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企業實踐數位轉型 導入AIoT架構是關鍵
創新商業模式

【作者: 籃貫銘、王岫晨】   2020年11月04日 星期三

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近五年來,「數位轉型」就一直盤據在多家國際調研的關鍵技術排名之中,被認為是影響未來企業存活的決定性因素。也就是說,目前還沒開始著手數位轉型相關布局的企業,將來應該很難持續存留在市場之中。


這個看法,也廣泛受到產業界的認可,並且投入相當的支出來實踐數位轉型。根據國際數據資訊(IDC)的調查,全球投入於數位轉型相關的服務與科技支出,在2017年至2022年的年複合成長率達16.7%,預期2022年的金額更將達到1.97兆美元。而顧能(Gartner)的調查也顯示,自2019年起,企業就開始把數位轉型列為首要任務,並有33%企業的數位計畫來到成熟階段,且僅僅只有4%組織沒有相關規劃。


Gartner其實也是數位轉型的主要倡導者之一。他們在去年底就提出了「2020十大科技趨勢報告(Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020)」,揭示未來5到10年將影響世界的科技趨勢。這些趨勢包含了:超自動化(Hyperautomation)、多重體驗(Multiexperience)、普及化(Democratization)、人類機能增強(Human augmentation)、透明與可追溯(Transparency and traceability)、強化邊緣運算(The empowered edge)、分散式雲端(The distributed cloud)、自動化物件(Autonomous things)、區塊鏈應用(Practical blockchain)、人工智慧防禦(AI security)等十大領域。


分散式網路架構與智慧化是核心技術

從這十大科技趨勢來看,可以知道分散式網路與智慧化技術,幾乎就是未來幾年的科技主軸,當然,它同時也就是目前數位轉型的核心技術。


但究竟什麼是數位轉型?還是有必要先弄清楚一下。依據Gartner的定義,數位轉型指從IT現代化(例如雲端運算)到數位優化,再到創造新的數位商業模式的任何事物。


從這個定義可知,數位轉型是個漸進式的過程,它先從硬體的IT設備的現代化開始,然後進入所謂的數位優化(運用數位資料改善流程與效能),最後進而創建出新的數位型商業模式,而這也是數位轉型的最終完成式。


所以數位轉型的目標,就是要邁向商業模式的改變,而由於每個產業的每家企業都不盡相同,因此必須透過實作循序漸進地找到屬於自己的模式。然而,儘管每家企業的最終商業型態不同,但是下手處卻是十分類似,就是都要從IT設施的現代化開始,並進入數位化的智慧型管理。


而在目前這個時代,其最關鍵的技術就是以雲端運算、物聯網和人工智慧為核心的AIoT架構下的各項製造與管理系統。以Gartner的十大科技趨勢為例,像是「超自動化(Hyperautomation)」,它就是機器人流程自動化(RPA)、人工智慧(AI)、機器學習(ML)及流程挖掘等技術的整合。


強化邊緣運算(The empowered edge),則是要將集中式的大型服務分解,切割成更小、更容易管理的單位。且邊緣節點更靠近用戶終端,進以能加快資料處理與傳送,減少延遲。基本上物聯網和5G,就是強化邊緣運算的概念。


當然數位轉型並不是只有硬體和軟體的部分,人員的管理和員工的技能也需要有所轉變,才能夠真正進入數位轉型的完成式,因為商業模式的追尋是整體企業共同的成果。



圖一 : Gartner「2020十大科技趨勢報告」
圖一 : Gartner「2020十大科技趨勢報告」

智慧工廠自主化轉型趨勢

Arm首席應用工程師沈銘綸指出,不管任何企業,數位轉型都是一段漫長的旅程,對於涵蓋多項設備的製造業也不例外,在智慧工廠朝向「自主化」的趨勢發展中,下列幾點需要特別注意:


●可擴展的計算能力,以省電的方式解決不同的工作負載;


●結合安全性與即時性,避免系統故障或網路受損的潛在風險;


●隨著系統複雜性增加,來自多個感測器(如:視覺、雷達及光達)的感測器融合(Sensor fusion)訊息必須結合機器學習,得出準確及可行的資訊;


●所有硬體皆須透過整體性的規模設計,以運行自主系統所需的複雜工作負載,並同時具備高效能以進行商業部署。



圖二 : 關鍵能力自主化系統
圖二 : 關鍵能力自主化系統

目前製造業轉型面臨的痛點包含產線設備效能有限,無法因應新興的與複雜的工作負載;過去部署的設備與新購入設備整合不易,缺乏即時反應;以及設備、系統的安全性等。為解決上述痛點,成功的智慧解決方案可由四個面向切入,分別是:效能、即時處理能力、資安與功能性安全。這「四大要件」在 IIoT 的部署中,扮演重要角色,將直接影響各式工業的發展,從工廠自動化、現有工廠設備的整合,到作業負載的整合以及機器人應用等。


要件一:效能

工業自動化涵蓋多元 IIoT 裝置,包含感測器、機器人等應用,進而帶動運算的需求。在這樣的工業領域中,CPU、GPU、甚至是 NPU 的應用會因目的及作業負載的需求而有所不同。目前 IIoT 的發展趨勢聚焦在單一可擴充的架構,以降低總擁有成本。例如:許多製造用機器人為建構於分散式控制系統拓樸,包括主要路徑規畫、安全系統、伺服傳動、安全性等功能;而每個系統運行在不同 CPU 架構則代表開發週期中重疊與再使用資源的情況很少,進而提高潛在投資成本。因此若將多種系統合併為單一架構,即可降低工程成本。


要件二:即時

每條生產線包含所有產品製造週期須同步控制的數千個馬達、伺機裝置與致動器,因此「即時處理能力」在製造領域極為關鍵。這些元件的控制,必須透過可程式化邏輯控制器、I/O 模組以及馬達驅動等裝置達成,而這些裝置的效能是以「週期時間」來衡量;因此,系統的即時決策對於電子裝置來說十分重要。隨著智慧製造應用需要越來越高的運算效能,對於即時處理能力的需求也隨之增加。


要件三:資安

防範各種資安漏洞與威脅,是智慧製造工業系統的重中之重。隨著運算技術(OT)與資訊科技(IT)的整合,來自工廠外部的攻擊可能更加嚴重,為硬體與軟體帶來額外資安保護的需求。目前Arm 擁有可實現端到端安全防護的眾多技術,包含 Trust Zone、CryptoCell 與 PSA Certified 等。隨著 IEC62443 工業自動化網路安全標準越來越受各界重視,PSA Certified 也針對這個越來越重要的標準,投入 PSA Certified 框架,確保整體供應鏈的設備皆符合規範。


要件四:功能性安全

功能性安全是系統檢測、偵錯以及發生故障時保障安全、減少損害的能力,以防止對人員與環境所造成的傷害。所有具備整合「功能性安全」的設備,都要遵循 IEC61508 工業安全標準,此標準要求系統功能正確運作,當出現可能危及安全的故障時,能夠檢測出來並加以管控,以避免危害。Arm Safety Ready 的產品符合 IEC61508 工業應用標準,獲得授權的單位能取用支援的附帶資源,為 IIoT 打造具功能性安全的裝置。此針對功能性安全的承諾,能夠支援更快速的發展、驗證,以及進行安全產品的部署。


機器自主

圖三 : Arm首席工程師沈銘綸
圖三 : Arm首席工程師沈銘綸

Arm首席應用工程師沈銘綸認為,「機器自主」是未來工業發展趨勢,主要應用包含工廠自動化、工業 4.0(工業物聯網)、移動式機器人等智慧製造領域。自主化系統的重要關鍵包括:


●具備可擴充的運算能力,以最有效率的方式處理工作負載;


●將複雜的系統進行資訊整合,透過機器學習達到智能應用;


●全面整合硬體設備以進行複雜的工作負載,同時利用最佳功效來實現系統的商轉;


●提供安全與即時的回應,避免因系統故障或網路攻擊所造成的損失;Arm 在安全方面投入大量資源,將 Safety Ready program 結合 Arm IP、軟體工具、安全認證文件與合作夥伴,打造更大、全面性的生態系,以加速帶給產業更安全的解決方案。


製造業的數位轉型已被廣泛討論,根據拓墣產業研究院資訊顯示,2024 年全球智慧製造市場規模將上看 4,000 億美元,年複合成長率達 10.1%。針對廠商大規模投入智慧製造領域的變化,可從下列兩個方向來探討:


方向一

針對既有廠房與產線,其轉型策略著重於整合現有多元裝置,並運用經過加速以及基於現場經驗的開發方式與既有工具,以落實智慧製造,因此可能面臨軟硬體整合及新舊產品相容性的問題。


方向二

針對新設廠房或產線,須由基礎規畫能夠長久實行的轉型策略,導入智慧製造相關解決方案以滿足智慧工廠及自主系統的需求。


結語

今年受到疫情影響,全球製造業相繼面臨供應鏈斷鏈、重組以及工廠外來勞動力短缺等問題,觸動業者更加重視數位化的重要性,加速推升「工業 4.0」的需求與關注度。在疫後新常態建立、商模改變,以及全球產業鏈可能重組的情況下,製造業更該把握轉型時機點,加速數位轉型腳步,我們也期待未來將會有更多的工廠導入自主系統,邁向智慧製造的新時代。


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