央视新闻2024年10月13日发布:全球首座风电行业“灯塔工厂”花落湖南韶山

⭐发布日期:2024年10月13日 | 来源:央视新闻

⭐作者:霍星宇 责任编辑:Admin

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三一重能生产的风机叶片。(图片来源:三一集团)

红网时刻新闻10月9日讯(记者 刘志雄)10月8日,世界经济论坛宣布,22家锐意创新的制造企业加入全球灯塔网络(Global Lighthouse Network)。其中,位于湖南湘潭韶山市的三一重能,是获得认证的全球首座风电行业灯塔工厂。

世界经济论坛发布名单时介绍,为了解决大型风机叶片生产和运输过程中的各项挑战,三一重能部署了29个第四次工业革命技术用例,包括人工智能和智能自动化,将产品缺陷减少了20%,将生产效率提高了33%,将交付时间缩短了34%,展示了数字技术对清洁能源发展的巨大影响力。

全球灯塔网络是世界经济论坛与麦肯锡公司共同发起的一项倡议,加入该网络的先进工厂由独立专家小组评定。灯塔工厂是“数字化制造”和“全球化4.0”示范者,代表当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平。自此,已有172个领先的生产工厂和价值链加入这一网络社区,他们大规模利用各项数字技术,积极推动新一代卓越运营、提升环境可持续性和促进劳动力发展。

最新一批灯塔工厂名单:

可持续灯塔

今年有3家灯塔工厂荣获“可持续灯塔”(Sustainability Lighthouses)称号。他们在减少范围1、范围2和范围3排放方面领先行业,并在促进循环经济发展方面取得了进步。这些全球领军企业主张可持续发展是企业的迫切使命,并再次申明全球灯塔网络为世界范围内的卓越运营提供了标准。这3家可持续灯塔包括:

1. 工业富联(中国深圳):为了履行消费电子行业的碳中和承诺,工业富联采用人工智能、物联网和其他第四次工业革命技术来优化材料回收、追踪实时碳足迹以及推进流程创新,以实现可持续发展。使得范围3排放量减少了42%,范围1和范围2排放量减少了24%,且将可回收材料的含量增加到55%-75%。

2. 美的洗衣机(中国合肥):作为全球顶级的洗衣机生产商和可持续发展领军企业,合肥美的部署了24个第四次工业革命技术用例,以减少排放和优化能源使用。该工厂将范围1和范围2的排放量减少了36.4%,将范围3的排放量降低了26.0%。目前,该厂使用的31%的能源来自太阳能,对40%的水进行了循环再利用,将产生的废弃物减少了22.1%。

3. 青岛啤酒(中国青岛):啤酒酿造工业属于传统产业。青岛啤酒厂利用先进的算法和物联网部署了25个使用案例,旨在降低啤酒生产的能耗和碳强度。工厂的单位能耗降低了25%,范围1和范围2排放量减少了57%,范围3排放量减少了13%。

单一工厂灯塔

今年当选的工厂灯塔为加速部署能够提升生产效率、提高解决问题能力和促进创新的人工智能解决方案提供了蓝图。这些工厂灯塔列示如下:

1. Beko Dishwasher Plant(土耳其安卡拉):为了满足日益增长的高品质洗碗机需求,Beko Dishwasher Plant将35个内部解决方案融入其物联网平台FLOW,积极推进第四次工业革命转型,一举将产品上市时间缩短了46%,将现场故障率降低了29.2%,将转换成本降低了26.1%。此外,该厂还为1000多名员工提供了第四次工业革命技能升级培训。

2. 阿斯利康制药(瑞典索德泰利耶):为了提高产能和加快产品上市时间,阿斯利康制药索德泰利耶工厂实施了50多项第四次工业革命技术,包括机器学习和优化算法等,并为3000名员工提供了技能升级培训,将劳动生产效率提高了56%,并将新品研发交付时间缩短了67%。

3. 阿斯利康制药(中国无锡):面对国内降价和日益波动的市场需求,阿斯利康制药无锡工厂部署了34项第四次工业革命用例,包括人工智能和算法等,以促进生产同步化和提高制造效率。该厂将产量提高了55%,将制造交付周期缩短了44%,将不完美批次减少了80%,并把劳动生产效率提高了54%。

4. 可口可乐(新加坡大士湾):为了应对不断增多的订单量和日益复杂的产品组合,该工厂在机器学习技术的支持下,实施了需求预测、机器人和高级调度算法等技术方案,将产量提高了28%,将劳动生产效率提升了70%,将产品短缺问题减少了80%,将准时交付率提高了31%,同时将范围2的排放量减少了34%。

5. 大陆集团(捷克Brandys nad Labem):作为大陆集团在Brandys最大的电子工厂,该厂重构了流程,以更好地满足需求和消费者偏好的转变。通过实施30多项数字解决方案,该厂将经营效率提高了35%,将空间利用率提高了15%,将现场事故降低了10%,同时还提高了员工满意度,并为即将上线的“数字化超级工厂”树立了高科技生产的新标准。

6. 罗氏制药(瑞士凯瑟奥古斯特):罗氏制药的目标是到2030年推出20种新型革命性药物。作为实现这一目标的关键力量,罗氏巴塞尔原料药生产基地生产广泛的治疗药物,包括化学合成小分子。为了提高效率,该生产基地通过部署数字和人工智能解决方案,将产量可变性降低了60%,将技术转移时间缩短了一半,将范围1和范围2排放量降低了31%,进一步强化了在罗氏全球网络中的重要作用。

7. 工业富联(越南北江):在提升其全球供应链韧性的过程中,工业富联越南工厂克服了建厂初期面临的挑战,比如严重依赖进口材料以及亟需培养本地人才等。通过部署先进规划和人工智能驱动的自动化等40多个第四次工业革命先进用例,该工厂劳动生产率提高了190%,准时交货率提升至99.5%,同时降低了45%的制造成本。

8. 通用电气医疗(中国北京):服务160个国家的通用电气医疗北京工厂在26条生产线上部署了45个数字解决方案,满足了复杂的制造和质量要求。该厂利用人工智能进行缺陷检测和深度学习,将生产周期缩短了66%,将生产废料减少了66%,将客户投诉降低了73%。

9. Jubilant Ingrevia Limited(印度巴鲁奇):Jubilant Ingrevia在全球棕地特种化学品制造领域部署第四次工业革命技术,为2000多名员工提供了技能再培训。通过利用人工智能和机器学习、基于物联网的数字孪生和预测平台,该厂综合采用了30多个技术用例,将整体制程变异减少了60%,并几乎使产量翻了一倍。

10. 蒙牛乳业(中国银川):为了向更多消费者提供更加新鲜、更有营养的乳制品,蒙牛乳业宁夏工厂实施了从智能决策到柔性自动化的30多个第四次工业革命高级用例。这些用例覆盖了牛奶加工、包装和检测等各环节,将交付周期缩短了55%,将质量缺陷减少了60%,将经营成本降低了32%,极大改善了经营效率和产品质量。

11. 海信日立空调系统(中国青岛):为了满足全球市场的需求,海信日立空调系统青岛工厂落地了40多个第四次工业革命用例,将产品开发速度提高了37%,劳动生产效率提高了49%,生产成本降低了35%。

12. 三门核电(中国台州):三门核电致力于实现零事故。为了提高运营安全性,三门核电部署了40多个第四次工业革命用例,包括人工智能和机器人技术。得益于这些举措,该厂继续保持零安全事故,将能力因子提高了1.5%,将大修周期缩短了46%,同时将劳动生产效率提高了18%。

13. 三一重能(中国韶山):为了解决大型风机叶片生产和运输过程中的各项挑战,三一重能部署了29个第四次工业革命技术用例,包括人工智能和智能自动化,将产品缺陷减少了20%,将生产效率提高了33%,将交付时间缩短了34%,展示了数字技术对清洁能源发展的巨大影响力。

14. 施耐德电气(墨西哥蒙特雷):为了满足对复杂产品的更多需求,施耐德电气蒙特雷工厂综合采用了多项数字技术,比如机器学习驱动的预测和自主机器人。通过这些改善措施,工厂维持了年度增长,将产品缺陷减少了20%,将用水量降低了30%。

15. 西门子(德国埃尔朗根):西门子埃尔朗根工厂制定了绿色精益数字战略(Green Lean Digital),寻求引领中批量、多品种制造模式。在灵活、模块化IT架构的支持下,该厂采用了100多个人工智能算法,并广泛使用了数字孪生技术,将劳动生产效率提高了69%,将产品上市时间缩短了40%,将能耗降低了42%。

16. 太原重工轨道交通设备(中国太原):为了满足高速铁路严格的安全和质量标准,该厂实施了40多个第四次工业革命技术用例,通过采用人工智能和柔性自动化技术,不断提高生产效率和产品质量,将缺陷率降低了33%,将单位成本降低了29%,将产量提高了33%。

17. 郑州煤矿机械集团(中国郑州):为了满足对于全定制液压支架和更快交付的需求,郑州煤矿机械集团部署了48个第四次工业革命技术用例,包括物联网、机器学习和自适应自动化等创新技术,转型成为高效、灵活的智慧工厂,将订货交付时间缩短了66%,将人均产量提高了205%,将产品缺陷率降低了73%。

端到端灯塔

面对不断飙升的需求,新晋端到端灯塔均采用了先进技术,不仅提高了价值链透明度,也精简了复杂的流程,并提高了设计和规划效率。这些端到端灯塔包括:

1. 海尔(胶州)空调(中国青岛):为了满足快速增加的全球需求,解决研发、交付和售后服务等环节的滞后响应问题,作为一家90%的产品供应全球的空调工厂,海尔(胶州)空调采用大数据、高级算法和生成式人工智能等技术,优化了整个价值链,将设计周期缩短了49%,订单交付时间缩短了19%,海外市场故障率降低了28%。

2. 施耐德电气(中国上海):鉴于全球订单大幅上涨,新能源市场的最小存货单位增加了4倍,施耐德电气上海将自动化水平提高了20%,并整合了多项先进技术,包括机器学习驱动的原型设计、智能规划和生成式人工智能推动的系统维护等,将产品上市速度提升了63%,将按订单生产的交付时间缩短了67%,将劳动生产效率提高了82%。

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