这家占有40年汗青的工厂很早就选取了数字化。宝山钢铁宽泛利用人为智能和高级分析技术，使其在数字时期依然维持行业竞争力，创造出5,000万美元的价值。

图源：宝钢股份直通车

福田康明斯在其设计、出产和售后服务的整个端到端产品性命周期中都自主部署了物联网和人为智能。其产品质量和顾客中意杜咨此提高了40%。

图源：康明斯中国

这家占有30多年精益造作经验的通用电气工厂利用第四次工业革命技术转型为数字化精益造作，从而成功获得更高业绩。例如，成本降低30%，周期缩短46%。

海尔沈阳电冰箱厂是以用户为中心的大规模定造模式的范例。通过部署可扩大的数自旖台，实现供给商和用户的端到端衔接，从而使其直接劳动出产率提高28%。

日立奥米卡工厂在工程、出产和守护运营中利用了一系列工业物联网技术和数据分析，从而在不影响质量的情况下，将主题产品的交付周期缩短了50%。

英飞凌通过数字化骨干和人员造就，在其造作工厂和供给链网络中利用数据、高级分析和自动化技术，从而降低了30%的直接劳动力成本，提高了15%的本钱效能。

该工厂推广了其他强生工厂开发的尺度化数字解决规划，从而实现业绩提升，蕴含出产率提高了15%。

图源：信阳工信

这家半导体造作厂整合了大数据基础设施和工业物联网，以执行人为智能和数据科学解决规划，从而提高了产品质量尺度，并使新产品的出产速度翻了一番。

这家年轻的工厂利用第四次工业革命技术打造出宝洁亚洲的首个关灯运营，并衔接了端到端供给链。出产率由此提高了 2.5 倍，出产火速性大大提高，实现了电子商务增长和员工中意度提升。

图源：宝洁中国

潍柴对整个端到端价值链进行了数字化刷新，以正确相识客户需要并降低成本。在人为智能和汽车互联网的助力下，潍柴的研发周期缩短了20%，运营成本降低了35%。

图源：潍柴集团

通过将数字解决规划与智能出产线设计相结合，爱科旗下芬特公司（Fendt）能够在一条批量出产线上出产9个系列的拖沓机（从72马力到500马力不等）。由此，出产率提高了24%，出产周期缩短了60%。

这家造药厂在出产运营中全面利用了第四次工业革命技术，借助高级分析和神经网络充分利用现罕见据集。由此，出产速度提高了21%，歇工期缩短，产量有所提高，设备整体效力提升了10%。

汉高开发了一个基于云的数据平台，能够实时衔接30多家工厂和10多家分销中心。这有助于满足客户和消费者对服务和可持续性日渐增长的进展值，同时实现了两位数的成本和库存降低。

雷诺库里提巴工厂选取第四次工业革命技术，沉点关注加强雇员责任感和端到端衔接，提高员工敬业度，并携手蕴含经销商、客户和员工在内的价值链参加方，共同开发互联互通的生态系统。最后，在没有大幅资金投入的情况下，使劳动出产率提高了18%。

MODEC选取先进分析技术以实现对采油船的预防性守护，并合理使用其内部出产设备的数字孪生系统以及专属数据平台，旨在加快开发并实现新算法的指数级扩大，成功使这一海上采油平台的歇工功夫削减了65%。

这家35年汗青的石化工厂启动数字转型，推动价值创造。他们自行研发人为智能算法，分析了数十亿种出产情景，优化流程和产品定价，使息税前收益增长20%以上。

图源：Petkim官网

为加强成本竞争力，一个本地团队成立了工厂数据湖，大规？⒑筒渴鸬谒拇喂ひ蹈锩美。只管投资和功夫有限，最终成本降幅仍达25%以上。

强生视力健选取数字化大局，成立从供给商到消费者的端到端价值链，采取可沉构的造作模式，实现两位数的成本降落和销售增长。

阿里巴巴迅犀试点工厂将壮大的数字技术与消费者洞察结合起来，打造全新的数字化新造作模式。它支持基于消费者需要的端到端按需出产，并通过缩短75%的交货功夫、降低30%的库存需要，甚至削减50%的用水量，助力幼企业在急剧发展的时尚和服装市场获取竞争力。

为了推动出产率的进一步提升，美光的大批量先进半导体存储器造作厂开发了集成物联网和分析平台，确Ｄ芄皇凳奔鹪熳饕斐，同时提供自动化底子原因分析，从而加快了20%的新产品投产速度，削减了30%的打算表歇工功夫，并提高了20%的劳动出产率。

面对家电行业的强烈竞争以及电子商务领域的急剧发展和日益复杂，美的集团利用第四次工业革命技术实现从自动化工厂向端到端互联价值链的转型升级，劳动效能提高了28%，单元成本降低了14%，订单交付期缩短了56%。

随着电子商务在中国的蓬勃发展，结合利华通过在出产、配套仓储和配送领域大规模部署柔性自动化和人为智能等第四次工业革命解决规划，成立了拉动式出产模式，将订单到交付的交货期缩短了50%，电子商务消费者投诉削减了30%，同时降低了34%的成本。

图源：岳阳市人民当局

为了维持工厂的竞争力（被公以为联盟中业绩最好的轻型商用车工厂），雷诺集团在其占有50年汗青的造作工厂中宽泛部署第四次工业革命技术，从而削减了50%的保建事务，提高了工厂应对多种车辆配置的矫捷性，以及降低了16%的造作成本。

随着对生物制品需要的急剧变动和不休增长，Janssen通过数字化方式将研发、内部造作和表部造作衔接起来，同时部署了先进的过程节造解决规划，以实现供给链状态近乎实时的可见性，将靠得住性提高50%，并在降低20%成本的同时加快技术让渡。

面对销量增长、复杂性上升和成本压力，诺和诺德大力投资于数字化、自动化和高级分析，为了进行大规模推广，构建了壮大的全公司工业物联网操作系统，将设备效能和出产率提高30%

作为沙特阿美致力于提高运营韧性的组成部门，库阿斯油田被建成为齐全互联的智能油田，占有40,000多个传感器，覆盖散布在150 x 40公里的500多口油井，实现了对设备和管路的自主流程节造、远程操作和监控，从而最大化油井产量，仅智能完井技术就可贡献至少15%的产量。

图源：阿美亚洲

在通过运营转型和创新效能应对市场颠簸的需要推动下，DCP Midstream利用内部开发的数字解决规划和技术风险合作同伴关系，将运营远程节造与其规划、物流和贸易系统结合起来，实现了利润的实时优化，创造了超过5,000万美元的价值。

为了维持业务和技术优势，施耐德电气已有60多年汗青的工厂选取了第四次工业革命技术，实现了从供给商到客户的端到端齐全转变，客户中意度提高了20%，需要预测正确率提高了20%，并将能源成本降低了26%。

图源：施耐德电气

作为集团内部卓越出产的范例，博世信阳在出产和物流环节执行了数字化转型战术，将出产成本降低了15%，同时将产品质量提升了10%。

图源：博世资讯幼副手

面对需要的急剧增长和劳动力技术欠缺问题，富士康成都选取了混合现实、人为智能和物联网等技术，将出产效能提升了200%，把设备的整体效力提升了17%。

图源：富士康

随着产品复杂性的提升和劳动力欠缺带来质量和成本挑战，为了在国度层面沉点打造高附加值造作业，惠普新加坡踏上了第四次工业革命的征程，推动工厂从响应式劳动密集型模式，转变为人为智能驱动的高度数字化、自动化出产经营模式，从而将出产成本提高了20%，将出产效能和产品质量提升了70%。

为了发展电贸易务和扩大海表市场份额，美的执行采购数字化、弹性自动化、质量治理数字化、物流智能化和销售数字化等一系列行动，将产品成本降低了6%，将订单交付周期缩短了56%，并将二氧化碳排放量削减了9.6%。

面对飞速增长的资产规模和市场新兴主体不休增长的竞争力，印度最大规模的可再生能源公司ReNew Power开发了第四次工业革命技术，好比专门的高级分析技术和机械进建解决规划等，在不增长任何本钱支出的情况下，将风能和太阳能资产增长了2.2%，将；Ψ蛳骷趿31%，并将员工出产效能提高了31%。

为相识决运营关键绩效指标滞碍和垄断原料优势即将失落的问题，拥有110年汗青的塔塔钢铁贾姆谢德布尔工厂克服积习难改的文化和技术传统，部署了多项第四次工业革命技术：在采购环节部署了机械进建和高级分析技术，将原资料成本削减了4%；在出产和物流规划环节部署了规范性分析技术，将客户服务成本降低了21%。

鉴于消费者日益必要个性化、差距化和多样化的啤酒产品，占有118年汗青的通辽啤酒在价值链上沉新部署了智能化数字技术，以满足消费者需要，将客户订单的交付功夫和新产品开发功夫降低了50%。定造化啤酒的份额和营收别离增长了33%和14%。

为了应对“多种类、幼批量”的经营挑战，纬创利用人为智能、物联网和柔性自动化技术，在出产、物流和供给商治理等环节提高员工、资产和能源效能，将出产成本降低了26%，同时将能源亏损削减了49%。

为了进一步提逾越产效能和公司的可持续发展水平，汉高在原有主题数字技术的基础上，大规模使用第四次工业革命技术，将加泰罗尼亚工厂的网络和实系统吐洮接起来，将运营成本降低了15%，将产品上市功夫缩短了30%，同时还有效削减了碳排放。

在监管严格的医疗保健和急剧发展的消费品环境中，强生消费者保健部门为了满足客户需要，选取数字孪生、机械人和高科技追踪和追忆技术来提升运营矫捷性，将产品产量提高了7%，产品上市功夫缩短了25%，产品成本降低了20%。此表，该工厂加大投资力度，通过部署第四次工业革命技术，实现绿色科技的互联互通，成为强生公司首个实现碳中和的工厂。

宝洁亚眠工厂持久致力于在新产品出产过程中推动运营转型，如今全面拥抱第四次工业革命技术，采取了数字孪生技术和数字化运营治理和仓储优化解决规划，三年内使产量持续增长了30%，将库存水平降低了6%，整体设备效力提高了10%，并将废品废料削减了40%。

为了达成出产效能指标，该工厂采取了结构化、精益化数字工厂战术，部署了智能机械人、人为智能工艺节造和预测守护算法等技术，在产品复杂性翻倍、电力和资源亏损不变的情况下，将工厂产量增长了40%。

为了维持公司在欧洲炼油行业的竞争优势，伊兹密尔STAR炼油厂最初的规划定位是成为“世界上技术最先进的炼油厂”。该厂投入了7000多万美元，大力部署先进技术（好比资产数字化绩效治理、数字孪生和机械进建等）和提高组织能力，将柴油和航空燃油的产量提高了10%，同时将守护成本降低了20%。

随着5G无线电需要的不休增长，爱立信在美国成立了基于5G技术的数字化和本地化工厂，以切近客户的需要。该厂采取了矫捷的运作方式和高效的工业物联网基础设施，在12个月内打造了25个用户案例，因而将每位员工的产出提高了120%，将订单交付周期缩短了75%，并将库存水平降低了50%。

消费趋向的变动要求选取越发复杂的包装，将更多的产品表包。为了逆转这一趋向，宝洁莱马工厂投资部署数字孪生、高级分析和机械人自动化等技术，大力提高供给链的矫捷性，将新产品的上市功夫缩短了10%，使劳动出产率比去年同期提高了5%。工厂在预防断货风险方面的绩效比竞争敌手逾越了两倍。

为了加强市场竞争力，德龙集团特雷维索工厂投资打造数字化和分析能力，提高了业务经营的活络度（将最幼订单量降低了92%，将交货期缩短了82%）和出产效能（将劳动力出产率提高了33%），实现了产品的高质量（将现场品质提高了33%，并获得了食品和饮料行业认证）。

面对来自低成本地域的强有力竞争，伟创力阿尔特霍芬工厂选取了第四次工业革命的有关技术，来提高运营效能和矫捷性。通过实现更高的监管和质量尺度，伟创力赢得了利润更高、周期更长的医疗业务，在物理资产不变的情况下将营收提高了50%。

为了改善客户履历，强生视力健选取了适应性流程节造、人为智能和机械人等第四次工业革命的个性化技术，有效应对复杂性不休上升的问题（将库存量单元提高了50%），实现了百分百的个性化包装配置，将客户服务水平提高了8%，同时将达到货物的碳足迹削减了53%。

这家成立于1970年的工厂以少品类大批量出产为主，目前正致力于第四次工业革命的转型，沉点关注人员和数据的通明度和可用性，将加工成本降低了15%，将能耗降低了14%，将设备综合效能提升了90%。

为相识决高复杂性、成本压力和手术室效能低劣等问题，DePuy Synthes执行了一项第四次工业革命技术规划——“高级病例治理”，在其北美地域的关节建复种植体（臀部和膝盖）整个价值链当选取开源利用法式接口架构、机械进建算法和一套数字化工具，将手术室的器械托盘数量削减了63%，将种植体库存削减了40%，最终将每个地位手术室搭建功夫缩短了约15%。

Protolabs是一家数字化本地造作商，通过利用数字线程技术，为客户提供注塑出产服务，从而踏上了经营转型之旅，从只提供原型服务的供给商，转变为出产供给商。公司将出产周期缩短为一天，实现了高于行业均匀水平20%的毛利润，一举超过传统的竞争厂商。

为了应对劳工欠缺、高度定造化产品要求和极端的气象前提等挑战，以及显示面板行业的高度竞争，友达光电台中三号工厂投资打造订造自动化能力，建设了一个数字分析和人为智能开发平台，将出产效能提高了32%，将高级产品的产量提高了60%，同时辰别将用水量和碳排放量降低了23%和20%。

为了应对日益复杂的造作工艺和满足高质量产品的需要，巴中时期利用人为智能、先进分析和边缘/云推算等技术，在三年内实现了在出产每组电池耗时1.7秒的速度下仅有十亿分之一的缺点率，同时将劳动出产率提高了75%，将每年的能源亏损降低了10%。

鉴于汽车原始设备造作商日益但愿获得幼批量、高质量的产品，中信戴卡选取了柔性自动化、人为智能和5G等技术，打造了数字化造作系统，不仅提升了出产矫捷性，还将造作成本降低了33%。

图源：中信集团

为了满足客户要求，提升定造化水平，缩短交货周期，富士康武汉工厂大规模引入了先进分析和柔性自动化技术，沉新设计了造作系统，将直接劳动出产率提高了86%，将质量损失削减了38%，将交货周期缩短至48幼时（缩短了29%）。

为相识决技术工人不足、质量机能不稳和市场需要不确定等问题，富士康郑州选取了柔性自动化技术，将劳动出产率提高了102%，并利用数字化和人为智能技术，将质量缺点削减了38%，并将设备综合效能提高了27%。

图源：富士康

为了满足客户的进展，提供越发多元的产品、更快捷的送货和更高质量的服务，海尔在天津新建的洗衣机工厂将5G、工业物联网、自动化和先进分析技术结合起来，将产品设计速度提高了50%，将质量缺点削减了26%，将单元产品的能耗降低了18%。

面对面板行业的强烈竞争、客户更高的质量要求和毛利润的严沉下滑，群创光电八号工厂投入选取先进自动化、物联网和先进分析等技术，将加工能力提高了40%，将制品率损失降低了33%，从而提高了利基产品的出产能力。

为了满足日益上升的需要，也为了降低出产成本，LS电气对韩国清州一处工厂进行了刷新，选取了基于工业物联网的自动化技术、基于机械进建的检测技术和先进的流程节造技术，实现了大规模的定造化出产，并将出产成本降低了20%。

在多品类、幼批量沉型机械市场需要和复杂性不休增长的布景下，三一北京部署了先进的人机合作自动化技术、人为智能和物联网技术，将劳动出产率提高了85%，将出产周期缩短了77%，从原先的30天缩短至7天。

施耐德电气在中国三门峡的电子部件工厂占有20年汗青，如今为了应对日益频仍的出产更改和订单配置需要，成立了矫捷的出产线，综合选取了？榛嘶献鞴ぷ髡尽⑷宋悄苁泳跫觳獾鹊谒拇喂ひ蹈锩际，将产品上市功夫缩短了25%，并利用先进分析技术来自动分析问题本原和检测整个供给链中的异常情况，将定时交货率提升了30%。

图源：三门峡高新区在线

为了把握电子商务和大型卖场渠路的勃勃商机，结合利华太仓冰淇淋工厂部署了一次性扫描、一站式旁观平台，在造作和食品加工等环节为客户打造端到端的通明供给链，并凭据消费者的数字化需要，打造了矫捷的数字化研发平台，将创新周期缩短了75%，从原来的12个月缩短至3个月。

随着对产品质量的要求越来越严格，同时还要优化成本，西部数据槟城工厂积极拥抱第四次工业革命的技术，向“熄灯造作”模式转型，尝试自动化出产和物流，将工厂成本降低了32%，并通过打造智能化规划系统，转向按单定造模式，因而将产品库存削减了50%，将交货周期缩短了50%。

随着硬盘驱动器的市场需要急剧上升、产品质量要求日益严格和成本压力不休增长，西部数据泰国工厂利用网络互连和先进分析技术，实时公开供给商、出产、物流和客户信息，并提供基于数据的洞察和预测，从一个产能鼓和的造作工厂，转变为一套数字化运营系统，最终将工厂产量提高了123%，将采购和出产成本降低了30%，将产品退货率降低了43%。

为了应对不休增长的客户需要和日益多元化的产品需要，Ar?elik利用其矫捷的工作室，两年之内涵自动化、机械人物流和数据人为智能系统等领域部署了30多个高级用例，实现了矫捷的产品造作，投资回报周期缩短为1.2年。

为了进一步提高产品质量和可持续发展水平，这家拥有70年汗青的世界最大石油加工和原油不变工厂阐扬数据、先进分析和自动化技术的力量，推动造作工艺的转型，将产品质量提高了21%，并将能耗降低了14.5%。