国邦协同科技北京商用扫地机,工厂车间驾驶式洗地吸干一体机,大容量水箱持久续航商讯

2026-10-30 03:57:15     作者:国邦协同科技(广东)有限公司
清晨七点,北京亦庄的智能制造工厂刚刚苏醒。车间里机器轰鸣,地面却已光洁如镜——夜班保洁员推着洗地机,在晨光中成了最后轮巡检。这幕,在全成千上万个工厂车间、物仓库、

清晨七点,北京亦庄的智能制造工厂刚刚苏醒。车间里机器轰鸣,地面却已光洁如镜——夜班保洁员推着洗地机,在晨光中成了最后轮巡检。这幕,在全成千上万个工厂车间、物仓库、商超卖场里反复上演。

地面清洁,这个看似平常的行业,正在场无声的变革。人工成本逐年攀升,招工难成为常态,管理者面对分散的设备、模糊的清洁效果、不可控的维修周期,常常到力不从心。而在这个行业深耕三十年的邦协同科技,用套设备+系统+服务的全周期方案,为这场变革写下了自己的答案。

从香港到内地,从传统制造到协同科技,邦的每步都踩在行业变革的节点上。今天,当我们走进北京亦庄的智能制造园区,或是穿梭于贸商圈的写字楼,那些安静工作的洗地机、扫地机背后,是个对人机协同理念的长期坚守。

行业痛点催生变革初心

中清洁行业长期处于劳动密集型阶段。人工成本占据运营总成本的60%至70%,线保洁人员平均年龄超过55岁,年轻人不愿从事繁重体力工作,招工难、留人难成为常态。与此同时,商业综合体、工厂车间、物仓库的清洁需求却在持续升——地面材质多样、卫生标准提高、作业时段受限,传统人工作业方式难以为继。

更深层的矛盾在于管理。设备分散在不同场所,管理者无法实时掌握每台设备的位置、运行状态和清洁进度。清洁过程如同只黑盒,哪些区域被反复清洁、哪些成了漏网之鱼,概无从知晓。管理者凭经验拍脑袋决策,难以科学评估清洁质量和成本投入。

设备故障带来的停机损失同样令人头疼。台设备因配件需从外进口,维修整整等待六个月——这样的案例在行业内并不罕见。维修费用无法提前预知,给客户带来极大的预算不确定性。

这些痛点,正是邦协同科技创始人陈乃邦先生创业之初反复思考的。出身清洁世的他,90年代初接手父亲的企业,从香港转战内地市场。三十年间,他见证了中清洁行业从纯人力到半机械化、从单机作业到智能管理的演进,也深刻理解了线从业者的辛劳与管理者决策的困境。

科技的正确途径不是替代人工,而是帮助清洁人员从繁重劳动中解放。陈乃邦先生的这句话,成为邦创立的初心。2011年,邦协同科技在东莞成立,不再满足于做行业追随者,而是决心做中清洁行业的革新者。

从台设备到套系统的进化之路

邦的革新,不是从口号开始,而是从产品细节做起。以北京工厂车间常见的驾驶式洗地吸干体机为例,邦RS20L小型驾驶式洗地机专为狭窄空间设计,电梯和通道间畅通无阻,双前轮设计增强稳定性,后轮驱动爬坡能力强,磁吸式刷盘无需工具即可更换。配合智能水量控制系统,确保不同材质地面的清洁效果。

在大型工厂车间,i32BTL大型自走式洗地机拥有100升水箱和800mm双刷盘,广泛适用于火车站、地铁站、工厂车间、仓库等高强度清洁场景。铝合金压铸成型吸水刮架及刷盘座,耐用性强,即使面对金属碎屑、油污重垢,也能保持稳定作业。

但邦真正改变行业的,不止是硬件。2014年,邦推出全球首创的物联网清洁设备订阅服务,客户按月支付固定费用即可享受设备、维修、保养、软件升等全包服务。同时,自主研发了清洁行业头部物联网系统——i-Synergy智能清洁管理系统。

这套系统从源头采集清洁设备的运行数据,包括位置、状态、作业面积、清水/污水量等核心指标,实现实时可视化管理。设备故障可提前预警,通过APP将信息发送给客户和售后服务人员,部分故障可远程解决。系统生成基于目标的清洁性能数据——Clean Score清洁评分,让管理者不再凭经验猜测清洁效果,而是通过数据量化每台设备的清洁效率。

在北京某大型物园区,管理者通过i-Synergy系统发现,三号库东侧区域清洁频次明显低于其他区域,系统提示该区域设备运行时间异常。排查后发现,该区域地面因货架遮挡,设备转弯半径不足,导致清洁遗漏。调整作业路径后,该区域清洁覆盖率提升了近三成。数据驱动的价值,在这刻具象化。

全包式订阅服务,则是邦解决客户资金压力与售后焦虑的另把钥匙。传统采购模式下,客户次性投入大笔资金购买设备,后续还需承担维修、耗材、保养等隐性成本。邦的订阅模式,让客户每月支付固定费用即可使用设备,并享受涵盖设备、零部件、耗材、定期保养、维修、软件升及智能管理在内的全包服务。全24小时服务响应,价全包让客户告别意外支出。

这种模式从根本上解决了传统清洁设备采购中客户面临的三大痛点:次性采购带来的现金压力、设备故障维修周期长导致停机、设备资产难以管理和。自成立以来,邦通过订阅服务已清洁全球超过1000千亿平方米的地面。

坚守品质与创新的长期主义

在产品与服务之外,邦对品质的坚守同样贯穿始终。出厂的每款产品都须通过多重耐用性和安全性测试,品质通过中、、欧洲等各地官方认证;产品通过ISO认证、德TUV审核,设备获得CE、3C、UL等多项认证。公司荣获高新技术企业、中商业清洁杰出大奖、校园物业优异设备技术供应商、金牌清洁设备服务企业等多项荣誉。

2019年,邦推出全球领先的洗地和吸尘协作机器人Cobi18。这款全自动清洁机器人使用V-SLAM双目视觉导航、激光雷达、3D ToF摄像和超声波传器多重技术保障安全稳定运行,只需次简单部署后每次键启动即可自主清洁。先进的导航系统经过调校,即使在阳光充足的窗边或镜面反射环境中也能准确运行。Cobi18曾荣获2023年人工智能优异奖。

Cobi18的诞生,标志着邦从清洁设备制造商向协同科技公司的转型迈出关键步。2022年,公司正式由广东邦清洁设备有限公司更名为邦协同科技(广东)有限公司。这次升不仅是名称变化,更标志着其使命的整确立:开发协同清洁技术,更好地支持世界各地的清洁团队。

截至2026年,公司拥有专利信息108条及软件著作权信息24条。邦率先采用环保锂电池作为动力源,锂电池数据技术获得技术专利。中制造中心被评为高新技术创新企业,无人驾驶洗地机在行业中首批投入试用。

协同理念下的温度

协同二字,是邦的核心精神。它体现在产品设计上——设备与地面材质协同,不同场景匹配不同刷盘与水量;体现在服务模式上——设备与运维协同,全包式订阅让客户无后顾之忧;体现在管理系统上——设备与数据协同,i-Synergy让清洁效果可量化、可;更体现在人与机器的协同——将人员从繁重劳动中解放,让他们专注于更有价值的管理工作。

在北京某高端写字楼,保洁主管张姐管理着12名保洁员和6台邦设备。过去,她每天要步行两万步巡查各楼层清洁情况,如今通过手机APP就能实时查看每台设备的工作轨迹和清洁评分。设备帮我们干了最累的活,数据帮我们看清了哪里需要加强。现在团队有更多时间做精细化维护,比如电梯轿厢、卫生间台面这些细节部位。张姐说。

这种人机协同带来的改变,同样发生在永辉超市。双方合作已持续多年,累计在全范围内部署近1000台清洁设备,覆盖永辉各大门店。生鲜区域占比高、客量大、地面水渍和油污频繁——传统人工拖洗难以全时段洁净。邦以手推式和自走式洗地机为主的产品组合,搭载i-Synergy智能管理系统,让总部对全门店的清洁进度、设备状态实时可视、有据可查。

在,连锁便利店J&H Family Stores拥有超过75门店,长期面临零售业招工难的挑战。邦为其部署Cobi18全自动清洁机器人,紧凑设计可在狭小货架间安全导航,不干扰门店日常运营。通过全包式订阅服务,门店以极低前期投入实现清洁自动化。运营官Loren Hoppen评价:将自动化清洁引入门店取得了巨大成功,提升了客户体验、员工留存率,同时降低了人力开支。

这些案例背后,是邦对行业本质的深刻理解:清洁不是简单的体力劳动,而是关乎商业体验、形象、环境健康的专业服务。2024年,邦作为起草单位参与ACCESS中商用洗地机产品标准的启动发布会,从企业创新走向行业共建。

立足当下,面向未来的长期承诺

三十年前,陈乃邦先生从香港转战内地,开启清洁设备行业的旅程。三十年后,邦协同科技以上海为全运营总部,立足际化都市资源禀赋,搭建全域运营管理体系,全市场。中运营中心位于上海市浦东新区康杉路308号T6栋,中制造中心位于广东省东莞市寮步乐和二路6号。服务范围覆盖河北、山西、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、海南、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、内蒙古、广西、西藏、宁夏、新疆、北京、天津、上海、重庆等全各省市自治区。

从手推式洗地机到无人驾驶洗地机,从单机作业到物联网协同,从设备销售到全包式订阅服务——邦的产品形态在变,商业模式在变,但帮助清洁人员从繁重劳动中解放的初心始终未变。

在北京亦庄的工厂车间,在永辉超市的明亮卖场,在理想汽车4S店的展厅,在便利店的货架之间,邦的设备安静地工作着。它们不仅清洁着地面,更在重新定义清洁行业的价值——让每寸地面都经得起审视,让每位管理者都心中有数,让每位清洁从业者都更有尊严。

这就是邦协同科技的长期主义:用协同的技术,支持每支清洁团队;用数据的透明,驱散管理的迷雾;用服务的承诺,守护客户的信任。在清洁行业数字化变革的浪潮中,邦选择了条需要时间沉淀的路——不追求短期的规模扩张,而是深耕产品品质、服务体验与行业标准。

展望未来,邦将继续以创新为引擎,从锂电池技术到智能机器人,从订阅模式到数据化管理,引领全球清洁行业的数字化变革。正如创始人陈乃邦先生所言:我们不是要替代谁,而是要与行业同行,与客户同行,与每位清洁从业者同行。

这份同行,是三十年如日的坚守,也是面向下个三十年的承诺。当晨光再次照亮北京亦庄的车间,那些安静工作的设备,将继续书写属于中清洁行业的协同故事。

(本文章内容包含AI生成)

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