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IBM混合集成平台:打造无缝集成的数字化底座,助力中国制造企业拥抱AI时代

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July 10, 2025
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IBM混合集成平台:打造无缝集成的数字化底座,助力中国制造企业拥抱AI时代
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 作者:左朝国,IBM混合集成平台与数据集成业务北亚销售总监 

北京2025年7月10日 /美通社/ — 在新的AI时代,中国制造业正处于从”制造大国”向”智造强国”转型的关键阶段。在智能制造、工业互联网、绿色制造等战略目标上,中国企业的数字化转型已经取得显著进展:例如,工业互联网已覆盖全部41个工业大类,并建成了421家国家级示范工厂和万余家省级数字化车间和智能工厂[1]。

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同时,技术层面的挑战仍然存在。首先,产业链长、企业数量多、技术复杂等因素使得转型过程尤为艰巨,尤其是中小企业的数字化基础薄弱,改造周期长、难度大,导致其在价值链中处于中低端,难以快速适应数字化转型的需求。许多企业缺乏先进的制造设备和数据采集系统,导致生产过程中的数据无法有效整合和利用,难以实现智能化生产。如IBM大中华区董事长、总经理陈旭东所言,”AI技术的应用必须建立在数字化的基础上,没有数字化的AI就是‘空中楼阁‘”。

相比之下,大型企业普遍具备更强的技术资源和研发能力,积极推动数字化转型,打造平台连接上下游企业,形成综合客户和供应商信息的枢纽。这类平台不仅能够实现设备、生产线、工厂之间的互联互通,还能通过大数据、云计算、人工智能等技术,优化生产流程、提升产品质量、降低运营成本。

中小企业在选择和应用这些技术时,往往面临技术复杂、实施周期长、维护成本高等问题;在数字化转型初期,缺乏对技术架构的全面规划,导致系统集成困难,数据孤岛现象严重。

“无集成,不AI”:IBM推出面向AI时代的企业级混合集成平台

作为新的生产要素,数据对于企业优化资源配置、重构制造模式和生态至关重要。通过数据驱动,企业有望实现从”以产定销”向”以需定供”模式的转变,提升生产效率、降低库存、缩短交付周期,并推动全产业链的协同发展。随着数据加速AI采用,集成同样是许多企业面临的重要挑战。大多数企业都要面对本地和混合云环境中复杂的 API、应用和系统,而这些工具大多难以协同。

在这一背景下,IBM webMethods Hybrid Integration(IWHI)作为可有效支持多需求协同的集成平台,正在为中国制造业的数字化转型提供强有力的支持,助力企业实现高质量发展,也为中小企业在数字生态中寻找生存和发展空间提供了可能性。

在 IBM Think 2025 大会上,我们正式发布了 IBM webMethods 混合集成(IWHI)解决方案。通过整合API、应用程序、事件、文件、B2B/EDI(企业间电子数据交换)和大型主机数据,IWHI支持用户在混合云环境中管理应用,并极大提升生产力:一项独立的 Forrester 总体经济影响 (TEI) 调研报告显示,某复合材料公司在采用webMethods集成解决方案后,在三年内实现了176%的投资回报率,宕机时间减少 40%。

目前,IWHI解决方案已正式上市。IBM webMethods 混合集成不仅是一项技术进步,更是对 IBM 自动化解决方案(Automation)的重要补充。例如,与HashiCorp产品的集成,包括Terraform(用于基础设施配置)和Vault(用于机密管理),支持混合云环境中关键任务的自动化,如安全配置、政策执行的一致性以及IT运营的可扩展性。

全面赋能集成场景,助力中国制造”走出去”

中国制造业正从”工厂自动化”向”智能工厂”迈进,这一转型过程需要强大的技术支持。IWHI通过其强大的集成能力和智能调度功能,帮助传统制造企业快速实现数字化转型,提升生产效率和产品质量,助力”中国制造”在全球市场占据更有利的竞争地位。

•  多层次、多场景的系统深度融合:中国制造业的复杂性和多样性体现在其多层次、多场景的系统架构上。从底层的工业自动化设备(如传感器、PLC)到中层的MES(制造执行系统)、SCADA(监控与数据采集系统),再到上层的ERP(企业资源计划)系统,企业需要将这些系统无缝连接,以实现数据的实时流动和业务的协同运作。IWHI凭借广泛的协议适配能力,支持从工业设备到企业级应用的多层次系统集成。通过智能编排和自动调度,企业可以实现端到端的生产流程管理和供应链流转,不仅提升运营效率,还减少了系统孤岛带来的信息滞后和决策延迟。

•  高效的边缘计算与工业互联网(IIoT)集成:随着工业互联网(IIoT)的快速发展,制造业对实时数据处理和响应能力的需求日益增强。IWHI的边缘集成功能允许企业在生产现场实现本地数据处理和实时响应,减少数据传输的延迟,确保关键业务的高效运行。同时,IWHI还可将边缘设备与云端无缝连接,实现大规模数据分析,增强了企业的预测维护、质量追溯和能耗管理能力。

•  支持中国本土云厂商的多云生态:在数字化转型中,企业越来越多地采用多云策略,以避免对单一云厂商的依赖,并增强IT系统弹性。IWHI支持多云环境部署,能够与阿里云、腾讯云等本土云平台无缝对接,帮助企业满足国家对数据存储和安全的要求。通过多云管理,企业可以根据业务需求灵活选择不同的云服务提供商,确保数据安全性和业务连续性。这种多云策略不仅提升了企业的IT弹性,还为企业提供了更多的创新空间,更好地应对市场变化。

•  推动智慧工厂和智能制造应用:IWHI通过实时数据采集、集成制造设备、供应链信息和市场数据,支持企业构建智能监控与调度平台,有效地实现生产调优、质量控制和能耗优化,从而降低生产成本、提升产品质量。IWHI还能通过大数据分析和AI技术的应用,帮助企业进行预测性维护和智能决策,进一步提升运营效率。

•  全方位赋能全球化运营:全球供应链的不确定性对制造业提出了更高要求,IWHI支持供应链全流程数据对接,优化库存管理和供应计划,减轻全球供应链冲击,提升供应链韧性和响应速度。在构建创新生态上,IWHI通过API驱动支持企业构建开放平台,与合作伙伴共享数据和资源,推动新业务模式的创新,如工业大数据平台、工业云等。此外,IWHI通过合规架构设计,帮助企业满足中国网络安全法和数据安全标准,助力企业合法合规运营,加速”出海”步伐。

客户案例:助力经销商与客户管理系统升级

某跨国汽车制造商管理着超过750 家经销商,其经销商与客户管理系统(DCMS)负责协调经销商网络中的核心交易,包括车辆订购、销售线索、维修与索赔以及零部件管理等问题。为提高经销商使用DCMS的积极性,IT部门决定升级系统,构建了 11 个新的子系统,涵盖物流管理、社交媒体营销、客户关系管理(CRM)、SAP® ERP、零部件管理和二手车管理系统。

随着新分支机构和工厂的开设,该制造商的运营也在不断变化,为项目进度带来了更多不确定性。在赶工项目的过程中,系统接口未能得到妥善分类,并导致了强制性的数据接收要求,服务器请求量急剧增加:每天处理 60 万次请求,以应对 1000 万条数据输入;在月末、季度末和年末提交报告时,系统故障尤为突出。

客户亟需一个与所有 750 家经销商实现实时数据同步,并协调定期批处理和传输的工具。最终,IBM webMethods 混合集成平台因其可靠性、经过验证的性能和可扩展性被选中。

在生产环境设置完成后,该 IT 部门启动了 webMethods 的四个主要数据流接口:定期任务调度、通用 Web 服务、队列广播和异步接口,系统的洞察力和控制力立即得到提升。例如,webMethods的日志和数据库文件使该 IT 部门能够快速回答关键问题,例如:哪个系统生成了消息、消息何时发送、消息传输了何种类型的数据、消息是否成功发送等等,即使工作负载导致的异常高频和大数据量也能轻松应对。

如今,该 IT 部门借助 webMethods 实现了稳定且轻量级的应用集成,所有系统接口(如实时调度、队列和广播)均得到分类和组织,ERP 系统与物流系统、预测和质量安全系统以及电动汽车充电网络也实现同步,确保了汽车产量的稳定爬坡。

结语

IWHI凭借其强大、多样的连接能力和灵活部署方式,正成为中国制造企业数字化转型的重要引擎。它不仅破解了系统孤岛的难题,还提供了智能自动化和大数据支撑,助力企业实现高效、绿色、响应敏捷的生产目标。

随着边缘计算、工业AI等技术的不断成熟,中国制造业正迎来数字化转型的新机遇。IWHI将继续优化其在中国市场的生态布局,推动工业互联网平台的构建,助力企业实现”智能+”的全局转型。

如需了解webMethods Hybrid Integration及其他IBM自动化平台产品,敬请致电垂询400-810-1818 转 6210。

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 混合云平台和红帽 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。了解更多信息,请访问:https://www.ibm.com/cn-zh 

媒体联络人

崔守峰,[email protected] 

[1] 《全国建设项目超1.5万个、41个工业大类全覆盖——打造5G+工业互联网产业集群》,2024-12-02,《经济日报》 https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202412/content_6990541.htm

 

SOURCE IBM China

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