全球灯塔网络：驱动数字化转型实现影响力与规模化的思维转变

盖蒂图片社 图片： 内容 执行摘要 3 1最新灯塔的启示 5 1.1.今日的GLN：一个由鼓舞人心的同伴组成的网络61.2.介绍2024年的新灯塔：提高标杆8为运营卓越1.3技术趋势：AI炒作和灯塔采用11 2.1132.2172.3202.421预防流程债务投资你的能力规模化资产化与一线人员本地化采用 324超越生产力：将人工智能应用于价值链以实现敏捷性和可持续性 3.126智能产品介绍工具，加速产品开发周期 3.227通过智能弹性枢纽推动供应链敏捷性 3.330从线性转向循环，以实现价值链的可持续性 34结论 附录35 贡献者48 脚注 全球灯塔网络（GLN）是领先的行业社区，表彰全球表现最佳的生产和运营场所。网络成员展示已验证的性能改进，并在技术、人才和可持续性领域实现运营卓越。全球灯塔网络是世界经济论坛的一项倡议。该倡议由麦肯锡公司共同创立，并由行业领袖组成的顾问委员会提供咨询，他们正共同塑造全球制造业的未来。顾问委员会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公司。加入网络的场所和价值链是由一个独立的专家小组指定的。 免责声明 本文由世界经济论坛发布，作为对某个项目、洞察领域或互动的贡献。此处表达的研究结果、解释和结论是经世界经济论坛促进和认可的合作过程的结果，但其结果不一定代表世界经济论坛、其全体成员、合作伙伴或其他利益相关者的观点。 2025世界经济论坛。版权所有。本出版物之任何部分均不得©以任何形式或通过任何方式复制或传输，包括影印和录音，或通过任何信息存储和检索系统。 执行摘要 这份白皮书庆祝全球灯塔网络成立六周年，作为引领规模生产世界级运营卓越的学习社区。 全球灯塔网络（GLN）认可在数字化转型的推动下，对生产生态系统产生了卓越影响的生产领域领导者。六年来，GLN已从16个灯塔扩展到189个灯塔，覆盖33个国家、35个子部门的工厂、可持续性和端到端价值链类别——比2018年多了四倍。这种多样性是GLN的力量所在——一个同行分享知识和见解以加速其转型之旅的网络。 在最近的AI热潮中，灯塔（Lighthouses）在实地实施方面已经破解了密码：今年灯塔的前五大用例中有77%是由分析AI启用的，9%则利用了生成式AI（GenAI）。所有这些都解锁了性能的飞跃式提升——转换成本、周期时间和缺陷率平均提高了50%以上。 灯塔如何在其他人仍在探索潜力的地方找到了影响？差异点在于它们对大型语言模型（LLMs）和其他新技术的应用方式，这与其之前通过采用工业物联网（IIoT）等早期技术所证明的作战计划保持一致。它们始终专注于“价值导向”的方法来减少流程债务；在人、流程和技术方面投资基础能力；将解决方案资产化以实现规模化；并与一线团队合作以实现本地化参与和采用。第二章详细探讨了这些思维方式的转变。 在新灯塔中，65%的人表示他们的转型过程中学习了至少三个其他灯塔站——通常来自他们自己的部门之外——以及另外两个生态系统合作伙伴。这189个灯塔、1000多个用例和2000多个指标证明了灯塔转型手册。遵循该手册的人已经超越了早期灯塔面临的“试点炼狱”——试点计划难以实现全面规模——从而在三年内实现了2-3倍的ROI，在五年内实现了4-5倍的ROI。 超越生产力，灯塔公司还将其技术部署于价值链中，以推动敏捷性、弹性和可持续性。连接客户、供应商、流程、产品、市场和可持续发展数据的数据平台，为优化价值链绩效所需的大量复杂决策带来可见性和智能。这些方法包括： 最近的36座灯塔不仅遵循了行动手册，而且仍在不断创新。它们照亮了三个前沿经验教训： 他们以资产化心态应对数字“规模下滑”1将用例作为企业能力，同时与他们的前线员工合作，实现本地化采用。 – 智能产品介绍工具套件，具有一键产品设计、工艺模拟、定价和报价准备的功能。 他们正在投资他们的前线，专注于生产力和稳定性平等分配劳动力。灯塔设计了一系列人才解决方案，专门针对开发和调动每个现场的地方劳动力。 – 集成式韧性枢纽，管理众多分支点，并使用人工智能模型的组合来预测需求和中断、模拟流程、优化规划、协调物流等。 – 他们正在向端到端发展，建立在技术上由早期灯塔率先推动的可持续性生态效率解决方案，通过在价值链数据和新型合作模式上进行投资，将为未来的循环性奠定基础。 以技术和伙伴关系为基础的循环解决方案，推动生命周期排放减少，尤其关注范围3。 对于流经灯塔站点的价值链，这些方法已将新产品上市时间缩短了50%。在疫情过后，灯塔站点的收入冲击感较同行降低了八倍，并实现了范围1和2排放量在30%至50%之间的减少，以及范围3排放量的初步改善。第三章将详细探讨这些价值链解决方案。 通过技术创新、人才和可持续发展方案，实现绩效前沿。从未如此容易从这本攻略中学习并重复它。 在工业革命的第四章中，重点必须从学习转向行动——全球产业的转型将需要数百万个生产场地，而不是数百个。快速跟随者应该被赞扬，因为他们迅速、高效和有效地遵循灯塔计划，以实现整体绩效。全球灯塔网络很高兴能够迎接挑战，其严格框架认可在所有绩效领域（技术、人才和可持续性）表现出卓越运营的场地。 灯塔继续代表着站点、生产网络和价值链的整体绩效前沿。它们已经证明，“领航炼狱”是可以而且应该超越的，凭借一个已经成功应用于189个站点并持续增加的剧本。它们正在继续推进 1最新灯塔的启示 2018年启动的全球灯塔网络（GLN）——世界经济论坛的一个倡议，与麦肯锡共同创立，如今由一群行业合作伙伴领导——展示了那些通过技术实现积极、可衡量影响的领导者。 1.1 今天的GLN：一个充满灵感的同行网络 曾经早期灯塔所面临的炼狱挑战是可以克服的。最近三个灯塔团体已经报告在10到20个月内从转型中获得了收益，平均比最初三个灯塔团体快25%到50%。2这比平均的灯塔转型产生了更高的投资回报率（ROI）：三年内高两到三倍，五年内高四到五倍。3 GLN最初由16家领先工厂组成。如今，它已包括来自30多个国家、35个运营绩效前沿行业的189个站点。 一开始，GLN 寻找那些成功摆脱试点困境，并成功部署具有影响力的尖端技术创新的工厂。这些开拓性基地和价值链成为了工业4.0在制造业绩效变革方面能力的早期范例，并为实现这一目标提供了蓝图。 灯塔已生成1,000+用例和2,000+指标，证明早期灯塔曾经面临的试点炼狱挑战可以被克服。 图1展示了按奖项类型、地理区域和行业分布的灯塔项目分布情况。灯塔项目代表国家以每年平均新增五个国家的速度增长，每个队列代表新增十个新的子行业，最近增长发生在重型设备、上游材料和食品饮料行业，以及中欧、东南欧、南亚和美洲部分地区。 今天的189个灯塔代表着工厂、可持续性和端到端价值链类别。网络已扩展到30多个国家和35个细分行业，是2018年的四倍。灯塔已产生1000多个用例和2000多个指标，证明试点 全球灯塔网络影响力的一股驱动力在于其名称：它是一个同行网络，分享知识和见解——即使在竞争对手之间——由论坛的平台支持。这种多方利益相关者、跨行业的合作使社区能够跳过试点阶段，专注于学习转型的“方法”。灯塔企业知道变革是一项团队运动——而且它们部署和扩展技术解决方案的秘诀在于六个月或更短的时间内4是他们从未完全从零开始。今年，65%的灯塔报告称，他们从平均三个灯塔站点和其他两个生态系统中学习。 在他们的转型过程中提供合作伙伴支持。5令人惊讶的是，灯塔列出的学习合作伙伴中只有18%来自他们自己的行业，其中一些行业如汽车、工业自动化和电子行业平均激发其他八个行业类别，突显了跨行业知识共享的重要性。6 图2展示了灯塔转型学习来源的分解情况。他们报告说，从平均三个其他灯塔站点学习，通常在其国家或部门之外，以及两个非灯塔来源，例如其他站点、公司合作伙伴和第三方。 瑞士、越南和摩洛哥，是非洲大陆上第一个灯塔站点所在地。它们也反映了更广泛的行业范围——子行业代表性是2018年的四倍多7—包括上游化学和材料、核能和风能等行业。 随着数字技术的普及，规模扩大的方案已经基本解决。 技术赋能的生态效率是可持续发展的第一个目标，但要实现净零排放则需要一次巨大的变革。 领先的操作者正在推进和通过新型脱碳循环性目标材料与纳米科学、新的商业模式和价值链合作伙伴关系。这些创新通常由技术赋能，将定义可持续灯塔的下一章。 以及部署适合本地需求的用例。灯塔将资产打包以供全网共享，并移除任何阻碍知识转移的障碍，其格式能够在多元化的操作系统之间进行转换。 灯塔的转型方法深深植根于人性：75%的灯塔已在五个优先领域（一线人才管理——安全、技能发展、技能增强、工作增强和工作者体验）中部署了解决方案。8这些站点发展适应本地环境的整体人才方法，涵盖技术能力与领导力能力。当数字人才稀缺时，伙伴关系生态系统使灯塔能够提供一系列适合员工独特技能组合或发展目标的计划。 1.3 技术趋势：AI 热潮和灯塔采用 趋势。与工业物联网(IIoT)类似，灯塔继续引领潮流：其前五名用例中有77%采用了分析人工智能，从2023年的平均62%上升，目前已有9%采用了生成式人工智能（GenAI）。18图5展示了灯塔在站点评估期间提出的五大AI赋能用例的增长情况，以及2024年各领域的AI应用分解。平均而言，这些用例推动了转化成本、周期时间和缺陷率的提升超过50%。19对于灯塔。20 围绕人工智能的许多讨论仍然集中在潜力而非已证明的应用上。许多人哀叹人工智能的不足，甚至阻碍了工人的生产力。2024年7月的一份报告发现，尽管96%的首席执行官期望人工智能提高效率，但77%的员工报告说它增加了他们的工作量。14在生产环境中，人工智能缺乏实际影响15其部署进度相对于全球平均水平已经停滞，最近的一项调查揭示了计划增加AI支出的领导层同比降幅为35个百分点（p.p.）（从2023年的93%下降）。16一些组织在做出投资业务案例方面感到困难，特别是在 平均而言，拥有人工智能的应用案例为灯塔驱动的转化成本、周期时间和缺陷率提高了超过50%。 一些人才昂贵的国家。例如，在美国，仅仅雇佣三个人工智能开发的关键职位就可能花费近五十万美元。17 从数字孪生21对于LLM来说，每一项技术创新对灯塔来说都像是对其他人一样是全新的。很容易忘记商业级LLM仅仅是几年前才首次可用。对灯塔来说始终如一的是他们的心态：基于价值的、根植于真实业务需求的方法。 这并不罕见。五年前，围绕工业物联网(IIoT)及其实时连接的承诺，也曾有类似的炒作。如今，考虑到连接成本，各站点会谨慎选择在回报率最高的领域部署物联网，例如预测性维护、库存管理和资产追踪。人工智能的突破也遵循着类似的 以下章节将深入探讨区分灯塔与其它事物的思维方式，并提供其实际案例，展示它们如何在生产基地和价值链中打破炒作。 让数字化转型落地生根的思维模式 在动态的技术环境中竞争，需要一种心态和投资方法，专注于赋能变革前沿的人员。 – 防止流程债务。– 投资于人员、流程和技术能力。– 资产化以实现规模，意味着部署结构和工具以快速扩展解决方案 – 通过地方一线人才采用解决方案，采取本地化方法。 灯塔公司抵制投资每一个新的技术趋势的诱惑，转而大约将新技术的投资额的四倍投入到流程和人员赋能上。这意味着在技术创新上每花2美元，灯塔公司就会花3美元用于流程债务减少，以及5美元用于规模和采用。相比之下，生产领域的多数参与者在这些赋能上的花费，大约是其技术投资的1到2倍。 对于每$2在技术创新上花费，灯塔公司会将$3用于流程债务削减，并将$5用于规模扩大和采用。 灯塔采用四种方法来大规模实施和持续影响（见图6）： 本章将探讨这些方法各自及其在实际中的含义，并展示来自2024年Lighthouse集体的真实案例。 2.1 防止流程债务 以及培训，以捕获已部署技术的全部潜在价值。 灯塔如海天利用数据来简化人与人之间以及物质流动之间的交互。它们通过不仅集