台灣的疫情再起,人心惶惶、浮躁不安。現象越慌、但企業絕「不許慌」,讓IBM 助企業數位轉型賦能。許多數位化轉型案例中,皆是從業務和工作模式中找到企業因應數位轉型的二次成長曲線,也迎來了企業巨大變革。

IBM混合雲技術將帶來一站式應用現代化的體驗,幫助企業更快地開發新的雲原生應用,以便在任何雲環境中部署。

精選成功案例
金融產業
人壽保險公司採用 IBM 應用管理平台 輕鬆完成核心系統現代化
採用的解決方案:

IBM WebSphere Hybrid Edition

IBM Cloud Pak for Watson AIOps

客戶課題
解決方案
早年台灣的銀行或者壽險業者,多採用COBOL語言來進行核心應用的開發。但由於COBOL語言的開發方式為一體式,且每個系統動輒數萬行的程式碼,工程師要修改較不方便。
近年壽險業者因應行動化與網路原生代的客戶需求,將核心系統升級為現代化雲端應用。但每次功能做調整或升級改版時,往往必須將系統下線,做一些維護與測試,而可能導致某些重要交易受到影響。
為了能夠吸引新一代的年輕客群以擴展業務,該壽險業者決定採用領先於同業的新技術對傳統核心系統進行現代化改造。希望透過「容器化」的架構,做到快速的擴充、資源調度以及高效的 API 管理。
此壽險業者決定採用 IBM WebSphere Hybrid Edition 作為核心應用程式現代化的基礎架構。因為以 Red Hat OpenShift 這個以 Kubernetes 為基礎、可攜式的通用容器化平台作為底層,允許關鍵業務應用在企業內部傳統機房、私有雲、公有雲或是超融合一體機等任何環境中進行部署、運行與管理。

IBM 應用程式管理解決方案相較於競爭對手的最大差異,就是不僅可以整合地端的私有雲應用,同時還支援目前市面上的公有雲服務。這對不想被廠商鎖定的客戶而言,有很大的吸引力。
製造產業
跨國電子製造商運用IBM自動化工具 超前部署未來工作方式
採用的解決方案:

IBM Cloud Pak for Business Automation

客戶課題
解決方案
作為資訊科技產品的設計、研發與製造商領導者,不僅在通訊、零件和軟體解決方案中提供多種產品和服務,分公司還橫跨亞洲、北美和歐洲。他們計劃利用企業級業務自動化工作流程平台(Business Automation Workflow,BAW),實現跨區域部署的統一業務自動化管理系統,同時藉助低程式碼的工具,以及流程模擬 (Process Simulation)和流程探勘(Process Mining)的能力,從而整合現有的業務資訊系統和作業流程管理。
由於該公司有眾多跨國站點,決定先選一試點作為先行專案部署,待該專案成功實現後,下一階段將在其他分公司逐一擴大部署。
在這家公司評估 IBM 的解決方案之前,曾經尋求其他廠商的解決方案,但最終決定了最適合自己需求的解決方案:IBM Cloud Pak for Business Automation。因為它可以部署在任何支援 Kubernetes 的環境中,完全沒有供應商鎖定的問題。其容器化的靈活部署方式和彈性的軟體使用授權,更符合該公司未來的發展路線,並且可延伸到所有集團站點進行專案複製。最主要的原因是在於其可以「一次部署,隨處運行」的開放標準架構,以及簡易一致的授權模式,無需進行應用程式變更,就能移轉他們的自動化執行時期。
跨產業
NCHC採用IBM Cloud Pak for Data 加速台灣人工智慧生態系的發展
採用的解決方案:

IBM Cloud Pak for Data

IBM Storage TS 4500 / Storwize V7000

IBM Spectrum Protect / LTFS

客戶課題
解決方案
為了因應大數據與人工智慧的全球浪潮,台灣財團法人國家實驗研究院國家高速網路與計算中心(National Center for High-Performance Computing,NCHC)在國家政策的指導下,著手建立可供產官學研各界使用的AI超級電腦,由基礎的IaaS運算能力開始,支持台灣人工智慧生態系的發展。台灣衫二號已於2019年正式上線,而在後續的擴充計畫中,強化AI研發所需的工具與環境,在PaaS層面協助開發者更快速導入專案,則是第二階段的重要目標。
NCHC與IBM在Cloud Pak for Data(CP4D)這套系統合作的主要原因是作為AI運算的基底,希望能為大數據資料的使用,提供一個彈性、高效、更符合人工智慧與機器學習需求的整合工具。CP4D是以私有雲平台建構的容器化與微服務架構,可以在既安全又開放的基礎架構上,加速台灣在資料治理與加值的推動與效益。

CP4D 是以開源軟體架構為主的整合平台,與台灣倡議的開源價值相契合,可以整體架構在各個不同產業的資通訊基礎上。而NCHC導入CP4D以來,也已經與醫療業、政府部門、教育界等策略夥伴合作展開各種不同的資料科學專案,逐步實現台灣人工智慧生態系發展的目標。
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金融業
主題一:從API串連到金融生態圈,如何加速實現銀行即服務?
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製造業
主題一:產程效率的參數繁雜,如何有效開展流程再造並持續優化?
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跨產業
主題一:跨界整合應用是智慧交通的基石,運輸業如何豐富「行」的體驗?
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金融業
主題一:從API串連到金融生態圈,如何加速實現銀行即服務?
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製造業
主題一:產程效率的參數繁雜,如何有效開展流程再造並持續優化?
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跨產業
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