قال يوان تشي، نائب المدير العام لحديقة هوانغهيلو التكنولوجية (المجموعة)، إن الشركة ستستفيد من نقاط القوة التصنيعية لمدينة ووهان للتعاون مع الشركاء الصنعيين في بناء نظام بيئي للتعبئة والتغليف الأخضر والذكي، وتعزيز التقدّم في خفض الانبعاثات الكربونية وحماية البيئة والنمو المستدام.
شاركت شركة سينوتِكو، المقدمة لحلول المصانع الذكية المتكاملة، بنشاطٍ في المؤتمر من خلال إلقاء محاضرات رئيسية، وعروض توضيحية مباشرة في الموقع، ورعاية الفعالية.
وساهمت الشركة في المناقشات المتعلقة بالتوحيد القياسي، والابتكار التكنولوجي، والتطبيقات العملية، مما يعكس جهودها المتواصلة في مجال التصنيع الذكي.
وأشار هو إلى خطة الصين للتحول الرقمي لصناعة الآلات، موضحًا أنه بحلول عام 2027 من المتوقع أن تصل أكثر من ٥٠ في المئة من المؤسسات إلى مستوى مُعرَّف من النضج في التصنيع الذكي، مع إنشاء أكثر من ٢٠٠ مصنع ذكي متقدم.
وقال إن القطاع يمر حاليًّا بمرحلة حرجة من التحول الرقمي، إذ تستمر تعقيدات المنتجات المتزايدة وطلب العملاء على التخصيص في تحدي خطوط الإنتاج التقليدية. وفي الوقت نفسه، فإن السياسات ذات الصلة الصادرة عن الصين تُسرِّع الحاجة إلى ترقية عمليات الإنتاج والمواد المستخدمة.
وتدمج شركة «سينوتِكو» أنظمة الرؤية ثلاثية الأبعاد مع خوارزميات ذكاء اصطناعي مطورة داخليًّا لتمكين الفحص الآلي، والتحسين الفوري، والإنتاج المنسق.
ووفقًا للشركة، يمكن لأنظمتها للفحص أن تحل محل عمليات فحص الجودة اليدوية بدقة تصل إلى الميكرون، بينما تحسِّن خطوط الإنتاج الرقمية المتكاملة الكفاءة العامة بنسبة تزيد على ١٥ في المئة.
تتيح عملية التحسين المدعومة بالذكاء الاصطناعي إنتاجًا مرنًا لمجموعة متنوعة من أنواع المنتجات والدُفعات الصغيرة، مما يساعد في تقليل وقت التحويل بين الإنتاجات وتحسين الكفاءة. كما تعزِّز أنظمة المناولة الآلية للمواد، بما في ذلك الروبوتات والمركبات التوجيهية الآلية (AGVs)، سير الإنتاج أكثر فأكثر وتقلل الاعتماد على العمالة.
وأشارت الشركة إلى أن أنظمتها الذكية للسوقيات والتخزين يمكن أن تحسِّن الكفاءة التشغيلية بنسبة تزيد عن ٣٠٪، بينما يساعد منصتها الإدارية القائمة على الذكاء الاصطناعي في رفع فعالية المعدات الشاملة (OEE) بنسبة تقارب ٢٥٪.
وقال هو إن الانتقال نحو التصنيع الذكي ليس مجرَّد دمج للتكنولوجيات، بل هو إعادة هيكلة جوهرية لنموذج الإنتاج.
ولفت إلى أن شركة «سينوتِكو» تعمل على تطوير حلول متكاملة للمصانع الذكية تجمع بين منصتها السحابية للذكاء الاصطناعي، ومنظمتها الذكية للسوقيات، والمعدات المتقدمة، بهدف تحسين الكفاءة، وتمكين الإنتاج المرِن، وتقليل الاعتماد على العمالة في قطاع تغليف التبغ.
وقالت الشركة إن نهجها يساعد المصنّعين على معالجة الاختناقات التشغيلية ونشر أنظمة المصانع الذكية القابلة للتوسّع والتكيف.
وخلال زيارة ميدانية إلى حديقة صناعية محلية متخصصة في التغليف، راقب الحضور الأنظمة الآلية التي تستخدمها سينوتِكو في مناولة المواد والخدمات اللوجستية. وتُمكّن هذه الحلول، التي تستند إلى تقنيات التحكم في الحركة والرؤية الخاصة بالشركة، من العمليات غير المأهولة في المراحل الأساسية للإنتاج.
وأشارت الشركة إلى أنها تتبع إطار عملٍ يشمل التصميم على المستوى الاستراتيجي، والتنفيذ على مراحل، والتسليم بدورة مغلقة، لتوفير حلولٍ متكاملة تشمل قطاعاتٍ عدة مثل التبغ والسلع الاستهلاكية والإلكترونيات والدوائر المتكاملة والطاقة الجديدة.
وأشارت الشركة إلى أنها تتبع إطار عملٍ يشمل التصميم على المستوى الاستراتيجي، والتنفيذ على مراحل، والتسليم بدورة مغلقة، لتوفير حلولٍ متكاملة تشمل قطاعاتٍ عدة مثل التبغ والسلع الاستهلاكية والإلكترونيات والدوائر المتكاملة والطاقة الجديدة.
03 توسيع النظام البيئي والتعاون الصناعي
شاركت شركة سينوتِكو في حلول التغليف الذكية لأكثر من عقدٍ من الزمن، وقدمت خدماتها لعملاء في قطاعات مثل التبغ والمشروبات الراقية والإلكترونيات الاستهلاكية.
وأشارت الشركة إلى أنها تعمل مع شركائها عبر سلسلة القيمة الصناعية لدعم التحول الرقمي، بما في ذلك التعاون في وضع المعايير ومشاريع الابتكار المشتركة.
ولمعالجة نقص الكفاءات، تتعاون سينوتِكو أيضًا مع الجامعات لتطوير برامج تدريبية تهدف إلى بناء قوة عاملة مؤهلة لهذا القطاع.
وقال هو إن سينوتِكو تُطور قاعدةً للتصنيع الذكي في ووهان ستدمج بين البحث والتطوير، وتصنيع المعدات، وعرض خطوط الإنتاج الرقمية، وتشغيل منصات الذكاء الاصطناعي.
وأضاف أن الشركة تسعى إلى توسيع نطاق خدماتها محليًّا ودوليًّا، دعمًا للشركات في مسيرة تبني التصنيع الذكي.
وقالت شركة سينوتِكو إنها ستواصل التركيز على التحول الرقمي، والإنتاج الذكي، والتنمية المستدامة، وتوفير حلول متكاملة لدعم تحول قطاع التعبئة والتغليف.
نضع تجربة العميل في المقام الأول، ونقدّر كل فرصة تتاح لنا لخدمته.
EN
