿透 hype 的实用案例。 为灯塔指定提供的顶级 fi ve 用例的百分比 数字化转型的心态 在动态的技术landscape中竞争要求一种专注于赋能变革前线人员的心态和投资策略。 灯塔企业抵制住投资每一个新兴技术趋势的诱惑，而是将资金投入过程和人员的使能者上，投入大约是新技术投入的四倍。这意味着，在每花费2美元进行技术创新时，灯塔企业会花费3美元用于减少过程债务，并花费5美元用于规模化和采用。相比之下，生产领域的大多数参与者在这些