——携手加速工厂数字化转型,助力离散制造无人工厂解决方案
(2023年9月12日,北京) 日前,上海洲邦信息科技有限公司(以下简称“洲邦科技”)与IBM宣布,利用IBM智能自动化软件,为中国的制造业客户提供AI赋能的解决方案。
洲邦科技是一家工业物联网及大数据解决方案提供商,自主研发了工业物联网平台,并基于该平台向离散制造高新技术制造业生产企业(如:电子,汽车,医药等)提供面向大规模自动化量产线的数字化工厂解决方案。实现从实时数据采集、存储和可视化的数据中台,到管控生产和运维流程的业务中台,再到利用大数据和人工智能技术挖掘工艺机理模型进行生产优化,实现提质降本增效。
随着人口红利的消失,国内的制造业企业的自动程度越来越高,洲邦科技主要是面向大规模自动化产线,这种自动化产线的生产和管理方式和以前有很大不同,生产过程中7×24小时不间断会生产海量的工业数据,这些数据做管理优化分析的时候,就必须要和包括ERP、MES各种各样的信息系统做数据的融会贯通。而以前的做法多数是点对点的集成,数据的耦合度比较高,随着量的扩容,稳定性和安全性都面临很大的挑战。
上海洲邦信息科技有限公司首席执行官 朱林
洲邦科技首席执行官朱林日前应邀参加IBM在北京举行的“企业级AI的未来——IBM watsonx发布会”时表示:“汇聚五洲力量,报国兴邦,这是我们的使命之一。我们坚持基础产品和核心技术自主研发的同时,拥抱开放技术,积极引进世界一流的数字化和智能化的技术。很荣幸能够携手IBM,利用IBM领先的智能自动化软件,实现对面向大规模自动化产线的工业智能解决方案的共创,以解决上述挑战。这个过程中也得到了IBM客户成功(Customer Success Manager)团队的大力支持。”
作为IBM在中国首家离散制造数字化工厂解决方案的合作伙伴,洲邦科技基于自身的数字化工厂解决方案,并以无代码/低代码的方式整合了IBM智能自动化产品 Cloud Pak for Integration (CP4I),快速轻松地实现了中大型制造企业不同业务系统 (如研发、采购、生产、物流、销售)的无缝集成。
IBM 客户成功团队基于IBM CP4I解决方案,结合 IBM 内部优秀的技术资源,和洲邦科技紧密合作,携手为制造业客户带来了更多价值:
IBM智能自动化技术如何为洲邦数字化工厂解决方案加力?
首先,IBM CP4I 平台为制造业客户提供开放性、云原生化、微服务和容器化的集成平台,提供内置的AI以及混合云部署能力及全方位的云技术支持。
同时,借助 CP4I中的企业服务总线组件 App Connect,提供可靠的应用集成解决方案, 助力洲邦科技为中大型企业构建敏捷、轻量的应用集成平台。通过 IBM CP4I的API Connect助力洲邦科技的客户实现“开放、合作、共赢”的数字生态平台能力。
据朱林介绍,目前洲邦科技也在尝试使用IBM Cognos Analytics with Watson 的AI助手功能,将用户需求自动转为图形报表和仪表盘,助力工厂管理人员提升决策效率。因为工业企业尤其是中高层,他们对于计算机软件技术还是有一定的使用敏感度,通过AI助手的能力,用自然语言的方式,结合我们平台采集到海量数据给它自动生成一些分析图表,就可以帮助他们提高决策的效率。
朱林表示:“很荣幸能够参加IBM watsonx的发布会,未来期待进一步和IBM加强合作,利用IBM watsonx的平台,在面向工业智能,面向制造业生成式AI解决方案我们能够实现共创,为我国的制造业做出更大的贡献。”
关于洲邦科技
上海洲邦信息科技有限公司(简称“洲邦科技”)在工业自动化、物联网和大数据技术日趋成熟,原材料、产品、设备和工艺越来越复杂,中美科技之战日趋激烈的时代背景下,作为来自惠普、苹果、应用材料等世界500强企业从事了逾十年数字化企业及高端制造业务的团队,于2016年开始致力于为电子行业生产企业提供数字化工厂解决方案,实现降本增效。公司自主研发了工业物联网平台,同时基于该平台向生产企业提供数字化工厂解决方案。该方案从实时采集、存储和可视化的数据中台,到覆盖生产和运维流程的业务中台,最终通过工业大数据技术帮助生产企业挖掘和利用工艺机理模型进行生产优化,实现提质降本增效。作为国家级高新技术企业,获得了相关政府部门的大力支持,2021年被上海市杨浦区评为“创业之星”。公司已完成2轮数千万融资,苏州子公司被评为苏州市姑苏领军企业(重大专项),2023年与IBM达成战略合作,共创离散制造工业智能解决方案。了解更多信息,请访问:https://www.zhoubangtech.com/
好文章,需要你的鼓励
临近年底,苹果公布了2024年App Store热门应用和游戏榜单,Temu再次成为美国下载量最多的免费应用。
云基础设施市场现在已经非常庞大,很难再有大的变化。但是,因为人们可以轻松地关闭服务器、存储和网络——就像开启它们那样,预测全球云基础设施开支可能非常困难。