创邻科技张晨:期待解锁图技术在供应链中的关联力

近日,创邻科技创始人兼CEO张晨博士受浙江省首席信息官协会邀请,参加数字化转型与企业出海研讨会。

此次研讨会旨在深入探讨数字经济时代下,企业如何有效应对成本提升与环境变化所带来的挑战,通过数字化转型实现提效增益,从而加速传统产业的改造升级。与会者就企业出海的策略与路径等议题展开深入讨论,共同推动数字化转型和企业出海的进程。

会议现场,张晨博士发表题为《图技术赋能供应链数字化升级》的精彩演讲,深度剖析图技术如何推动制造业的设计、生产、管理、服务各环节走向智能化。
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传统供应链亟待转型升级

在新一轮科技革命和产业变革的浪潮中,数字化转型已成为制造业发展的关键驱动力。

党和政府高度重视制造业的数字化转型,出台了一系列政策和规划,如《中国制造2025》、《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》等,为制造业数字化转型提供了方向指引和政策支持。

分享中,张晨博士介绍道,“生产周期长交付难、供应链不稳定订单处理慢、采购成本不受控,这些都是我们和客户交流过程中了解到的问题。而这些繁杂多样的问题背后,归根到底是企业跨领域信息打通难、结构化数据背后复杂关联梳理难、端到端分析获得难。”
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以汽车制造为例,一辆汽车需要上万个零部件组装,背后则是成百上千家供应商,完整的供应链遍布全国甚至全球,高效管理和协同成大问题。一方面,企业虽然能借助智能手段获取大量设备、物料等信息,但是数据有效分析和利用率低,取之而无用;另一方面,数千个业务系统之间并未形成统一的语言,沟通困难且响应慢。数字化转型并非轻而易举。

因此,更多企业开始探索前沿科技支持下的智能制造解决方案。

而如中国工程院院士谭建荣所言,智能制造是人工智能技术与设计及制造技术的融合,三大核心是知识库/知识工程、动态传感/实时感知、自主学习/自主决策,其中制造知识是智能制造中的灵魂。也就是说,想要实现智能制造,需要把千百万的设计、加工、管理和服务知识统一融入知识库里,用知识工程来引领我们的智能制造。

在此背景下,AI 2.0时代的关键技术——图数据库技术开始大展身手。

图数据库,赋能智能制造新质生产力!

“目前,很多制造业厂商找到我们,希望共同挖掘图数据库在制造业中的应用前景。”张晨博士表示,“交流中,我们发现供应链就是天然的图场景。供应链中计划、采购、装配、生产以及质量管理等各环节涉及众多关联关系,包括设备之间的连接关系、生产流程中的依赖关系、物料的流向及质量相关信息等,这些关系都能被转化为图结构,从而形成动态、全局、可视化供应链知识图谱。

此外,从生产到交付各环节,充分的数据积累能够支持企业做出更智能化的决策,以确保全流程的精准和敏捷。而图数据库则能统一存储企业采购、合同、仓储、物流等核心系统的多源异构数据及复杂关联,打通数据壁垒,实现供应链端到端的数据沉淀、共享与运营。并且,图数据库具备完善的图挖掘能力,支持海量供应链数据实时入库,毫秒/秒级返回深链查询结果,输出数据驱动的实时洞察,并且反馈到生产线上,加速企业进行智能化生产调度和管理。

图 | 汽车供应链上下游厂商关联示意图
图 | 汽车供应链上下游厂商关联示意图

总的来说,通过全面连接研-采-供-配-仓全链条的数据,图数据库能够赋能制造业实现“可视化、透明化、协同化”的生产!“未来,我们将和客户携手,在供应链管理、物流优化、智能仓储管理、智能质检等制造业的核心场景应用图数据库,创造新价值。”张晨博士补充道。

总结

实现制造业创新发展,需要通过数字化转型、智能化制造、创新型实施,转型到新质生产力。未来,创邻科技将持续深耕图技术,期待为智能制造注入新活力。

想要了解更多制造业的应用场景和解决方案,欢迎添加创邻科技官方小助手,等你哦!

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