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製造業推動AI不須砍掉重練 關鍵是打造平台搭橋

Dell EMC大中華區企業技術戰略總監許良謀認為當前製造業發展AI應強調如何將舊有系統與新架構之平台有效串連。Dell

Dell EMC大中華區企業技術戰略總監許良謀指出,AI落地的關鍵要素有三,分別是數據、算法以及平台。一般來說,對於企業而言,數據是基本資產,不難取得,而現在也有很多開源工具可供優化算法,但現在企業較缺乏的是良好的「溝通」平台,也就是如何在舊有的架構與基礎上搭橋,對接AI所需的新平台或系統,而毋須整套推倒重來。

對於企業而言,推動AI的前提必須先建構一個適合AI化的環境。企業深知資料是驅動AI的基本要素,但現在製造業面臨兩個問題,一是數據來源來自非結構化或非數位化資料,二則是未能統一管理、利用儲存在不同地方的各類數據。根據Dell數位轉型報告指出,製造業是目前台灣推動數位轉型進程相對較為緩慢的產業,有很多業者仍採取手寫抄表的方式記錄數據而尚未將其有效保存,對此許良謀則是建議,此類業者應先將作業環境導入數位化、IT化,初步先將有價值的數據建構在可供管理的系統或平台上。

然而,企業儲存數據的地方有很多,根據需求企業可能會選擇不同公有雲加上私有雲等多雲混和的方式部署,而這是業者走向數位化、IT化後會接著面臨的下一個挑戰,也就是需解決「數據孤島」的問題,將混和多雲環境架構中的各種資料源進行彙整,統一管理。

為了整合數據庫,有效達到統一管理,當前製造業因此也會深感疑慮是否部署AI需要架構全新的環境,砍掉重練,這對業者來說無疑將是一筆龐大投資。對此,許良謀也建議,當前產業發展方向應是儘量避免讓製造業者重新推倒重來,而是應思考如何在原有架構與基礎上適度調整跟改變。
他指出,像是台灣有很多業者導入SAP的ERP系統,就是一種達到數位化、IT化的進程,包括SAP此類的商務軟體開發商現在也積極強化平台功能性,嘗試透過在原有平台架構上導入AI工具,協助業者透過簡易的方式初步完成AI化,而現下許多台灣以及國外的軟體開發商都不約而同採行的發展策略,是嘗試如何在傳統舊有的系統架構與新開發的平台間搭橋,讓新舊數據與分析工具能夠有效串連。

許良謀舉例,過去IT已經發展出資料倉儲(Data Warehousing)技術,就是在協助企業分析大數據,或是Dell旗下PaaS平台供應商 Pivotal Software的Greenplum 結構化數據庫,這些技術在架構上看似與AI、深度學習等關係不深,有的企業在考慮開發AI時甚至不會考慮採用,但事實上這些既有的數據庫卻可以成為推動AI的燃料,因此市場也開始嘗試將此類傳統資料庫與AI平台串連起來,讓新的平台與系統可以調動、活用企業原有的資料庫,而無需讓企業煩惱於如何將龐大的數據資產重新搬遷到新的系統中。

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