本文主要是介绍什么是灯塔工厂？灯塔工厂的作用？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
什么是灯塔工厂？
"灯塔工厂"概念源于德国的工业4.0战略，又称“工业4.0示范工厂”或“标杆工厂”，代表工业领域顶级的智能制造能力。2018年，由世界经济论坛和麦肯锡共同推出。
灯塔工厂是通过数字化、网络化和智能化手段，运用先进的工业4.0技术和理念，实现生产过程的全面自动化、精确化和优化。它不仅实现了数字化与物理世界的深度融合，而且提高了生产效率和质量，降低了制造成本，实现了高度的灵活和个性化生产。
此外，“灯塔工厂”不仅自身具备优秀的生产能力，而且能通过示范和引领，带动产业链中的上下游企业走向智能化，推动行业整体水平的提升。因此，“灯塔工厂”就像灯塔一样，照亮工业生产的未来之路，指引整个行业向智能化制造的方向前进。
为什么打造灯塔工厂？
1、行业发展趋势
装备制造行业信息化建设与数字技术融合整体演进历程：
（1）当前是数据技术的发展与制造业变革的历史性交会时刻，数字技术在工业领域的应用已经由单点逐步迈向全面（数字化、网络化、智能化、电动化）。
（2）数字技术日趋成熟与快速商业化推动制造业向精准、敏捷、柔性、协同创新变革，催生出一批行业标杆。
制造业与新技术深度融合是未来十年发展主线，是数字经济的基础：
装备制造行业信息化建设与数字技术融合进程正在加速演进：
2、行业痛点与诉求
装备制造行业目前面临的挑战和核心诉求
行业痛点：
（1）运营管控
精益管控弱：已有基本的精益意识，但局限于点状改进，效益提升有限；
信息断层：工厂信息流存在较大断点，人工介入较多，效率较低；
数据基础差：生产运营过程不透明，数据不准确，异常反应慢；
（2）业务&数字化能力
工艺与制造信息存在断点，基于无限产能计划，可靠性低；
质量检验主要靠人工纸质传递，过程质量追溯困难；
现场管理不规范，执行不到位；
各业务单元有零散的信息化系统支撑，整体数据应用价值低；
（3）自动化基础
生产制造、质检设备普遍比较老旧，不能自动采集，数据主要靠人工记录；
设备通讯接口不统一，数据采集未标准化；
局部设备更新换代，但工厂设备未能实现设备数据整体采集
核心诉求：
连接(Connectivity)：自公司到车间，流程与信息无缝连接
透明化(Visibility)：车间信息，随时随地可见；计划信息，分享共荣
速度(Agility)：客戶需求，即时传达
精准(Accuracy)：准时交货，分毫不差
品质(Quality)：品质管控，溯及既往
行业痛点
3、标杆案例剖析
（1）卡特彼勒
1、精益+数字化管理
通过6 Sigma和精益优化现有流程，通过数字化进行管控，制造信息按照订单拉动
2、运营管理标准化
数字化管控的智能设备，作业者根据数字化传递的制造信息按照标准化作业来完成作业
3、组织人才培养
所有人员完成系统培训,人员信息在系统中进行指定并与认证岗位进行比对,授权者才能工作
4、案例启示
使用6Sigma和精益工具以消除浪费，并结合数字化，最终在整个卡特彼勒范围内实现精益智能制造转型；
通过从业务，技术，组织等三个维度进行全方位的提升优化，才能实现整体数字化转型；
通过标准化作业建立并固化整体精益数字化管理方法论，并持续产生价值；
3.1 三一灯塔工厂
（1）自动化及信息化全集成
通过在工厂内全方位导入自动化方案实现现场作业少人化，通过信息化实现决策智能化
（2）数据中台实现价值挖掘
通过数据中台实现生产管理复杂数据的集中管理，支撑前端各类用户的场景快速落地及敏捷迭代
（3）云平台应用实现万物互联
通过三四互方案(现场视觉，设备互联等)实现设备互联，并通过云平台实现集成化展示呈现
（4）案例启示
综合应用自动化及信息化相结合的手段，实现整个车间的作业无人化，管理数字化；
建立数字化工厂，数据质量，数据标准是最核心的一步，因此通过数据中台实现全面的数据治理及管理 ；
建立数字化工厂，实现底层数据的全互联，全透明是实现数字化工厂最关键的第一步；
4、灯塔工厂核心洞察
全球灯塔工厂整体效果分析：从“看得见”的角度，我们可以发现灯塔工厂落地实施了很多数字化场景，并取得了显著的成效。
从灯塔工厂共性逻辑看，核心围绕以价值实现的批量场景快速落地：从已有灯塔工厂案例剖析发现，各家有不同的价值侧重点（亮点），但背后逻辑是一致的-强化组织、人才及技术平台等要素，深度挖掘业务场景，支撑价值的可持续创造。
综上，未来灯塔工厂需要聚焦于“看得见”和“看不见”两方面：
（1）看得见
运营敏捷化
流程诊断优化：围绕工厂全价值流进行剖析，拉通工艺、生产执行、仓储物流、设备等端到端流程，融合精益思想，实现整体运营优化；
指标优化提升：工厂整体指标体系整体规划，实现工厂运营数字化、透明化，支撑企业卓越运营；
场景化推进
问题解决角度：系统梳理工厂价值流堵点及痛点，分析解决该问题的价值点和可行性，对相关数字化场景落地优先级进行排序，如产销协同、物料齐套等；
技术创新角度：参考行业标杆，对新技术与业务融合可行性进行深度评估，如5G工厂、AGV双机联动等；
（2）看不见
平台化思维
统一平台底座：打破传统信息孤岛，构建工厂的统一数字化底座，多老旧系统架构逐步演进过渡到统一平台；
提升平台能力：平台是核心能力的内聚，是快速响应内外部需求实现敏捷创新的重要工具；
数据驱动
数据价值挖掘：拉通工厂工序内及跨工序数据链，支撑高价值数据场景落地，通过数据量化指标、构建模型、提升运营绩效并不断迭代优化；
数据资产体系搭建：数据作为企业的核心要素，需持续构建和完善数据资产运营体系、数据治理体系，如数据标准、物料主数据、数据质量管理等；
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