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作为业务遍及全球的制造巨头,该企业的网络承载着生产数据实时传输、供应链协同、云端研发数据交互等核心业务。但其原有网络架构逐渐难以匹配业务需求:

多网协同效率低下:此前采用多运营商电路与 MPLS 专线混合组网,13 个站点分属不同运营商管理,链路调度缺乏统一策略。核心生产基地(如深圳站点)的双链路负载均衡依赖人工配置,非核心站点(如重庆、武汉)的单线接入常因链路波动导致生产数据传输中断,年均因网络问题造成的生产延误超 120 小时。
安全防护滞后于业务需求:生产数据涉及核心工艺参数与供应链隐私,却长期依赖传统防火墙的静态防护。随着云端研发平台(如 CAD 协同系统、MES 云端部署)的普及,数据在本地与云端的流转中,面临未授权访问与泄露风险 —— 仅 2023 年,就发生 3 起因权限管理疏漏导致的非授权设备接入事件。
云网协同响应迟缓:企业业务已深度上云,需与微软云、AWS、阿里云等多家公有云服务商高频交互。但传统专线对接云资源的开通周期长达 7-15 天,且缺乏对云内资源的精细化管控,研发团队访问云端测试环境的平均时延超 800ms,严重影响新产品迭代效率。
针对企业痛点,赛柏特以 OneWAN SASE 为核心,打造了覆盖 “总部 - 分支 - 云端” 的全域智能网络方案,将 SD-WAN 的动态组网能力、SASE 的原生安全特性与 AI 的智能决策深度融合:

方案保留企业原有 MPLS 专线作为核心链路,同时引入互联网、5G 等补充链路,通过 OneWAN SD-WAN的智能选路引擎实现多链路动态协同。核心站点(深圳、郑州)采用双链路负载均衡设计,基于实时监测的链路质量(时延、丢包率)自动分配流量 —— 生产数据(如 MES 系统指令)优先调度至 MPLS 专线保障稳定性,非核心业务(如内部培训视频)自动切换至互联网链路降低成本。
AI 驱动的流量分析模型更实现了 “预判式” 优化:通过学习生产排班规律,在每日早班开工前 30 分钟自动提升核心链路带宽预留,避免因集中开机导致的网络拥堵。实施后,核心站点链路利用率从原来的 60% 提升至 85%,非核心站点因链路故障导致的业务中断次数下降 92%。
基于 SASE 的 “身份为中心” 安全理念,方案构建了覆盖终端、链路、云端的立体防护体系:
依托赛柏特全球 140+POP 节点与云服务商的预置 100G 光纤对接能力,方案实现了企业与公有云资源的 “专线级” 快速互联。通过 OneWAN SD-WAN控制台的可视化操作,研发团队可一键申请云资源访问通道,从提交需求到通道开通的全流程缩短至 15 分钟内;同时,AI 算法实时优化云访问路径,将研发数据同步至 AWS 云端的时延从 150ms 降至 20ms,新产品测试周期平均缩短 30%。

OneWAN SASE 方案落地后,该企业的网络能力实现了从 “支撑业务” 到 “赋能业务” 的质变:
成本与效率的双向优化
安全合规的刚性保障
全球化协同的加速度
在智能制造的浪潮中,网络已不再是简单的 “连接工具”,而是决定生产效率与创新速度的核心基础设施。赛柏特OneWAN SASE以 “智能组网 + 原生安全 + 云网协同” 的一体化能力,正在帮助更多跨国制造企业打破传统网络桎梏,让每一个生产节点、每一份数据流转都能在安全可控的前提下,释放最大价值 —— 这既是数字时代的网络革新,更是制造企业迈向全球领先的坚实底座。