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工業物聯網IIoT整合IT及OT雲端服務在智慧製造的實踐

所謂智慧工廠,即透過IoT達到智慧製造,讓工業物聯網(IIoT)高度整合營運技術(OT)與資訊技術(IT),並藉由AI及機器學習,讓大數據資料在製造場域達到事前預測及事後分析。Amazon Web Services(AWS)看到工業物聯網IIoT整合IT及OT的需求,但在工業4.0架構下,也發現多數企業缺乏數位化資料庫以及即時決策回饋。

對此,從AWS角度觀察,資料轉型必須經歷三大階段,第一在資料蒐集,包含製造端讓PLC資訊整合到控制系統,再把資料提取出來放到MES系統;第二階段是善用資料洞察,即時做到反饋;第三階段則透過資料平台做到預測,協助製造達到真正的智慧營運。

AWS以實務案例說明,製造產業透過數據、AI技術,最終能達到三大目標:預測性維修(Predictive Maintenance)、可預測品質(Predictive Quality)、及資產管理監控(Asset Management and Monitoring)。像是生產電吉他外殼Fender公司,透過資料平台蒐集產線資訊,了解哪些機台到汰換年限,降低產線停機的風險。或Valmet紙廠公司,生產過程蒐集數據,透過IoT傳送到平台,找尋製造過程的瑕疵可能。又或是Bayer針對食物浪費問題,借助AWS IoT SiteWise在生產線部署多組感測器,降低生產流程浪費食材情況。

AWS表示,工業4.0精髓在於虛實整合,必須融合資訊科技IT、操作科技OT及通訊科技CT,再進一步結合開放式據數平台,形成智慧企業整合架構,並搭配雲端及資料分析應用,方能有效邁進工業4.0目標。但目前製造場域為何難達到4.0階段?原因大多來自AI、機器學習的數據不足以及平台維運困難。對此,AWS因應業界提供多項解決方案,包含AWS IoT Greengrass、Machine Learning、Deep Learning、Data Lake等雲端服務項目。

最後AWS也提到,觀察業界對AI、資料分析專家的人才欠缺,AWS提供客戶做團隊訓練,教導企業做自家資料機器學習模組的訓練,透過大數據的洞察帶動營收成長。目前AWS也將在新竹舉辦為期一天的雲端服務培訓課程—AWSome Day(8/16),循序漸進讓客戶了解在如何在雲端平台中部署運算、儲存、資料庫、及網路等核心服務面向,建構安全且高擴充性的資訊服務平台。

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