如何打造灯塔工厂？这3个关键方向需了解

灯塔工厂”项目由达沃斯世界经济论坛与管理咨询公司麦肯锡合作开展，遴选具有榜样意义的“数字化制造”和“全球化4.0”标杆工厂。灯塔工厂不仅代表了全球制造业的高水平，更为各行各业树立了数字化、智能化和可持续制造的示范标准。

成为灯塔工厂并非一蹴而就，而是一个持续发展的过程。根据过往灯塔工厂的成功案例，企业或可以从以下三个方向发力。

1单一工厂灯塔

是指依托于工业4.0技术，提升单一工厂层面的效益，包括数字装配与加工，数字设备维护，数字化绩效管理，数字质量管理，数字化可持续发展。

通过云计算进行数据收集和分析使制造商能够实时跟踪生产线的性能，并了解生产流程的效率。这有助于保持运营顺畅，同时确定需要改进的地方，提升整体设备效率（OEE）。

配备了云连接（如多米诺智能服务平台）的设备可以提供生产数据、性能监控和预测错误警报。生产经理可以使用移动设备实时观察生产情况，从而保持生产线的正常运行。多米诺工程师可以远程查看这些信息，当发生或通过数据分析预测出未来将会出现的问题时，可以第一时间与客户取得联系解决问题，从被动维护转化为预测性维护，将设备的潜在问题遏制于无形。

使用自动化工具赋能生产制造，可以减少对手动操作的依赖。例如，通过赋码自动化软件将有助于避免“重复性”工作产生的错误几率；中央控制现场所有打码设备标签内容，智能更新标签，清晰的归整排列，可快速导入至需要的产线打印设备。也可连接生产系统 (ERP / MES / WMS等)，由上位机直接下发生产任务和打印内容，再分发给现场所有打码设备。此外，作业转换的自动化可确保消除停机时间。

2端到端灯塔

是指在价值链上下游广泛部署技术，规模化实现降本增效；包括供应网络连接性，端到端产品开发，端到端规划，端到端交付，客户连接性。
通过可扫描的序列化二维码实现产品的端到端可追溯性能为品牌带来机遇，从而更有效地运行其供应链并消除潜在浪费原因。
从最初的原材料供应一直到零售数据，供应链中每一步骤的可变码扫描都可以让供应链合作伙伴获得有关每个产品的来源和流程的信息。这种增强的可见性有助于在产品流程的每个步骤中确定问题和浪费来源，并可提供更高效运行供应链所需的洞察力。

跨供应链共享数据还可以让企业洞察不同地区的供需水平，从而能按照符合上下游需求的方式进行生产。更高供应链效率所带来的获益有助于减少浪费和消除低效，并使品牌能向消费者提供更多种类的产品。

3可持续灯塔

是指在满足先进技术应用以及规模化效益的基础上，会更多地关注工厂在可持续性方面的一些技术案例和好的实践，包括可持续性，生产力，敏捷性，上市速度，定制化。
可持续生产不仅仅是能源使用和产品包装选择，还需要考虑在产品设计、制造和供应的各个阶段提高效率和减少浪费。

发生浪费的生产流程越靠后，制造商的成本就越高，而赋码标识记是生产流程的最后一步，因此任何的浪费都会被放大。自动化赋码解决方案让制造商能够更精准便捷地管理赋码信息，并根据现有生产订单填充标签模板，而自动化视觉系统则可用于验证产品信息，帮助客户提高生产效率并减少制造浪费。

随着市场需求的不断变化，制造商的自主性和敏捷性也需进一步提高，利用可变数据印刷可以帮助实现这个目标。使用数字印刷可以更好地控制产品包装上的内容，提高工厂效率、减少供应链中的库存和废料数量，并有助于加快产品上市以满足不断变化的消费者需求。

AI助力灯塔工厂

灯塔企业正立于革命潮头，在新的候选灯塔工厂中，基于AI的案例占比高达60%，而这一数字在2019年仅为11%。在AI赋能下，机器智能可统筹协调高度复杂的各项技术，快速解决问题。然而，AI的部署离不开数据的加持，数据是灯塔企业领跑行业的重要原因之一。
因此，制造商必须布置系统和流程，以便在所有必要的生产活动中实现一致、可靠的数据收集。

用于质量控制的视觉系统可以在人工智能应用中发挥重要作用。视觉系统（例如多米诺R系列）可以促进数据收集，以构建训练AI模型所需的数据集。同样的系统也可以成为分析和决策的视觉输入源，直接输入到人工智能模型中，以处理数据并提取洞见。

灯塔工厂的技术投资并非“面子工程”，而是“快、狠、准”地确保能带来明确的业务价值。
虽然大多数企业已经认识到数字工具与提高生产力、效率和灵活性密切相关，但很容易在工业4.0提供的众多功能中不知所措。而真正的成功源自于能够帮助自身企业改变业务的技术。
投资工业4.0的关键是从小处着手，解决那些累积起来会产生重大影响的小问题，并为未来创新性解决方案打下基础。