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【数字化转型典型案例】金邦达有限公司基于AIGC技术打造数字化平台赋能创新业务拓展

2025-07-15 10:11:57 市工业和信息化局
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一、企业简介

金邦达有限公司成立于1995年,业务覆盖安全支付领域的嵌入式软件和产品,以及智能金融自助设备等,依托先进核心科技,为金融、政府、卫生、交通、通信、零售等多领域客户提供数据处理服务、系统平台服务及相关整体解决方案。

二、转型背景

金邦达在制造业领域,特别是在金融支付领域,通过UMV数字化平台实现了重点业务的数字化转型,在重点业务场景的建设中,主要面临以下挑战:一是制卡业务的成本控制与效率提升问题,“多品种、小批量”订单制约产能效率,传统排产方式在效率、精度和灵活性方面明显不足,无法更好地适应市场需求;二是无法确保平台完全符合行业合规标准,保障业务稳健运行。

三、改造举措

针对上述挑战,金邦达实施UMV数字化平台项目,构建柔性生产线,采用APS智能排产系统和AI成品检验系统,有效提高生产灵活性和设备资源利用率,实现高效自动检测,提升产品质量。同时,企业结合AI+人工图审技术,增强了业务的创新性和多样性,实现智能合规识别,为可持续发展注入新的活力。

(一)研发基于遗传算法的智能印刷拼版系统。金邦达与高校合作研发基于遗传算法的智能印刷拼版系统,能够灵活应对多品种、小批量的生产需求,有效避免了繁琐的配置调整和长时间的停机等待,从而确保生产效率持续优化,充分满足当前市场个性化、定制化的业务需求。

(二)APS智能排产系统。引进APS精益生产排产系统,基于订单数据、库存状况、设备性能、工艺要求、物料供应等因素,智能生成高效的生产计划与排程,支持产能评估、订单分配、临时计划调整、上下游工序联动协同,设备资源利用率显著提升。

(三)基于OCR技术的成品检验。采用基于OCR技术的成品检验整体解决方案,实现每小时2万张的自动检测效率,卡片要素完整性的检验准确率达到99.9%,高效发现不良品、显著提高产品质量,节约检验人员成本。

(四)AI+人工审图。基于海量图片数据训练的深度神经网络模型,前端即时AI检测、后台AI+人工多重检测,实现违规图片的快速分类识别和精准过滤。采用业界领先的图片处理算法,实现智能合规识别、智能人脸跟踪、智能证照生成。

四、应用成效

金邦达UMV数字化平台借助智能化技术的深入应用,产品质量方面,实现了每小时2万张的高效检测,准确率高达99.9%,提升了产品生产效率与质量;成本控制方面,优化了订单处理流程,拼版效率提高20%,物料浪费减少7%,降低了企业成本;效率提升方面,设备资源得到充分利用,生产周期从原来8天缩短至4天;绿色环保方面,减少能源消耗和废弃物排放,单位产品能耗降低15%,废弃物回收利用率提升至85%;安全保障方面,实现了对生产全过程实时监控和预警,并采用先进的加密技术和访问控制机制,确保企业数据的安全性和隐私保护。

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金邦达APS系统架构图

 

来源:广东省制造业数字化转型典型案例集(第二批)