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雲原生IT架構及端到端AI引擎 驅動智慧製造

  • 林稼弘
研華市場開發經理葉韋賢。

工業物聯網(IIoT)及人工智慧(AI)帶起智慧製造風潮,研華市場開發經理葉韋賢認為,很多人對AI的想法已經脫離現實,應該要思考的是AI現在能夠做什麼,如何讓AI落地,實際產生效益。

以製造業為例,就可以從如何延續師傅經驗或無從得知的資訊開始。葉韋賢以勞斯萊斯的引擎渦輪葉片維修為例,以前只能靠老師傅用槌子去敲葉片,從敲擊的回音來做品管,但老師傅要退休了,就只能靠AI才能延續老師傅的品管經驗及能力。

葉韋賢指出,IIoT與AI應用在智慧製造面臨的挑戰,包括情境與資料連結、資料可靠度、資安、服務可用性及彈性擴容。為了迎接挑戰,研華特別推出一個專為IIoT數據蒐集與分析設計的雲平台,讓企業可以運用工業數據建置AIoT。

以設備震動為例,葉韋賢指出,很多工廠原本就有收集大量資料的習慣,但是以前無法處理這些資料,後來透過研華的雲平台,就可以使用各式各樣的雲平台服務,分析各種特徵值資訊並建立與維護AI模型來預做決策,而且架設在雲平台上的軟體服務不會因為一台伺服器出問題就停止運行,可在系統正常運行的情況下直接將有問題的伺服器做熱更換,資源不夠時也可在系統持續營運的狀況下增加設備,達到高可用性及彈性擴容。

針對無從得知的資訊,則是需要建立AI模型。葉韋賢指出,AI模型的生命週期,首先要先標記出需要學習的資料及答案,並提供給AI系統,系統一開始判斷時,難免會有錯誤,此時就需要專家監督判斷是正確或錯誤,並給予正確標記讓系統持續精進學習,資訊一旦過期,模型會越來越不準確,此時就需要重啟推算引擎建模機制,才能確保AI系統的可用性。