ACG Capsules(印度皮塔姆普尔):制药厂商 ACG Capsules 将生产优质产品、加快响应速度、增加产量和提高劳动生产率作为首要任务,以在激烈的市场竞争中保持领先地位。为此,ACG Capsules 共部署了超过 25 个第四次工业革命用例,所有用例均由工业物联网(IIoT)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、数字孪生技术、扩展现实和生成式人工智能技术驱动。有效实施后,关键缺陷减少 98%,生产前置时间缩短 39%,总损失下降 51%,劳动生产率提高 44%。
安捷伦科技(德国瓦尔德布龙):为应对需求波动、大幅增长超过 50%、供应链中断和产品需求不断变化等挑战,安捷伦科技(Agilent)瓦尔德布龙工厂增设了超过 25 个与第四次工业革命相关的岗位,并引入了 20 个相关用例。其高通量、多品种生命科学制造平台受益于由第四次工业革命技术组成的解决方案,其中包括人工智能应用和用于快速模拟预测的工业物联网技术。有效实施后,该工厂产品质量提升 35%,生产率提高 44%,产量增加 48%,并最终实现市场份额增长。
爱茉莉太平洋(韩国乌山):为在化妆品行业脱颖而出,全球美容公司爱茉莉太平洋(AMOREPACIFIC)利用人工智能和 3D 打印等第四次工业革命技术优化生产流程设计、加快新产品上市速度并提高业务灵活性,实现新产品交付周期缩短 50%,产品缺陷率下降 54%。该公司借此开发出店内生产定制化妆品的新业务模式,覆盖 80 多万种不同产品。
沙特阿美(沙特阿拉伯延布):沙特阿美(Aramco)是全球领先的燃料供应商之一。为保持其竞争优势同时最大限度减少碳足迹,成立于 20 世纪 70 年代的延布炼油厂开展了为期五年的第四次工业革命战略转型,大规模部署并整合各种用例,包括基于人工智能的清洁燃料优化设备、人工智能驱动的运营决策系统和数字孪生动态模型。成功实施后,符合规格的燃料产量占比达到 99%,温室气体(GHG)排放减少 23%,运营效率提高 17%。
宁德时代(中国溧阳):为解决需求激增、劳动力成本上升等问题,并实现碳中和承诺,宁德时代(CATL)溧阳生产基地采取了多项措施,包括运用大数据模拟质量检验,通过增材制造减少转换时间,利用计算机视觉实现微米级质量检验,以及利用深度学习优化过程控制和能源管理。成功实施后,产量提高 320%,制造成本降低 33%,归一化排放量减少 47.4%,质量缺陷减少 99%。缺陷衡量标准也从“百万分之一”升级到“十亿分之一”。
中信泰富特钢(中国江阴):为满足全球对定制钢材快速增长的需求,同时应对原材料和能源供应不稳定等问题,中信泰富特钢(CITIC Pacific Special Steel)江阴兴澄工厂部署了 40 多个第四次工业革命用例,如利用先进分析技术模拟和优化工艺,以及引入人工智能驱动的能源管理系统。有效实施后,工厂定制订单增加 35.3%,不合格品率降低 47.3%,每吨钢能耗降低 10.5%。
华润建材科技(中国田阳):为应对绿色低碳发展要求、满足更高质量期望和缓解成本压力,华润建材科技控股有限公司(China Resources Building Materials Technology Holdings)旗下的田阳水泥生产基地共部署实施 30 多个第四次工业革命用例,利用先进分析技术、自动驾驶技术和工业物联网技术,提高能效、劳动效率和设备效能以及质量绩效。有效实施后,工厂碳排放量减少 24%,劳动生产率提高 105%,非计划停机时间减少 56%,产品质量一致性提高 25%。
广汽埃安(中国广州):为满足客户对可靠定制化电动汽车不断增长的需求,广汽埃安(GAC AION)共部署了 40 多个第四次工业革命用例,为客户提供超过 10 万种配置选项,并确保及时交付合格产品。全自动生产线支持混合生产模式,可按订单或备货要求生产不同车型,实现生产效率提高 50%,交付时间缩短 33%,一次验收合格率提高 8%,以及制造成本降低 58%。
海尔(中国合肥):中国新中产阶级的崛起和消费者消费能力的增强推动了分体式空调(AC)系统向中央空调系统的升级,而中央空调系统对质量和能效的要求也更高。海尔(Haier)合肥空调厂在家用中央空调系统的研发(R&D)、生产和测试中引入先进算法、数字孪生、知识图谱等尖端技术,实现能效提高 33%,缺陷率下降 58%,劳动生产率提高 49%,以及单位制造成本降低 22%。
亨通光纤科技(中国苏州):面对更高的成本压力以及国际市场对质量和绿色生产的期望,亨通光纤科技(Hengtong Alpha)加快了先进分析技术、机器视觉和人工智能技术的大规模应用,共部署实施 27 个先进用例,涵盖生产全过程。有效实施后,单位制造成本减少 21%,缺陷率降低 52%,同时单位能耗下降 33%。
工业富联旗下鸿佰科技(中国台湾桃园):人工智能基础模型的快速发展不仅导致算力需求爆发性增长,还对人工智能服务器的效率、质量和迭代速度提出了更高要求。工业富联(Foxconn Industrial Internet)旗下的台湾工厂通过在订单预测、仓储和生产调度、产品设计、质量和组装测试等领域部署人工智能用例,实现了生产效率提高 73%,产品缺陷减少 97%,交付周期缩短 21%,以及单位制造成本降低 39%。
韩国水资源公司(韩国华城):由于热浪与暴雨会造成供水不稳定和水质浑浊,因此气候危机已引发严重的供水短缺问题。为应对这一问题,韩国水资源公司(K-water)推出了下一代人工智能水处理设施,以降低生产成本、加快响应速度并减少人为错误。该设施目前已在韩国水资源公司旗下 40 多个工厂推广使用,实现化学品用量减少 19%,劳动效率提高 42%,以及能耗降低 10%。
隆基绿能(中国嘉兴):隆基绿能(LONGi)嘉兴基地以降本增效和缩短太阳能组件交货期为驱动,部署了超过 30 个第四次工业革命用例,并利用人工智能和先进分析技术提升制造业务效能。这些举措取得了显著成效,一年内,该基地的单位制造成本降低了 28%,产量损失减少了 43%,生产交货时间缩短了 84%,同时能耗也降低了 20%。
亿滋国际(中国北京):亿滋(Mondelēz)北京为实现亿滋国际和北京市的可持续发展目标,同时满足亿滋的发展雄心,并应对劳动力成本同比上涨 6% 所带来的运营成本压力,部署了 38 个第四次工业革命用例,其中包括使用人工智能驱动的面团生产熄灯车间,以及通过机器学习优化燃气消耗。因此,北京亿滋的净收入增长了 28%,劳动生产率提高了 53%,同时减少了 24% 的温室气体排放和 29% 的食物浪费。
ReNew(印度勒德兰):为了最大限度地提高生产率、精简成本并重新部署现有员工,帮助实现运营和维护(O&M)能力内部化,可再生能源公司 ReNew 在其首个灯塔工厂建立了数字和分析基础设施,并进行了扩展升级。这包括开发新的专有人工智能模型,以及针对 70 个风电场、10 家原始设备制造商(OEM)和 22 种不同型号风力涡轮机快速扩展第四次工业革命用例。Ratlam 是公司进行大规模转型的基准工厂,其能源产出率持续提高了 1.7%,运营费用降低了 17%,并减少了 40% 的损耗。这使利润率增加了 20%。
VitrA Karo(土耳其博聚于克):能源价格上涨和通货膨胀影响了能源成本和劳动密集型瓷砖生产流程。VitrA Karo 的 Bozüyük 基地部署了数字化转型路线图,重点关注智能化流程和生产控制,以期保持竞争力,在维持超过 4,200 个 SKU 多样化产品组合的水平上满足更高的需求。其设备综合效率(OEE)提高了 19%,废品数量降低了 56%,能耗降低了 14%,可回收材料使用量提高了 43%。