THINGPLE 炘璞智能科技EN

面向化工与材料制造业的数字化与人工智能

从工厂数据
到更好的运营

炘璞将化工与材料工厂的实物物料、生产设备与质量记录连接成一套可追溯的数据基础,为实用的人工智能打好底座。

已应用于 BASF-YPC 南京  ·  战略投资方:菲尼克斯电气  ·  战略合作:横河电机中国

RFID 读取 ✓SMART ID 已绑定月台校验通过 ✓
实战中的仓库BASF-YPC · Nanjing
14*创立于上海至今的年数
10+在化工与材料行业应用 RFID 的年数
12跨国企业客户
×100盘点速度远超逐个扫描条码
*数据依据 2026 年 9 月公司介绍。

数据飞轮

让 AI 驱动
持续改进

每位客户都向往数据飞轮:关联数据持续改进质量、效率、工艺与配方,AI 从每一轮运行中学习。

  1. 01

    质量提升

    AI 驱动的质量预测与追溯:减少缺陷与返工,产品质量持续提升。

  2. 02

    效率提升

    数据洞察支持决策,提高设备利用率与人员效率,推动生产率持续增长。

  3. 03

    工艺优化

    AI 赋能的自动化缩短周期、降低成本,并持续优化工艺。

  4. 04

    配方创新

    数据驱动的配方研发,加快工艺创新与验证,提升产品竞争力。

MES、WMS 与 LIMS 为同一个 AI 核心提供数据。 但前路有五类缺口 ↓

行业挑战

但多数工厂
缺少数据

人工智能需要完整且相互关联的数据。通常有五类缺口挡在前面,每一类都有对应的解法。

01

物流

数据依靠条码扫描或人工录入,耗时且费力。

炘璞的解法

RFID 自动采集结合边缘智能,自动记录仓储与物流作业数据。

02

生产

独立设备与老旧产线未接入 MES,批次投料记录不准确,生产数据不完整。

炘璞的解法

通过标准化工具包采集并解析各类设备的 PLC 数据。

03

数据孤岛

配方、生产与质量数据分散在不同系统,彼此没有关联。

炘璞的解法

一个平台、一个身份:实体与虚拟 SMART ID 贯通每件产品的全生命周期。

04

仪表

模拟仪表的数据没有被采集。

炘璞的解法

更换老旧仪表,加装固定摄像头,部署机器人巡检。

05

AI 模型

不存在通用模型,每个数据飞轮都需要定制化学习与配置。

炘璞的解法

在为化工与材料行业打造的通用基础之上按企业定制,并持续新增模型。

我们的解法

一条 ID 主线,
一整套工具

从硬件到 AI,每一层的工具负责采集数据;ID 是把它们串联起来的主线,让飞轮转动起来。

AI应用边缘硬件

AI 应用

  • 产量提升
  • 缺陷分析
  • 预测性维护
  • 智能分拣

应用软件

  • SMART-MES
  • RFID-WMS
  • 实验室管理
  • 环境监测
  • 冷链追溯
  • 工业气体管理 IoT

边缘分析

  • 边缘智能网关
  • RFID 边缘分析套件
  • 边缘控制

硬件

  • RFID 天线与标签
  • 智能硬件
  • 智能传感器
  • 资产追踪 IoT 盒

解决方案

三大解决方案领域,
同一份贯通的记录

从最迫切的问题入手。所有方案共用同一套 ID 与平台,每一步都建立在上一步之上。

服务对象

贴合您公司
所处的阶段

同一套数据基础,按不同类型企业最关心的事来落地。

全球领军企业

现场数据准确,并连接 SAP。

带重量双重校验的 WMS 与 MES,完整记录每一次流转,并通过贵司 IT 团队已有的接口连接 ERP。

已在南京 BASF-YPC 稳定运行 3 年以上

全球领军企业案例 →

成长型领军企业

审计师可追溯的运营。

经得起检验的库存盘点、从批次到成本的追溯,以及每一次流转的记录,实现资产透明与核算准确。

两个项目进行中:化工与光通信

成长型领军企业项目 →

创始人领衔的创新企业

从第一天起数字化运营。

我们与您一起建设完整体系:IT 基础架构、WMS、MES、数据看板、LIMS,以及现在的 AI 分析。

与 Sengong、Compound Semiconductor、INNOAERO 共同建设,均为遨问创投投资组合企业

创始人领衔的创新企业案例 →

获全球行业领先企业信赖

  • BASF-YPC
  • SUEZ(苏伊士)
  • 宝钢气体
  • Sengong
  • Compound Semiconductor
  • INNOAERO
查看全部客户案例 →

从您的运营需求开始

从您的实际
运营挑战开始

欢迎与我们探讨数据采集缺口、物料校验难点,以及生产过程中的可视化需求。

info@thingple.com ↗
办公地址上海市杨浦区杨树浦路1366号滨江智慧广场18楼
  1. 1
    选一个环节

    一个仓库、一条产线,或眼下最重要的质量问题。

  2. 2
    连接并验证数据

    采集实际发生的情况,确认数据完整且准确。

  3. 3
    随成效逐步扩展

    在同一套身份体系上增加环节、模块与 AI 应用。