近日,中国信通院征集并公布了"可信AI案例"评选结果,IBM与延锋国际汽车技术有限公司(简称"延锋汽车")、苏州环球科技股份有限公司(以下简称"环球科技")基于IBM智能自动化软件携手共创的案例入选了"AI原生技术和应用优秀案例"。该奖项是对IBM与客户携手共创、促进AI技术落地的见证与认可,也将为当下积极探索AI应用的行业与企业提供宝贵借鉴。
该奖项的评选机构中国信通院,2017年获批建设人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室,2018年开始建设"可信AI"评估体系,目前已成为国内人工智能最具权威的评估体系。2023年,信通院启动了AI原生技术及应用案例征集工作,目的是甄选通过实际部署AI原生技术和产品取得较好经济和社会效益,并具备一定可复制、可推广的代表性实施案例。
在ChatGPT掀起的新一轮企业数智转型热潮下,很多企业都在积极探索如何高质量、规模化和安全地采用人工智能来实现创新和突破。然而知易行难,相当多的企业在落地AI时面临挑战,其中首当其冲的障碍就是数据的复杂性。IBM商业价值研究院的《把握AI和自动化的机遇》报告揭示,数据、AI和自动化是相互依赖的,没有数据就没有AI,而AI则是自动化的基础。此次获奖的IBM客户延锋汽车和环球科技是以"数据为先"策略直面业务挑战、以AI和自动化技术赋能业务发展的行业先行者,为制造业的AI应用提供了成功示范。
延锋汽车:数据为先,实现AI全生命周期的数字化转型
全球汽车产业正从传统工业时代向数字化时代迈进,传统的汽车价值链面临重构。裹挟其中的汽车零部件厂商,更是面临如何在红海中生存发展的问题。与此同时,AI技术的加速应用也在汽车行业掀起新一轮的数智化变革浪潮。面对新的机遇和挑战,全球汽车零部件供应商延锋汽车与IBM展开合作,共同探索数据为先的数智化之路,实现降本增效与创新发展。
在过去几年里,延锋汽车携手IBM 团队,从实现外部到内部订单的自动化转化、解决全球工厂车间的高速数据传输问题,到使用企业级工具替换开源工具实现高可用数据抽取,再到利用 AI 赋能的解决方案实现核心生产设备的产能测算和规划,打造了国内汽车行业乃至智能制造领域利用AI技术实现数字化转型的标杆。
• AI赋能数据实时抽取——采用IBM Cloud Pak for Integration-Event Streams中的Event Streams这一企业级的数据抽取解决方案,轻松实现高可用的数据抽取,解决开源的数据抽取工具Kafka带来的运营瓶颈。
• AI赋能海量数据高速传输——通过快速部署小而美的IBM Cloud Pak for Integration – Aspera组建,构建企业级的文件传输解决方案,实现分支生产车间和总部之间海量数据的高速传输,实时掌握分布在全球240多个工厂众多车间的零部件库存使用情况,为智能库存与预测夯实数据基础。
• AI赋能高效订单管理——利用IBM Watson Discovery强大的自然语音学习能力,构建起AI模型,变身智慧大脑,实现订单管理自动化,将原先需要人工处理的海量外部通用订单自动转为内部订单。
• AI赋能研发创新——通过部署端到端、全集成的研发管理解决方案IBM Engineering Lifecycle Management (ELM),实现从早期设计到最终车辆检验和认证的整个生命周期的开发管理,实现可伸缩、可扩展的研发流程一体化管理,大大提高研发效率和质量。
延锋的数智化转型践行了从AI赋能的数据传输、抽取,再到AI应用、自动化工作流等,实现了基于AI全生命周期的数字化创新转型,并且取得了可量化的经济收益。通过这一转型,延锋汽车可以实现对系统中多项实时生产数据的抽取,提供给各个工厂的MI看板系统进行查询和展示,突破运营瓶颈。新构建的企业级海量数据高速传递方案使延锋汽车的文件传输速度平均提高了10倍,为智能库存与预测夯实数据基础。同时,延锋将AI赋能应用,订单分类正确率从85%提升到97%,大大减少了返工时间。
环球科技:构建企业应用集成平台和业务流程管理平台,迈向智能自动化
环球科技拥有50多年链条研发、制造经验,是国内链条行业的领头羊,也是集链条研发、制造、销售于一体的国家高新技术企业。近年来,数字化、智能化成为环球科技转型升级的重要手段,公司先后开发部署了MES、ERP、WMS、质检系统、供应商管理系统等多个IT系统,服务企业各个业务流程。
随着高新业务的快速发展和竞争加剧,环球科技急需实现从产品设计、生产、物流、销售等多环节多业务角色的紧密配合和上下游联动,构建统一的现代化业务流程管理平台,以提升效率、降低成本。IBM通过工作坊的方式帮助环球科技梳理业务、系统打通和流程串联的难点,量身定制解决方案与IT系统架构,在最大化复用当前系统的基础上,探索出数字化转型升级的最佳路径。
• 实现信息系统互联互通,实现走向智能自动化的第一步。制造业内部管理流程复杂,而且往往在快速发展过程中建立起各类信息化系统,这些烟囱式的系统架构会导致业务环节流转过程低效,相关风险无法快速识别,订单交付周期漫长。环球科技要构建先进的智能业务流程管理平台,首先需要实现跨越不同业务流程间的多个系统的互联互通,串联不同流程上的工作角色使用的IT系统,实现各个业务环节之间的无缝连接,快速预警,全流程可视化、可追踪。
环球科技利用 IBM Cloud Pak for Integration 当中的企业服务总线组件App Connect基于制造行业的企业服务总线构建起一个敏捷、轻量的应用集成平台,解决了系统之间接口混乱的问题, 实现敏捷且轻量的应用集成,不仅实现多种应用接口联通、多种数据格式解析处理,还提供信息同步、异步传输能力,同时具有高安全性、高稳定性和易扩展性,以及良好的统计、分析和监控能力。
• 实现业务流程上下联动,以自动化流程管理提升运营效率。以往环球科技的业务流程执行主要靠线下沟通,不同部门间存在信息断点,导致从订单到交付交期沟通成本高,经常难以按期兑现交付。同时,生产管理主要依靠经验判断,原料临时采购的情况经常发生,存在成本风险管理的问题,采购进度追踪不及时。由于公司缺乏订单到生产到交期的实际状态反馈监督,因而也没有异常情况的反馈处理。
环球科技采用IBM Cloud Pak for Business Automation(BAW)中包含的业务自动化工作流(BAW)整合业务系统与管理系统流程审批信息,实现对业务流程全面可视并能综合管理。该平台基于混合云底座,方便客户切换不同的底层基础设施,也简化了环球科技在混合IT环境下对其应用、数据以及业务流程的统一管理。
作为一家典型的制造业转型升级的行业龙头企业,环球科技的数字化和智能化重塑没有止步于IT系统的优化整合,而是进一步迈向流程的智能自动化管理。这种对于业务系统和流程的深度重塑,帮助环球科技实现了数字化的生产流程超级自动化,实实在在地提升了运营成效。通过转型,以往在环球科技通过人工以Excel计算需要5天完成的零件生产计划,现在依托全自动计算只需几小时就可以完成,由此减少了计划员80%的工作量。因为实现了不良品的全数字化评审,改进后的数字化流程将检验员和文员的工作效率大大提升,工作量减少了60%。此外,数据驱动的采供销一体化流程也将其订单完成率提高了50%。
当前国家已经提出要加快发展新质生产力,推进高质量发展。中国拥有体量庞大的传统优势制造业,迫切需要加快传统优势产业转型升级,持续‘向上向新'发展。经过40年在华发展,IBM也初心不改,凭借领先的技术产品、端到端的咨询服务和全球管理经验IBM携手合作伙伴,助力中国企业加快先进技术落地,打造AI时代的新质生产力。
关于延锋汽车
延锋国际汽车技术有限公司(简称"延锋汽车")是全球汽车零部件供应商,致力于为用户提供满足当下和未来驾乘需求的内饰和座椅解决方案,重新定义车内的休闲、工作和娱乐方式。 公司总部设在上海,在全球20个国家拥有9家研发基地,4,200多个研发团队,240 多个工厂与技术中心,全球员工总数超过55,000人,为全球整车制造商提供汽车零部件产品的设计、开发和制造。借助产品创新和前瞻性研究,延锋将助力汽车厂商探索未来,为全球汽车消费者带来更佳人车交互体验,并积极推动汽车驾乘体验的进化。
关于环球科技
苏州环球科技股份有限公司(简称"环球科技")始建于1970年,总占地面积25万平方米,建筑面积13万平方米,各类生产设备2000余台,是行业的骨干企业和重点出口基地。公司设有国家级企业技术中心,先后参与国家及行业标准研讨工作30多项次,主持或参与制修订标准8次,产品曾获国务院颁发的嘉奖,并承接了国家工信部的大功率舰船用传动链条工业强基项目。近年来,开发了智能系统、工业应用软件等新兴高科技板块,中国机电一体化技术应用协会产品数字化设计与制造分会秘书处设于集团公司总部。在50余年的拼搏奋斗中,"环球人"始终坚持"求精、高效、创新、超越"的企业精神和"精心设计,精益制造,精细服务"的工作作风,做精做专每一个产品,实现数字引领、敏捷开发、柔性制造、智能检测。传承工匠精神,传递动力,竭诚为全球客户提供满意的产品和优质服务。
关于IBM
IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商,帮助超过 175 个国家和地区的客户,从其拥有的数据中获取商业洞察,简化业务流程,降低成本,并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和 Red Hat OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。
龚淑娟
李峥
2024-11-18
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