全球制造业正在经历新一轮深刻变革。从全球供应链重构，到人工智能推动复杂产品制造升级，再到绿色低碳成为企业发展的重要要求，制造企业面临的挑战已不再局限于单一工厂的效率、质量与成本，而是逐步延伸到跨区域制造协同、供应链韧性及可持续运营。
在这一过程中，灯塔工厂也在持续进化。
自2018年世界经济论坛（WEF）发起全球灯塔网络以来，一批通过数字化、自动化和人工智能等先进技术实现规模化转型的工厂，逐渐成为全球制造业创新发展的重要参考。灯塔工厂的价值，不仅体现在生产指标的改善，更在于将先进技术转化为实际生产力，并形成可借鉴、可推广的制造运营经验。
从中国到全球，从自动化生产到AI驱动的全球化运营，再到覆盖供应链的绿色转型，工业富联多年来的灯塔工厂建设，正是这一发展过程的具体实践。
一、全球市场与产业加速重构，制造业面临新的发展命题
过去，制造企业的竞争力更多体现在规模化生产、成本控制和产品质量上。随着全球市场环境和产业结构不断变化，制造业正在面临更加复杂的运营挑战。
- 首先是全球供应链布局的变化。为了更好地响应区域市场需求、增强供应链韧性，越来越多制造企业开始构建跨国家、跨地区的生产网络。然而，生产基地的全球化布局并不意味着制造能力能够同步复制。不同地区在供应链配套、技术人才、管理体系及生产条件方面存在差异，如何让成熟的生产技术和运营经验在海外稳定落地，成为制造企业需要解决的重要问题。
- 其次是产品复杂度与技术迭代速度的持续提升。以AI服务器为代表的新一代高复杂产品，涉及更加精密的制造工艺、更复杂的零组件协同及更严格的质量控制要求。同时，产品更新和市场需求变化也要求工厂具备更快的新品导入能力、更高的生产柔性和更稳定的交付表现。单纯依靠设备自动化或局部工序优化，已经难以满足端到端制造运营的要求。
- 与此同时，绿色低碳正在成为制造业转型的另一项重要课题。企业不仅需要降低自身生产过程中的能源消耗和碳排放，还需要关注产品设计、材料使用以及上下游供应商所产生的环境影响。特别是范围3（Scope 3）排放涉及复杂的供应链网络，其数据获取、碳排核算和减碳协同往往比工厂内部管理更具挑战。
这些变化也在推动灯塔工厂不断拓展技术应用的范围。数字化和自动化帮助工厂实现生产透明化与效率提升，AI能进一步进入生产计划、工艺优化、质量分析和运营决策，而全球化与可持续发展的要求，则推动先进制造能力从单一工厂延伸到跨区域生产网络及上下游价值链。
灯塔工厂的建设，正从解决生产现场的问题，逐步走向更加综合的制造运营转型。
二、从单厂数字化到规模化复制，工业富联灯塔工厂持续面向全球化运营进化
回顾灯塔发展历程，每一个代表性节点背后，都有当时制造业面临的具体挑战。从规模化电子制造到精密金属加工，从AI服务器生产到海外工厂运营，不同类型的制造问题推动着数字化、自动化与AI技术不断深入实际生产场景。
- 从数字化制造走向端到端数字化运营
2019年 - 深圳龙华 – 全球首批灯塔工厂
电子制造业长期具有产量大、工序多、生产节拍快等特点。随着生产规模持续扩大，传统依靠人工管理与单点自动化的方式，难以实现生产效率、质量及库存的整体协同优化。
2019年1月，深圳龙华工厂入选世界经济论坛全球灯塔网络，成为工业富联灯塔发展历程的重要起点。该工厂通过高度自动化产线、IoT数据采集和端到端生产流程整合，实现设备状态与生产过程的实时监控，并将数据应用于生产调度、设备运行和质量改善，使得工厂每人每小时产量（UPPH）提升91.7%，生产效率提升30%，库存天数降低15%。
这一阶段的重点，是通过设备互联和流程数字化，将分散的生产工序连接为可视、可控、可持续优化的制造体系，为后续AI应用建立数据与运营基础。
- 应对精密制造与新品快速迭代
2020年-深圳观澜 – 全球首座精密金属加工灯塔工厂
随着智能手机等消费电子产品持续升级，精密金属结构件制造面临更短的新品导入周期、更高的尺寸精度要求，以及更快的产能爬坡压力。新产品从设计进入量产，往往需要反复调整工艺参数、验证生产质量并协调多道复杂工序，传统依赖工程师经验的生产模式难以同时兼顾速度、质量与成本。
2020年1月，深圳观澜工厂成为全球首座精密金属加工灯塔工厂。工厂将数字化和AI技术深入应用于新品导入、工艺参数优化、生产爬坡及质量管理等环节，推动精密制造从经验驱动向数据驱动转变，实现新品导入速度提升29%、产能爬坡速度提升50%、产品缺陷减少56%，制造成本降低30%。
这一阶段，通过AI驱动的工艺参数优化、新品导入与生产流程协同，提升精密制造的柔性与质量控制能力，实现新产品快速导入、产能高效爬坡与生产质量的持续改善，同时积累工艺数据、优化模型与AI应用经验，为后续AI在复杂制造场景中的规模化应用奠定基础。
- 以AI应对高复杂产品制造
2023年 - 桃园南青 – 全球首座AI服务器灯塔工厂
随着人工智能产业快速发展，AI服务器需求持续增长。相比传统电子产品，AI服务器的制造涉及更复杂的零组件、高密度系统集成、更严格的测试要求与更高的产品价值，同时还需应对快速迭代及大规模交付压力。
2023年12月，工业富联桃园南青工厂入选全球灯塔网络，成为全球首座AI服务器灯塔工厂。针对高复杂产品的制造挑战，工厂通过AI驱动的工艺优化、质量分析及生产运营协同，提升生产效率与质量控制能力，实现生产效率提升73%、产品缺陷减少97%、制造工时降低39%。
这一阶段，人工智能不再仅用于特定设备或工序的改善，而是进一步融入复杂产品制造的多个环节，推动生产效率、产品质量及交付能力协同提升。
- 从高效制造走向绿色低碳运营
2024年 - 深圳观澜 – 广东首座可持续灯塔工厂
随着全球碳中和目标持续推进，绿色低碳逐渐成为制造业转型的重要要求。与此同时，国际品牌客户不断提高对产品碳足迹、能源效率、可再生能源使用及供应链碳排放的管理要求。对于高能耗、高精度的金属加工制造而言，如何在保障产品质量与生产效率的同时，降低能源资源消耗与碳排放，成为新的运营挑战。
2024年，深圳观澜工厂获评可持续灯塔工厂，进一步将数字化与AI技术应用于能源管理、生产工艺优化和资源利用等环节。通过能源数据实时监测、AI工艺参数优化及智能能效管理，识别生产过程中的能源消耗与碳排放热点，优化设备运行和资源配置，推动生产效率与环境绩效协同改善。
这一阶段，灯塔工厂的技术应用从生产效率、质量与成本优化进一步延伸至能源资源管理和低碳制造，将碳排放与能效指标逐步纳入生产运营决策，也为后续越南可持续灯塔开展供应链碳管理及全价值链减碳积累了实践经验。
从深圳龙华的数字化运营，到观澜的精密制造，再到AI服务器及可持续灯塔，逐步形成覆盖多类制造场景的技术应用与运营经验。截至2026年，工业富联科技服务累计对内打造9座灯塔工厂、对外赋能13座灯塔工厂，形成1200多个应用案例、600多项解决方案，推动300多项关键运营指标改善。
然而，当成熟的制造能力逐渐形成，新的挑战也随之出现：如何将这些经验从中国工厂复制到海外，并在不同地区的供应链条件、人才结构和生产环境中实现持续运营？
- 从中国智造复制走向海外本地化创新
2024年 - 越南北江 – 越南首座灯塔工厂
随着全球制造网络不断拓展，开始将中国积累的自动化技术、数字化平台及生产管理经验导入越南。初期通过Copy Exact模式复制成熟的技术与产线，建立海外工厂的生产基础。然而，面对当地供应链配套不足、多品种小批量生产、工程人才缺乏等挑战，单纯的技术复制已难以满足实际运营需求。
由此逐步推动越南本地化创新，将AI预测、柔性自动化、生产管理及远程技术支持等能力融入海外工厂。2024年10月，越南工厂入选越南首座WEF灯塔工厂，劳动生产率提升190%、准时交付率达到99.5%、制造成本降低45%，成为中国智能制造经验在海外规模化应用的重要实践。
- 从全球高效运营延伸到全价值链协同减碳
2026年 – 越南北江 - 越南首座可持续灯塔工厂
随着全球碳中和进程持续推进，国际品牌客户对产品碳足迹、供应链碳排放及绿色制造提出更高要求。对于全球化制造企业而言，减碳挑战已不再局限于工厂自身的能源消耗，还涉及原材料采购、产品设计及上下游供应商等多个环节。特别是范围3排放，由于供应链涉及大量中小型供应商，普遍面临碳数据分散、核算能力不足及减碳协同困难等问题，推动全价值链减碳成为新的运营挑战。
2026年1月，越南北江工厂进一步获评越南首座可持续灯塔工厂。在既有智能制造与全球化运营能力基础上，工厂将AI与数字孪生技术拓展至绿色产品设计、能源资源优化及供应链碳管理等领域。通过AI驱动的能源优化、Omniverse冷水系统数字孪生，以及私域大语言模型支持的供应商碳核算平台，推动绿色低碳管理融入生产运营与供应链协同，实现范围1和范围2碳排放合计降低34%、范围3碳排放降低22%，产品碳足迹降低46.5%。
这一阶段，灯塔工厂从提升海外制造效率进一步走向全价值链绿色运营，通过将AI技术与碳排放管理深度融合，实现从工厂内部节能减排到上下游供应链协同减碳的拓展，为全球化制造网络的可持续发展提供了可复制的实践经验。
三、从中国智造到越南本土创新，灯塔工厂探索全球化运营新模式
从智能制造灯塔到可持续灯塔，越南工厂的两次发展节点，不仅体现了中国制造技术的海外应用，也反映出全球化制造运营从生产效率提升走向供应链协同与绿色转型的过程。
越南灯塔工厂的建设，首先需要解决的并非单一技术问题，而是如何让成熟制造能力在不同的产业和运营环境中持续发挥作用。随着全球供应链布局调整，越南逐步成为重要的制造基地。然而，与中国相对成熟的产业配套相比，海外生产基地在初期往往需要面对供应链依赖外部采购、当地工程人才储备不足以及生产管理能力有待完善等问题。
越南工厂超过95%的物料依赖进口。这意味着订单需求变化、物料供应波动与物流周期，都可能影响生产计划和交付稳定性。同时，多品种、小批量产品的生产需求也对产线柔性、设备调整速度及员工技能提出更高要求。
面对这些挑战，工业富联并未停留在将中国成熟生产模式直接移植到海外，而是逐步形成从技术复制到本地化创新的发展路径。
- 在初期阶段，工厂以中国既有的自动化产线、设备控制、IoT数据采集和数字化管理体系为基础，快速建立标准化生产能力。在此基础上，根据越南当地制造环境的特点，进一步开展供应链协同、柔性自动化与人才赋能创新，使先进制造技术能够适应本地生产需求。
- 在供应链管理方面，工厂通过AI订单预测与端到端供应链计划，将客户需求、库存、物料采购、生产计划及物流信息连接起来。基于历史数据建立的预测模型，提高了需求判断准确性，并通过跨系统数据整合，提前识别潜在缺料风险，为生产调整和资源调配提供依据。据WEF披露，相关系统能够提前约八周预警潜在物料短缺，并支持企业范围内超过3000种物料的协同调配，从而提升海外工厂应对供应波动和紧急订单的能力。
- 在生产制造方面，越南工厂通过AI视觉与惯性定位技术，实现物料的柔性识别、定位和快速取放，减少对固定工装与预设坐标的依赖，使自动化产线能够更灵活地适应不同产品和生产任务。同时，结合360度AI视觉监控及实时现场合规管理，提升生产过程的透明度与质量管理水平，降低因操作差异带来的管理风险。
- 除了设备与生产流程，海外运营同样需要解决人才与知识传承问题。面对当地工程人才经验不足、语言差异及培训周期较长等挑战，工厂通过AR多语言远程指导，将成熟工厂的工程经验和维修知识传递到越南生产现场。结合基于大语言模型的设备故障日志分析，工程师能够更快速地理解异常信息、分析潜在原因并制定处理方案，降低对个别资深人员经验的依赖。
这些应用并非彼此独立，而是逐步覆盖订单、供应链、生产、设备、质量及人员培训等运营环节，形成端到端的数字化制造体系。越南灯塔工厂的实践也说明，中国智造出海并不是简单地将设备、产线和技术搬到另一个国家，而是将成熟的数字化平台、制造知识与管理经验带到新的生产环境，并通过本地化创新形成能够持续运行和优化的制造体系。从Copy Exact到VN-based Innovations，逐步实现了从技术复制向海外制造运营能力建设的转变。
四、从智能制造到绿色转型，越南首座可持续灯塔推动全价值链减碳
当海外工厂逐步建立稳定、高效的制造运营体系，新的挑战开始延伸至能源资源利用、产品碳足迹及供应链碳排放管理。
对于全球化制造企业而言，绿色转型已不只是降低单一工厂的电力消耗。产品从原材料采购、生产制造到运输交付，涉及多个国家和地区的供应商。特别是范围3碳排放，覆盖价值链上下游的间接排放，存在数据来源分散、碳排放因子匹配复杂、供应商核算能力不均衡等问题，往往难以通过传统的人工统计与管理方式实现有效改善。
越南北宁工厂继2024年实现智能制造运营升级后，工厂进一步通过20多项数字化与AI解决方案，将绿色转型融入产品设计、生产运营、能源管理与供应链协同。
- 在工厂自身运营层面，AI与数字孪生推动能源资源利用效率提升。
工业制造中的冷水系统、SMT车间及其他公共设施，是能源管理的重要环节。传统运行模式往往依赖固定参数与人工经验，难以根据设备负载、生产需求及环境变化实时调整运行策略。
越南工厂通过Omniverse数字孪生与AI技术，建立冷水系统的数字化模型，结合实时运行数据分析设备状态、预测负载变化并优化运行策略，提升冷水系统的能源利用效率。同时，在SMT车间应用数字孪生和AI智能体，结合生产设备运行状态与能耗信息，优化能源管理和资源配置。通过GenAI与XGBoost等技术，还可开展光伏系统运行预测及清洁策略优化，提高可再生能源利用效率。
这些技术将传统依靠人工巡检、经验判断的能源管理方式，逐步转变为基于实时数据、预测分析和动态优化的运营模式。
- 在产品与材料层面，绿色设计进一步降低产品生命周期的环境影响
产品碳足迹并非只产生于最终组装环节，原材料选择、零组件设计及材料循环利用，同样会影响产品的整体碳排放。
越南工厂通过绿色产品设计平台，将材料碳排放数据与设计方案相结合，在产品开发阶段对不同材料、设计及制造方案进行评估，识别潜在碳排放热点，并推动低碳材料与循环材料应用。通过将碳足迹纳入设计与制造决策，工厂不再仅依靠生产末端节能来降低环境影响，而是将减碳要求前移至产品设计和材料选择环节。
- 在供应链层面，AI碳核算平台推动范围3排放管理
对于制造企业而言，范围3减碳的关键难点之一，是如何获得可靠、完整且可比较的供应商碳数据。部分中小型供应商缺乏专业碳核算团队与数字化工具，依靠人工收集、整理和计算碳排放数据，不仅耗时，也容易出现数据缺失或核算口径不一致的问题。
针对这一挑战，在越南工厂应用私域大语言模型驱动的供应商碳核算平台，帮助供应商进行碳数据整理、碳排放因子匹配与碳足迹核算，并识别主要排放环节，为后续减碳优化提供依据。
这一方案的价值在于，将大型制造企业积累的数字化与AI能力延伸至上下游供应商，降低中小企业参与碳管理的技术门槛，逐步提升供应链碳数据透明度与减碳协同能力。
通过能源优化、绿色设计、资源循环与供应链碳管理等应用，越南可持续灯塔取得了一系列量化成果：范围1与范围2碳排放合计降低34%，范围3碳排放降低22%；能源消耗降低26%，用水量减少18%，废弃物产生量减少9%；产品碳足迹降低46.5%，产品中再生材料使用量提升45%。
这些成果也反映出灯塔工厂绿色转型方式的变化。过去，工厂可持续发展更多聚焦能源消耗、设备效率及厂区资源管理，而如今，数字化和AI技术正在帮助企业把绿色运营延伸到产品设计、材料使用与供应商管理，实现从单厂节能到全价值链协同减碳的转变。
从中国工厂的自动化与数字化实践，到AI驱动的复杂制造，再到海外工厂的本地化创新与全价值链减碳，工业富联的灯塔发展历程，展现了先进制造技术如何伴随产业需求变化不断深化，并逐步从单厂应用走向全球化运营。
未来，随着智能体与Physical AI等技术进一步融入生产流程，灯塔工厂在自主决策、跨系统协同、柔性生产及绿色运营等方面持续发展。与此同时，成熟技术、运营方法与实施经验的跨工厂复制，也将成为推动智能制造规模化应用的重要方向。
