Репортаж от Wedoany，Четвёртый Форум по развитию информатизации передового производства состоялся 28 мая 2026 года в Шанхае. Организатором форума выступила компания NuoBen Group. Участники обсудили ключевые вопросы и сложности цифровой трансформации производства, а также новейшие применения технологий искусственного интеллекта.
В мероприятии приняли участие руководители отделов информатизации и цифровизации производственных предприятий, стремящиеся найти оптимальных партнёров. Чжу Хун, руководитель IT-отдела компании Hejian Chip Manufacturing (Suzhou) Co., Ltd., в своём докладе «Выбор и принятие решений в отношении AI-агентов» проанализировал траекторию технологической эволюции корпоративных инструментальных цепочек AI-агентов в 2026 году и поделился практическими стратегиями, обеспечивающими баланс между безопасностью данных и эффективностью разработки. Он предложил пять ключевых практических стратегий для предприятий передового производства, включая агентную оркестровку (Agentic Orchestration), стандартизацию навыков (Skills), внедрение Vibe Coding и другие.
Чжу Хун отметил, что на уровне базовой архитектуры n8n 2.0 совершил скачок от автоматизации к недетерминированной AI-оркестровке, а спецификация Skills решает противоречие между корпоративными СОПами и контекстным окном больших языковых моделей благодаря механизму постепенного раскрытия информации. На уровне периферийного программирования OpenCode обеспечивает корпоративное соответствие требованиям за счёт развязки моделей и двойной агентной песочницы, а Codex 5.3/5.5 с предельной эффективностью токенов способствует внедрению AIOps в разработку. На примере инцидента безопасности OpenClaw он подчеркнул необходимость строгой изоляции во время выполнения для высокопривилегированных агентов и предложил пять руководящих принципов действий, считая, что расширение вычислительных мощностей должно идти рука об руку с развитием механизмов инженерных ограничений.
Лю Вэй, руководитель IT-отдела компании Fuyao Semiconductor (Kunshan) Co., Ltd. (входит в группу Foxconn), в докладе «От "производства" к "интеллектуальному производству": практика цифровой трансформации производственных предприятий» рассказал о развитии и общей архитектуре интеллектуального производства группы, а также о практике внедрения на заводах. Основываясь на модели зрелости возможностей интеллектуального производства, он выделил ключевые элементы интеллектуального завода по трём измерениям: технологии, бизнес и сценарии, подчеркнув важность качества данных и сквозной интеграции всей цепочки создания стоимости. Практика внедрения на интеллектуальном заводе в Куньшане охватывает такие сценарии, как интеллектуальное складирование, интеллектуальное управление заводскими службами, системы охраны окружающей среды и безопасности, автоматизированные роботы. Благодаря интеграции систем PLM, ERP, MES и других была достигнута унификация данных и оптимизация процессов.
У Гуанмин, технический директор Dell Technologies, в докладе «Новая парадигма производства на основе Data x Онтология x Agentic AI — построение управляемого данными интеллектуального маховика передового производства» поделился тем, как с помощью новой парадигмы «Данные + Онтология + Agentic AI» решить проблему сложности внедрения ИИ. Он отметил, что в настоящее время внедрение ИИ сталкивается с такими вызовами, как недостатки больших языковых моделей, разрозненность данных и рост затрат, и лишь немногие предприятия достигли масштабного применения. Данная парадигма использует онтологию для построения семантического моста между бизнесом и технологиями, обеспечивая быстрое внедрение сверху вниз. На примере четырёх кейсов — оптимизация прибыли в сталелитейной промышленности, FMEA в автомобилестроении, диагностика неисправностей транспортных средств — У Гуанмин подтвердил бизнес-ценность этой парадигмы в динамическом расчёте прибыли, предотвращении отказов, руководстве по ремонту и оптимизации сборки.
Тан Юйши, руководитель проекта IP-маркетинга бренда MG в компании SAIC Qianxing Automotive Technology (Shanghai) Co., Ltd., в докладе «Построение всесценарного цифрового пользовательского опыта для цифрового IP бренда MG» рассказала о практике омоложения бренда с помощью IP-персонажа «MOLI» через многогранные образы и мультиканальное применение. MOLI, вдохновлённый вековым духом гоночных трасс бренда и элементами гоночного шлема, воплощает двойственную концепцию «скорость и безопасность», имея в своей ДНК молодость, интеллект и стиль. Этот IP-персонаж обладает индивидуальным характером и активно используется в автомобильных системах, на мобильных устройствах, в мерчандайзинге, выставочных залах и социальных сетях, способствуя омоложению бренда по всем каналам с помощью праздничных коммуникаций, коллекционных боксов, AIGC-контента и кросс-отраслевого сотрудничества.
Сюй Сяньбяо, вице-президент компании Frontop Digital Creative Technology Co., Ltd., в докладе «Путь "интеллектуальной трансформации" передового производства с помощью AI 3D» представил применение технологий ИИ и 3D-цифровых двойников. Для решения таких проблем производства, как «закрытость, низкая гибкость, нехватка кадров», компания предложила решение «бережливый интеллектуальный завод» на основе AI+3D-цифровых двойников. Благодаря синхронизации движений оборудования, трёхмерному моделированию производственных линий и функциям AR-удалённого сотрудничества достигается симбиоз физической и виртуальной моделей и замкнутая оптимизация. Платформа позволяет сократить сроки планирования производственных линий, снизить затраты на пробные запуски, повысить общую эффективность оборудования и перейти от реактивного ремонта к предиктивному обслуживанию. Сюй Сяньбяо продемонстрировал примеры применения платформы в биофармацевтике, табачной логистике и других областях, а также представил разработанный компанией Frontop отечественный движок цифровых двойников и стратегические направления развития, включая физический ИИ и тренировочные полигоны для воплощённого интеллекта.
Лю Синьи, директор по информационной безопасности компании Shanghai Flexiv Robotics Technology Co., Ltd., в докладе «Комплаенс при выходе интеллектуального производства на зарубежные рынки» проанализировал риски и стратегии реагирования, с которыми сталкиваются предприятия на этапах выхода на внешние рынки 1.0 и 2.0. Он рассказал о ключевых областях, таких как трансграничная передача производственных данных, защита персональных данных, экспортный контроль, антидемпинговые и компенсационные расследования, а также сравнил различия в законодательстве о защите данных и конфиденциальности в Китае, ЕС, США и других основных регионах. Лю Синьи предложил практические пути, включая создание системы комплаенс-менеджмента на основе ISO 37301, совершенствование технической структуры защиты конфиденциальности, усиление оценки и сертификации безопасности данных, подчеркнув необходимость построения динамически адаптируемого механизма комплаенса для выхода на внешние рынки с помощью привлечения профильных специалистов, проверки контрактов и изучения законодательства стран-целей.
Лу Цзюй, архитектор больших данных компании IM Motors Technology Co., Ltd., в докладе «AI-нативная интеллектуальная платформа приложений и практика сценариев для автомобильной отрасли» обсудил переход от традиционной модели «Автомобиль + ИИ» к парадигме «AI-нативный автопроизводитель». Платформа, основанная на AI-дружественном мультимодальном озере-хранилище данных, строит систему 1+4+X интеллектуальных агентов, координирующих работу четырёх типов периферийных устройств (автомобиль, облако, завод, магазин), поддерживая такие сценарии, как тестирование систем автономного вождения и послепродажная диагностика. Платформа использует AI-нативные парадигмы разработки, такие как многогагентное совместное программирование и непрерывная автоматическая оценка, для повышения эффективности разработки и качества обслуживания, обеспечивая безопасность и соответствие требованиям за счёт механизмов минимальных привилегий, изоляции и аудита.
Лян Цзюнь, технический директор компании Panduit Network Technology (Shanghai) Co., Ltd., в докладе «Инфраструктурные решения для интеллектуального производства» поделился текущим состоянием, стандартами и продуктовыми решениями для промышленной кабельной проводки. Он считает, что заводские сети не должны полагаться только на экранированные кабели для решения проблем электромагнитных помех, а необходимо комплексно учитывать четыре аспекта окружающей среды: механическое воздействие, климат, химическую коррозию и вибрацию, и следовать международным и национальным стандартам для分级ного проектирования. Лян Цзюнь рекомендовал использовать региональную архитектуру кабельной проводки для повышения гибкости и ремонтопригодности, а также применять такие продукты, как открытые кабельные лотки, цветовое кодирование, гибкие кабели и средства физической защиты (например, замки для патч-кордов и модулей), чтобы адаптироваться к длительному жизненному циклу завода и постоянно меняющимся производственным потребностям.
Цзян Юй, главный директор по данным компании Anhui X-Tech Intelligent Technology Co., Ltd., в докладе «Практика применения ИИ в полупроводниковом производстве» рассказал о предпосылках цифровизации и применении ИИ в полупроводниковой промышленности. Компания X-Tech, специализирующаяся на технологии Micro OLED, поставляет высококлассные микродисплеи для VR/AR/MR и имеет производственную линию 12 дюймов. Компания фокусируется на управлении, основанном на данных, продвигая переход от статистических запросов к интеллектуальному анализу данных и принятию решений. Ключевая стратегия — создание цифровой бизнес-экосистемы «1+4+6», усиление глубокого применения ИИ в шести ключевых сценариях, включая производство, продукцию, операции и обслуживание, таких как автоматическая классификация дефектов ADC, модели повышения выхода годных, рекомендации рецептур OLED и другие.
Лэй Сян, архитектор решений компании SmartX (Zhilinhaina), в докладе «Заложить прочный фундамент, обеспечить стабильное производство — полностековое корпоративное облако как основа ключевых вычислительных мощностей для передового производства» продемонстрировала, как компания с помощью полностековой корпоративной облачной платформы создаёт основу ключевых вычислительных мощностей для передового производства. Ключевые собственные разработки компании — гиперконвергентные решения, распределённое хранилище и AI-инфраструктура — решают проблемы предприятий, связанные с необходимостью гибкой поддержки технологических инноваций, стабильной работы ключевых бизнес-процессов и унифицированного построения полностекового облака. На примерах глобального «завода-маяка» в электронной промышленности и крупного клиента в шинной промышленности Лэй Сян показала, как SmartX помогает производственным предприятиям перейти от традиционной ИТ-архитектуры к распределённой, программно-определяемой облачной платформе, снижая совокупную стоимость владения (TCO), повышая эффективность эксплуатации и непрерывность бизнеса.
Ли Гоцин, старший менеджер по информационным технологиям компании Hefei GCL System Integration Technology Co., Ltd., в докладе «Основа эффективного производства: практика цифрового управления цепочкой от заказа до поставки на заводе солнечных модулей» обсудил реализацию сквозного замкнутого управления от заказа до поставки с помощью цифровых методов. Завод, используя AI-визуальный контроль качества и технологии Интернета вещей, повысил общий коэффициент годных изделий до более чем 99,95%, а время реагирования на нештатные ситуации с оборудованием сократил до 30 минут. Алгоритм интеллектуального планирования производства APS учитывает многомерные ограничения, такие как сроки поставки, производственные мощности, комплектность материалов, заменяя традиционные решения, основанные на опыте персонала. Предприятие создало гибридную команду «IT+OT», внедрило модель партнёрства BP и четырёхуровневую систему управления для обеспечения координации между несколькими заводами.
Ван Жуйсян, заместитель руководителя отдела цифрового управления компании Xiongying Tire Group Co., Ltd., в докладе «Цифровые двойники как драйвер трансформации производства — точный анализ коренных причин качества с помощью LLM» представила содержание проекта цифровой трансформации группы и результаты его внедрения. Для решения таких проблем, как низкая эффективность сбора данных, невозможность использования неструктурированных текстов и неточное определение коренных причин, предприятие построило пятиуровневую взаимосвязанную архитектуру от сбора данных до замкнутого отслеживания. Благодаря семантическому отображению параметров и оптимизации двух-источникового вывода точность определения коренных причин была повышена с 88% до 92%, что позволило осуществить переход от реактивного подхода «тушение пожаров» к проактивной профилактике «предотвращение пожаров» в интеллектуальном производстве.
В ходе форума организационный комитет провёл конкурс «Цифровые инновационные кейсы в передовом производстве 2026 года». На основе всесторонней оценки по таким критериям, как стимулирование отраслевых инноваций, повышение качества применения, оптимизация сценариев использования и повышение эффективности работы предприятий, были выбраны 3 годовых институциональных награды и 7 наград за инновационные кейсы. Награду «Годовое учреждение в области цифровой трансформации передового производства 2026 года» получили компании Hefei GCL System Integration Technology Co., Ltd., Guangzhou Frontop Digital Creative Technology Co., Ltd. и Panduit Network Technology (Shanghai) Co., Ltd.
Награду «Инновационный кейс в области цифровой трансформации передового производства 2026 года» получили компании Fuyao Semiconductor (Kunshan) Co., Ltd., IM Motors Technology Co., Ltd., SAIC Qianxing Automotive Technology (Shanghai) Co., Ltd., Guangzhou Shizhen Information Technology Co., Ltd., Xiongying Tire Group Co., Ltd., Hanhui Pharmaceutical Co., Ltd. и Zhejiang Zhaolong Interconnect Technology Co., Ltd.
В форуме приняли активное участие многие руководители предприятий и эксперты, в том числе представители HCL Bingqing Technology, MAXHUB Guangzhou Shizhen Information Technology Co., Ltd., Epson (China) Shanghai Branch, Bosch Huayu Steering Systems, Brose, Brembo тормозные системы, Cheyun Data, Dell Technologies, Toshiba Elevator, Dunhui Medical, Frontop Digital Creative Technology Co., Ltd., Panduit Network Technology (Shanghai) Co., Ltd., Pan Asia Technical Automotive Center, Flexiv Robotics, Fuyao Semiconductor, HaiZheng Hanhui Pharmaceutical, Hefei GCL System Integration Technology, Hejian Chip, Huatian Integrated Circuit, Huayu Sanjiang, Geely Auto, Luye Life Sciences, Mahle Thermal Systems, Mérieux, NTN Transmission Systems, Ningbo Jiangfeng Electronic Materials, Novartis Pharma, Ruisheng Semiconductor, Mitsubishi Elevator, Shanghai New Power Automotive Technology, Shanghai Zhenhua Heavy Industries, SAIC Maxus, SAIC Volkswagen, SAIC Qianxing Automotive Technology, Shengmei Semiconductor, Straumann, Suzhou DaYuZhou Information Creation Co., Ltd., Taisheng Wind Energy Equipment, Trina Solar, Tianyihe Core Electronics, X-Tech Intelligent Technology, Xiongying Tire, WuXi Biologics, Ipsen, Envision Power, Zhejiang Zhaolong Interconnect Technology Co., Ltd., SmartX, IM Motors и другие.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
