全球灯塔网络：改变运营模式，增强运营韧性，扩大转型势头

全球灯塔工厂网络：改变运营模式，增强运营韧性，扩大转型势头 【译者按】2026年1月，世界经济论坛发布《全球灯塔网络：改变运营模式，增强运营韧性，扩大转型势头》白皮书，聚焦网络八周年发展成果。224家灯塔工厂遍布30余国40余个行业，以生产率、供应链韧性等五大维度为核心，探索数字化转型路径。报告核心聚焦三大主题：动荡时代的运营韧性建设、人工智能驱动的认知网络打造、从试点到规模化的价值落地，提出卓越中心驱动等三类转型模式。灯塔工厂通过技术整合、生态协同与员工赋能，突破“规模化瓶颈”，实现人机协同与可持续发展。赛迪智库对该报告进行了编译，期望对我国有关部门有所帮助。 【关键词】数字化转型 全球灯塔网络 运营韧性 人工智能 本白皮书旨在纪念全球灯塔工厂网络成立八周年，该网络已成为企业实现世界级规模化运营绩效的顶尖学习社群。 全球灯塔工厂网络持续发掘制造与供应链生态中的领军者，这些企业在员工发展、地球生态、经营绩效三大维度实现可量化的价值创造。截至2026年1月，灯塔网络已沉淀1150多个可复制数字化解决方案，2025年新增35家灯塔工厂，首次纳入卡塔尔、阿塞拜疆等国家的企业。网络成员从最初的16家工厂，发展为遍布30余个国家、40余个行业的224家基地，始终走在全面、规模化绩效转型的前沿。2025年，该网络新增以客户为中心、人才发展两大评估维度，与此前的生产率、供应链韧性及可持续发展维度共同构成五大核心评估支柱。该体系旨在持续发掘那些在员工发展、生态效益及经营绩效上实现可量化价值的制造业与供应链领军企业。核心提炼出动荡时代运营韧性建设、人工智能（AI）赋能认知网络、试点到企业级规模化落地三大成功主题。 一、增强新时代的运营韧性 灯塔工厂不仅能够适应变化，更能打造韧性，在宏观环境动荡、人口结构变化、技术变革的时代实现高质量发展。 过去一年，全球发展的关键词是“不确定性”。关税、地缘政治动荡、通货膨胀冲击全球市场，重塑竞争格局，为全球经济 增长带来风险。世界经济论坛《首席经济学家展望报告：2025年5月》显示，82%的受访经济学家认为当前全球经济存在“极高”的不确定性，这意味着贸易与投资仍将面临持续压力。 2025年初，贸易政策担忧占据风险认知的核心，而到年底，相关担忧有所缓解。随着市场信心回升，企业领导者将关注点转向地缘政治风险与企业自身发展重点，企业内部的运营约束成为影响竞争力的关键因素，重新受到高度重视。 运营管理者面临诸多挑战，包括设备老化、员工队伍比以往更年轻且经验不足等。抚养比（每名65岁以上老年人口对应的劳动年龄人口数）在世纪之交为6.8，而2025年首批工业化地区的抚养比已降至3.9（中国4.9、北美3.8、欧洲3.8）。此外，预计到2030年，美国制造业劳动力缺口将达23%，中国达31%，印度则将出现10%的劳动力过剩。在这些挑战下，保持企业的敏捷性与韧性，需要制定贴合本地实际的战略，同时实现资产与员工的高效管理。 价值链重构与资源约束进一步加剧了企业的压力，企业需要在不影响运营连续性的前提下提升生产率。在这一背景下，韧性成为充分释放生成式人工智能（GenAI）价值的基础。2024年5月发布的一项研究显示，若将生成式人工智能与敏捷运营模式、主动的员工再部署策略相结合，到2030年生产率年增长率有望 提升10倍，达3%，而在常规发展场景下仅为0.3%。但麻省理工学院南达研究所近期的一份报告指出，目前95%的企业生成式人工智能试点项目未能实现可量化的成果，仅有5%实现了可观的投资回报率。问题并非在于技术潜力不足，而是缺乏将技术潜力转化为企业持续价值的稳定运营环境。 图1：2025年灯塔工厂构建韧性的核心能力与赋能要素 2025年的灯塔工厂为突破这一困境提供了答案：通过布局核 心能力与赋能要素，打造适应性强的运营与技术基础，赋能员工面向未来发展，以创新与使命实现规模化转型（见图1）。 （一）打造网络敏捷性与规模化发展的基础 持续变革要求企业具备实时调整生产、供应链与资产配置的快速转向能力。数据显示，供应链中断平均导致企业一年45%现金利润损失，尽管86%的企业领导者已布局供应链转型，但仅约四分之一完成落地。对此，灯塔工厂将全网络韧性定为战略核心，赋能一线团队自下而上创新，形成可复制、可规模化的运营韧性与敏捷性构建路径。 1、运营敏捷性：快速适应波动与复杂性 当前全球市场动荡加剧，运营敏捷性成为企业核心竞争力，灯塔工厂通过两大关键举措实现动态适配：一是依托数字孪生技术重构价值链，作为实体系统的虚拟复刻，该技术可快速模拟、优化生产与物流流程（如西门子数控通过其实现生产线动态调整，缩短交付周期83%），即便面临技术应用不均衡的行业现状，灯塔工厂仍通过系统管控规避安全与延迟风险，将技术价值落地；二是搭建主动风险管理体系，摒弃传统预测模型，嵌入动态风险建模、情景模拟等工具，预判供应链薄弱环节（如土耳其石油整合数字孪生与AI预测，优化原油供应链决策；卡塔尔壳牌通过资产健康监测，延长设备寿命6年）。同时，灯塔工厂聚焦本地 化、价值导向的解决方案，平衡效率与韧性，结合实时数据分析与适应性供应链战略，在应对地缘政治、通胀等波动时，实现快速、数据驱动的决策响应。 2、网络现代化：重塑传统系统、流程与思维模式 在设备老旧、系统与流程固化的工厂推广转型面临诸多障碍。传统系统的优化往往以维持当前运营为目的，可能抑制创新、阻碍数字化进程。灯塔工厂围绕使命与愿景适应系统、流程，更重要的是思维模式，打造能在持续变革中长久运转的转型引擎。一方面搭建统一信息技术/运营技术架构，实现85%生产与物流终端互联互通，打破数据壁垒，通过云混合部署与生态协作，加速技术落地，解锁端到端可视、快速响应与风险预警能力；另一方面跳出单纯技术升级，推动流程重构与思维转变，通过跨职能协同、统一治理体系（如土耳其石油整合商务、技术与运营团队），避免传统层级架构对创新的抑制。核心是平衡速度与标准化、自主与可视、互联与安全的关键矛盾，将“技术升级”转化为“运营效能提升”，为规模化转型筑牢基础。 （二）赋能员工在数字时代实现成长 灯塔工厂直面生产场景中出现五代人跨代际协作现状，及地域化人才流动、稀缺等独特挑战，构建全周期员工发展体系，通过将数字化与AI工具嵌入员工吸引、招聘、入职、培训、留任 全生命周期，既弥补技能缺口、契合员工职业愿景，也向数字原生代人才彰显科技前瞻性，打造数据驱动的员工需求洞察与赋能模式。 1、员工队伍转型：赋能跨代际与数字原生代员工队伍 面对生产场景五代同堂、人才流动与稀缺等地域挑战，灯塔工厂聚焦跨代际与数字原生代员工赋能：一方面以数字化路径吸引年轻人才，依托企业技术实力、技能可视化及针对性培训（如海尔重庆员工技能匹配体系）加速新员工成长；另一方面数字化技能矩阵，融入游戏化激励与适应性工作场景，通过AI优化招聘（如友达光电苏州运用稳定性预测模型评估求职者的积极性、灵活性和对倒班制的接受度），平衡供需、降低离职率，打造数字时代多元化队伍。数据显示，其数字化员工发展体系平均缩短新员工熟练度周期40%，核心岗位离职率降低7%。 2、推动人工智能普及：以普惠技术实现创新规模化 灯塔工厂借AI技术平民化契机，以低代码/无代码、大语言模型赋能工具为核心，降低开发门槛，让一线员工主导58%解决方案创新（如阿塞拜疆苏姆盖特尿素工厂无代码能源优化平台，让缺乏数据分析专业知识的一线操作员工也能优化尿素生产环节的能源使用、减少排放）。同时聚焦业务导向，优先将AI用于核心价值场景，自动化重复性工作、释放人力聚焦高价值任务 （如友达光电虚拟主管助手），实现创新自下而上规模化，吸引数字原生代人才、激活资深员工价值，筑牢创新韧性。 （三）通过协作与使命扩大价值 尽管全供应链数字化潜力巨大，但超40%企业仍无法掌握一级供应商绩效数据，端到端透明化面临诸多障碍；而灯塔工厂已将约36%客户与供应商接入物联网平台，从内部效率提升转向供应链协作网络构建，以透明互信、能力共建、长期价值创造为核心深化合作，同步推进减废、可追溯与脱碳目标，彰显数字化领导力的供应链延伸价值。 1、生态体系协作：扩大整个价值链价值 灯塔工厂能够将早期数字化成果转化为体系层级价值，核心在于推动价值链协作实现了关键转型，即从交易型协作转向变革型协作。依托统一标准、数据信任和利益协同机制，构建涵盖供应商、客户、高校、初创企业的生态协作网络。通过技术赋能（如中国昆明云南白药以卫星遥感、AI助力种植户提升产能与品质）、资源共享（如联合开发数字化工具、共建标准），将转型价值延伸至全价值链，不仅优化自身供应链稳定性，更助力合作伙伴提升能力、实现共赢。同时依托生态协同开拓关键原材料新来源、推进循环经济模式，在放大整体价值的同时，为行业可持续发展奠定基础。 2、嵌入式可持续发展：重塑资源效率与循环模式 灯塔工厂开展生态体系协作，将单厂运营成果升级为全网络价值，推动价值链整体的生产率、可持续发展与韧性。面对大宗商品价格波动，灯塔工厂通过降低对全球物流和海外生产的依赖提升运营稳定性，同时持续深化循环经济布局，以产品与物料回收再利用实现资源循环增值（如施耐德电气法国埃夫勒配送中心，打造循环经济核心运营模式，整合数据、财务与实体系统开拓关键原材料新来源，将循环类产品占比提升至38%；两年内实现范围31排放降低43%、一次性塑料使用减少40%、能耗降低18%）。 二、构建应用人工智能的认知网络 灯塔工厂正引领企业从数字化赋能向原生 AI 企业的转型，将主动智能融入工厂和价值链的各个环节。其在AI部署上处于行业领先，持续推进分析型AI、机器学习与核心场景融合，并加快应用生成式AI，推动从“智能工厂”向具备自学习、自适应、自主能力的“认知工厂”转型，同时重构全球价值链，实现从数字化组织向认知网络式AI原生组织升级。 （一）掌握人工智能应用：从炒作到扩大资产 1、驾驭人工智能应用的S型曲线 人工智能的规模化落地遵循典型S型曲线，多数企业仍困于前期试点瓶颈，难以突破拐点实现全域普及，而灯塔工厂凭借精准的场景布局与落地策略，成功跨越试点陷阱，领跑行业AI转型。 灯塔工厂摒弃盲目跟风的技术堆砌，聚焦生产运维、供应链协同、品质管控等高价值核心场景，稳步推进分析型AI、机器学习的深度融合，同时抢抓生成式AI落地机遇，分层分级推进AI部署。2025年灯塔工厂顶级用例中，分析型AI与机器学习占比达62%，生成式AI占比从2024年的9%提升至23%，AI智能体应用占比达5%。相较于普通企业的零散试点，灯塔工厂建立了完善的AI落地保障体系，统筹技术适配、流程适配与人才适配，打通数据壁垒、优化落地路径，加速AI从单点试点向全流程、全价值链渗透，不仅实现AI应用效率的大幅提升，更依托规模化AI应用，筑牢认知工厂与认知网络的建设根基，持续放大数字化转型价值，拉开与行业内其他企业的差距。 2、灯塔工厂将技术决策视为业务关键决策 灯塔工厂摒弃“重技术、轻业务”的误区，将技术决策归为核心业务决策，杜绝脱离实际的盲目技术投入，确保AI等数字化技术落地始终贴合业务需求、服务经营目标。这类企业不单纯追求技术先进性，而是立足自身业务痛点与价值链短板，锚定提 质、降本、增效、强韧性等核心业务目标筛选技术、布局应用，建立技术投入与业务价值的强关联。同时搭建跨职能决策机制，统筹技术团队、业务团队、运营团队协同发力，平衡技术创新与落地可行性，让技术部署精准对接业务场景，避免试点碎片化、价值难转化的问题，真正依托技术赋能实现业务提质与规模化价值释放，为认知工厂与认知网络建设夯实基础。 3、聚焦高影响力垂直应用，破解“生成式人工智能悖论” 灯塔工厂聚焦高价值、高影响力的垂直业务场景，避免泛化、炫技式的生成式AI应用，有效破解“投入大、见效慢、价值不清晰”的悖论。企业以业务痛点为导向，将AI技术与生产、质量、供应链、研发等核心环节深度绑定，优先落地可量化、可复制、可规模化的场景。如海尔上海工厂，通过聚焦垂