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近日BITO創(chuàng)始人兼CEO龔超慧博士接受了FNA（日本亞洲工場網(wǎng)）記者的專訪，他表示想要幫助制造企業(yè)進(jìn)行精益化升級，智能化、信息化、自動化三者缺一不可。BITO以機(jī)器人算法為核心，為客戶提供柔性制造解決方案，致力于為客戶打造智能工廠，并最終實現(xiàn)C2M的高效生產(chǎn)制造新模式。

龔博士告訴記者：從哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)械設(shè)計制造及其自動化專業(yè)畢業(yè)后，2010年赴美就讀卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，主攻機(jī)器人研究和人工智能算法，2015年獲得博士學(xué)位并繼續(xù)留校攻讀博士后。在美留學(xué)及研究期間，接觸了許多制造企業(yè)客戶案例，所在團(tuán)隊曾為美國波音和寶馬提供飛機(jī)裝配線調(diào)度系統(tǒng)以及汽車定制化柔性生產(chǎn)線，并為富士康提供智能制造解決方案。

BITO 創(chuàng)始人兼CEO龔超慧博士

這些全球知名的制造企業(yè)著手解決的問題也是當(dāng)前制造業(yè)普遍存在的課題，但大部分企業(yè)還沒有很好的技術(shù)手段和足夠的資本投入去推進(jìn)自動化、柔性化改造。龔博士和團(tuán)隊希望將所學(xué)的知識和技術(shù)商業(yè)化，賦能制造業(yè)為社會創(chuàng)造價值，由此創(chuàng)立了BITO。

4大核心產(chǎn)品

2種服務(wù)模式

2017年1月Bito Robotics Inc在美國匹茲堡注冊成立，同年12月成立了上海賓通智能科技有限公司，2019年10月又在臺灣地區(qū)成立賓鑫智能科技股份有限公司。BITO以上海為中心展開業(yè)務(wù)運(yùn)營，公司三分之二專職從事產(chǎn)品技術(shù)研發(fā)，通過BAPS智能排程系統(tǒng)、BFMS多機(jī)調(diào)度系統(tǒng)、BANS單機(jī)控制系統(tǒng)、BSLAM自主導(dǎo)航定位系統(tǒng)4大核心產(chǎn)品的結(jié)合，面向半導(dǎo)體、3C電子、汽車及機(jī)械零部件、裝備制造、家電等行業(yè)提供柔性制造與智慧物流相關(guān)的系統(tǒng)整體解決方案。

BITO產(chǎn)品總架構(gòu)（四個核心系統(tǒng)）

龔博士說：BITO的服務(wù)模式分為兩種。一種是“項目制”，直接面向終端客戶，為工廠提供包括生產(chǎn)流程梳理、定制化解決方案、系統(tǒng)部署與集成、售后支持等一系列服務(wù)；另一種是“產(chǎn)品制”,將公司的核心產(chǎn)品交付給集成商或代理商，并提供培訓(xùn)及技術(shù)支持，確保其具備與BITO同等或接近的服務(wù)能力，去服務(wù)中小型制造企業(yè)。

不斷豐富產(chǎn)品功能

降低客戶使用門檻

龔博士強(qiáng)調(diào)：想要幫助制造企業(yè)進(jìn)行精益化升級，智能化、信息化、自動化三者缺一不可，而BITO的優(yōu)勢正是在于同時具備了這三方面的能力，能為客戶提供一體化的綜合服務(wù)。

龔博士說，智能制造不是單一設(shè)備的智能化改造。BITO在為客戶進(jìn)行智能制造導(dǎo)入時，會先幫助客戶進(jìn)行“人機(jī)料法環(huán)（人員、設(shè)備、物料、工藝、環(huán)境）”的數(shù)理化建模，通過數(shù)據(jù)分析找出制約生產(chǎn)效率的瓶頸環(huán)節(jié)，在此基礎(chǔ)上根據(jù)客戶預(yù)算以及想要達(dá)到的效果，有針對性地提出數(shù)字化改造建議，為客戶帶來明顯的效率提升。

全環(huán)節(jié)打通（人-機(jī)-料-法-環(huán)）

早期，BITO曾為某全球知名的從事非標(biāo)機(jī)械零部件生產(chǎn)的日本客戶提供智能排程系統(tǒng)，將工廠設(shè)備使用率從50%提高至60%以上，并且由于數(shù)字化系統(tǒng)可以精準(zhǔn)地推演出每一道工序應(yīng)當(dāng)何時完成，交期管理實現(xiàn)了100%。同時，每個生產(chǎn)環(huán)節(jié)都有數(shù)字記錄，從人員到物料、設(shè)備均實現(xiàn)可追溯，能更好地幫助品質(zhì)提升。

此外，還為全球知名的某半導(dǎo)體晶圓生產(chǎn)廠家提供柔性化調(diào)度系統(tǒng)，調(diào)度10多臺機(jī)器人，實現(xiàn)數(shù)百個點位之間的物料來回對應(yīng)搬運(yùn)，解決了原來場景狹小、搬運(yùn)效率低的問題，還避免了人為參與有可能造成的污染和錯誤，節(jié)省了約95%的人力成本。

全球知名的某半導(dǎo)體晶圓代工廠導(dǎo)入BITO智能物流系統(tǒng)

BITO發(fā)展至今，通過與眾多知名企業(yè)的合作，產(chǎn)品日益成熟，功能性、完整性、應(yīng)用性都得到大幅度提升，目前多項性能指標(biāo)已達(dá)到世界前列。多機(jī)調(diào)度系統(tǒng)和單機(jī)控制系統(tǒng)已進(jìn)入持續(xù)的產(chǎn)品迭代，接下來計劃以3-4個月為周期發(fā)布新版本，不斷豐富其功能，并主動降低價格，提高性價比。

今年年底還計劃發(fā)布智能排程系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化版本和可二次開發(fā)版本，方便客戶基于自身場景，通過該系統(tǒng)的圖形化編程界面，自行配置應(yīng)用方式和作業(yè)流程，降低客戶使用門檻。

另一方面，龔博透露BITO將加大拓展汽車、裝備制造、家電等行業(yè)客戶的同時，希望尋求新的合作伙伴，將BITO的產(chǎn)品推廣至尚未涉足的新領(lǐng)域，在行業(yè)內(nèi)起到示范和引領(lǐng)作用。

訂單導(dǎo)向型生產(chǎn)

驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化升級

到去年為止，BITO主要服務(wù)于日本和臺灣地區(qū)的客戶。然而截至目前，僅半年時間，中國大陸企業(yè)客戶占比已增至5成左右，美國和東南亞地區(qū)的客戶也在增加，上半年營業(yè)額已超過過去3年的總額。

對此，龔博士認(rèn)為，疫情在一定程度上讓企業(yè)加倍意識到自動化、信息化等技術(shù)手段的重要性，更傾向于采用能對抗自然界風(fēng)險的方式來進(jìn)行生產(chǎn)管理，盡可能降低人為因素的影響。不過，盡管需求總量上升，但疫情造成的商務(wù)往來受限也導(dǎo)致產(chǎn)品交付滯后、項目周期延長，希望下半年的差旅狀況能盡量恢復(fù)正常。

龔博士還表示，與美國、日本相比，中國在信息化基礎(chǔ)和精益化程度上還比較薄弱，但也正是因為如此，中國的制造企業(yè)在進(jìn)行智能化改造時，不會受限于現(xiàn)有系統(tǒng)，更利于導(dǎo)入完整的一體化解決方案，實現(xiàn)更高的改造目標(biāo)。

中國工業(yè)門類齊全，制造業(yè)規(guī)模大，有很大的效率提升空間，市場前景廣闊。BITO的目標(biāo)是將美國的人工智能算法和前沿科技與日本的精益生產(chǎn)管理理念相結(jié)合，將這種先進(jìn)的生產(chǎn)管理能力變得標(biāo)準(zhǔn)化和可復(fù)制化，廣泛應(yīng)用到中國的生產(chǎn)現(xiàn)場，為制造業(yè)注入活力。

當(dāng)下，制造業(yè)逐漸由庫存導(dǎo)向的大規(guī)模生產(chǎn)向需求驅(qū)動的訂單導(dǎo)向型生產(chǎn)轉(zhuǎn)變，市場需求呈現(xiàn)少量多樣化趨勢。并且，伴隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展，越來越多的個性化需求需要及時響應(yīng)，促使企業(yè)必須推動柔性化、數(shù)字化升級。

在國家加快推進(jìn)新基建部署的背景下，5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算日益普及，制造業(yè)將發(fā)生巨大變革，供應(yīng)鏈高效協(xié)同配合，供給側(cè)與需求側(cè)直接連接，服務(wù)型的C2M（Customer-to-Manufacturer）生產(chǎn)制造模式成為必然。

BITO致力于為打造智能工廠提供整套解決方案，實現(xiàn)按需智能柔性生產(chǎn)，幫助客戶真正達(dá)到降本增效。

上海賓通智能

（BITO Robotics）

上海賓通智能科技有限公司（BITO Robotics）是一家以機(jī)器人算法為核心，提供柔性制造與智慧物流系統(tǒng)軟件和解決方案的創(chuàng)新驅(qū)動型高科技公司。

BITO傳承了國際頂尖的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所的機(jī)器人核心技術(shù)積累和研發(fā)的優(yōu)秀基因，公司核心創(chuàng)始團(tuán)隊三分之二來自這所全球頂級機(jī)器人學(xué)府，BITO掌握人工智能算法、視覺識別感知、機(jī)器人軟件架構(gòu)、電子硬件控制等關(guān)鍵技術(shù)，賦能各行各業(yè)。

BITO將繼續(xù)踐行以卓越的用戶體驗為導(dǎo)向的價值觀，幫助更多的客戶實現(xiàn)自動化、智能化升級，助力制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

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