2022年10月11日，世界经济论坛（WEF）公布11家最新“灯塔工厂”名单，并授予4座现有灯塔“可持续发展灯塔”的称号。自此全球“灯塔工厂”数量由103家上升到114家，位于中国的“灯塔工厂”增至42家。
“灯塔工厂”由世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同推选而出，是“数字化制造”和“全球化4.0”示范者。
此次发布最新名单中，5座来自中国，他们分别是：中国宜宾宁德时代的绿色工厂、中国青岛的海尔冰箱工厂、中国顺德的美的顺德工厂、中国长沙的三一重工长沙工厂、中国上海的西部数据上海半导体后端工厂。
麦肯锡全球董事合伙人，常驻上海分公司侯文皓表示，本次获选的5家中国灯塔企业均非首次获评。在他们此次入选的工厂身上，我们或多或少能看到其前任“姐妹”灯塔工厂的最佳做法。这些企业能再次获选，说明他们已经形成了一套标准化的转型组织机制，以在迭代优化中持续推广灯塔最佳实践。比如，建立推动转型举措的多层级数字化转型办公室，研究、试验、量产前沿工业4.0技术的智能研究院，横跨项目周期的跨专业、多工厂虚拟工程师团队等。
值得一提的是，从2018年“灯塔工厂”评选以来，全球“灯塔工厂”数量已达114家，而中国“灯塔工厂”增至42家，占全球“灯塔工厂”数量的37%。具体来看，包括2018年入选3家，2019年3家，2020年10家，2021年15家，2022年3月6家，以及10月5家工厂入选，这也说明中国制造在第四次工业革命中焕发出的澎湃活力。
全球灯塔网络致力引领第四次工业革命先进技术的应用，以不断提高生产力及员工参与度，促进可持续发展以及供应链韧性。在全球衰退危机、能源价格不断攀升，供应链运转中断的背景下，这些灯塔工厂针对制造业如何保持竞争力并继续创造就业机会的问题，为商界领袖和政策制定者树立了榜样。
世界经济论坛“塑造先进制造业与价值链的未来”平台总监弗朗西斯科·贝蒂（Francisco Betti）表示：“制造业是社会及经济发展的支柱。在采取正确的企业策略及工业政策前提下，制造业在危机时期也能够提供高薪岗位，促进商业创新，推动环境可持续发展。新加入全球灯塔网络的工厂向我们证明了制造商在实现商业目标的同时，也为经济、民生及环境带来积极影响。企业及政策制定者面临的挑战是如何在整个生产网络及价值链实现创新的规模化发展。”
麦肯锡公司全球董事合伙人、数字制造业全球负责人恩诺·德布尔（Enno de Boer）解释道：“让一家工厂实现数字化发展已存在很大难度，那么如何从一家工厂扩展至多家工厂？一些小型工厂差异化比较严重，设施及工作方式十分陈旧，这正是许多企业无法成功实现数字化转型的原因—他们认为无法进行规模化扩展，所以就不再尝试。这些企业难以承受下一次衰退带来的冲击。”
今年7月麦肯锡调研了全球36家制造商（包括灯塔企业），约80%的受访者认为，生产力提升、可持续发展和加强韧性是他们的第一要务。三分之二的受访者表示，技术规模化将是实现上述目标的重要手段。
调研结果显示，灯塔企业在第四次工业革命转型中有着相似的成功优势。其中三大抓手尤为突出：
一是明确战略目标。缺乏清晰的战略方向，企业易在纷繁多样的用例与技术可能性中被“试点陷阱”所困。灯塔企业的经验表明，数字化转型需从客户价值出发，并紧跟企业战略目标。
二是投资人力资本。缺乏确切的资源支撑和能力根基，转型将很快丧失动能。
三是打造治理架构。缺乏有效的价值保障、治理框架以及执行动力，企业无法捕获转型潜力，实现转型落地。其中，制定并锚定新标准是灯塔企业的制胜关键。
2022年，大多数制造业企业面临衰退危机，但仍有部分企业脱颖而出，实现了规模化发展：在新加入灯塔网络的企业中，西普拉、达能以及三一重工在20至40家工厂开展大规模数字化转型项目，涉及数千名员工，实施了专业化治理，在18至24个月的时间跨度内，部署了数十个兼具创新性和标准化的技术应用案例。
最新的全球灯塔网络包含4家荣膺“可持续灯塔”称号的工厂:
Arelik（罗马尼亚，乌尔米）：Arelik乌尔米绿色工厂，实现了100%绿电供应，成功开展了数个可持续发展用例项目，包括用于能源管理的数字孪生项目以及集成了先进水处理工厂的水资源闭环管理系统。在用水紧张的背景下，该项目为每件产品生产节约25%用水量，降低17%能源消耗以及22%温室气体排放。
美光（新加坡）：随着对内存和存储解决方案的需求不断增长，新加坡美光科技有限公司需要扩大和增加千兆字节产品的产量，同时减少对环境的影响。2018年到2021年，新加坡美光科技有限公司产量增加了270%，同时每生产千兆字节的资源消耗减少了45%。这得益于可持续的技术发展，通过跟踪环境足迹不断优化材料消耗。
联合利华（印度，达帕达）：为了实现企业的可持续发展目标，即到2025年将温室气体范围1和2的排放量减少70%（相较于2015年基线），并在应对产量快速增长的同时减少水资源消耗，联合利华达帕达开展了14个使用案例，如通过集成能源管理系统实现以机器学习驱动的能源优化，运用数字孪生技术加速制定生态友好型配方生产策略。达帕达将范围1和2的排放量减少了54%，范围3的排放量减少了43%，用水量减少了36%，提前实现了其减排目标。
西部数据（中国，上海）：在需求不断增长的情况下，西部数据在2017年至2021年期间将工厂拍字节（PB）产量翻了一番，同时减少了每PB产品的环境足迹，以实现企业的减排目标。这一结果由第四次工业革命的多项科技驱动，如运用机器学习动态优化水循环工厂性能以及根据实时操作数据检测异常能耗预测系统。这些措施使每PB产品水资源消耗减少了62%，能源消耗减少了51%。