泓格工業物聯網與邊緣運算研討會擘劃智慧製造藍圖

泓格科技日前在台北王朝酒店舉辦了「工業物聯網&智能邊緣運算研討會」

智慧化成為全球製造業近年來最重要的趨勢，透過IT與OT系統的整合，生產設備的資訊將可被擷取、儲存與運算分析，而其中，工業物聯網扮演了極重要的角色，而除了工業物聯網外，將系統的數據能力下放至終端的邊緣運算，也成為近年智慧製造系統的設計趨勢。

邊緣運算解決了傳統集中式運算的即時性問題，透過分散式運算架構，製造系統的運作將更更具效性與彈性，為了讓製造業對工業物聯網與邊緣運算有更深一層的了解，泓格科技日前在台北王朝酒店舉辦了「工業物聯網&智能邊緣運算研討會」，會中除了剖析目前工業物聯網與邊緣運算的技術趨勢外，也展出了泓格在相關領域的解決方案。

泓格副總經理鄭樹發在「泓格科技的IoT應用發展」議題中，先就人類歷史上幾次工業革命談起，他指出的1次的工業革命是蒸汽機的發明，這次革命是人與蒸氣的力量結合，第2次則是電力設備的普及，人類開始借助電能，第3次是1990年代網路的風行，所有的設備開始連線，至於現正發生的智慧製造，則將整合人、機器、網路這3者的力量。

從過去幾次的工業革命可以看出，人始終是製造業中最重要的因素，在工業4.0中，機器手臂將會扮演重要的角色，不過鄭樹發認為，這絕非是用此來取代人力，他以近期電動車大廠Tesla產能無法達到預期為例，就是因為忽略了製程中人的因素。

而在這次的智慧製造浪潮中，泓格針對工業物聯網所推出的6大系列產品，包括「M2M(IoT) Solution」、「Energy Management」、「Smart Factory Manufacturing」、「Building Automation」、「Panel Solution」、「SCADA InduSoft Solutions」等，都是以人為核心所設計。

鄭樹發表示，要落實智慧願景，工業物聯網將會是不可或缺的系統，透過此一架構的全面聯網，設備的數據與資訊才能發揮最佳效益，但是「物聯網」不能只做到「聯網物」，還需要經過層層的功能設計，效益才會發生，泓格長年深耕工業通訊領域，此一形象已在自動化產業中深植，而在智慧製造時代，泓格除了持續投入工業通訊的技術研發外，也積極強化工廠的智慧功能，協助製造業者在這波工業革命中順利轉型。

在工業物聯網中，運算是核心功能之一，透過強大的運算能力，讓底層設備所累積的數據被最佳化應用，物聯網發展初期，主要採集中式運算架構，不過隨著技術與應用思維的轉變，邊緣運算在部分物聯網領域成為主流，在「重新定義「雲-網-端」–泓格邊緣計算方案」中，泓格科技研發三處經理朱偉綸就針對邊緣運算的特色提出精闢看法。

他指出，邊緣運算是將系統的運算處理單元，移動至更貼近數據的來源處，透過此一方式，減少網路延遲，讓系統更具即時性。他進一步解釋，傳統的物聯網是3層式架構，包括第1層感測網路、第2層通訊傳輸閘道器與第3層的雲端系統，這3層架構的數據傳遞需要一定時間，而對講究即時性的製造領域中，會因網路延遲造成整體系統的效能低落，因此讓終端設備具有一定處理能力的邊緣運算，就成為必要設計。

朱偉綸表示，泓格的邊緣運算產品除可避免因網路斷線造成系統停擺外，還可讓使用者獲得更即時的現場端反應，同時分散雲端系統的運算負擔，並減少資料傳輸流量所帶來的費用。目前泓格在邊緣運算提供了完善的軟硬體產品，在硬體方面，已有各類感測器與閘道器，軟體部分則推出了可讓使用者快速建立私有雲的IoTstar雲端管理平台，目前泓格的邊緣運算產品已有廣泛應用，包括製造系統、機房與智慧家庭，都有成功案例。

在工業物聯網的邊緣運算硬體產品部分，除了朱偉綸提到的感測器與閘道器外，泓格計劃處副處長何坤鑫也在「智能聯網關鍵應用」已提中介紹了泓格的WISE系列邊緣運算控制器產品。

何坤鑫指出，市面上監控方案大多需要SCADA與DVR/NVR兩個獨立系統，這兩套系統的特色不盡相同，對IT系統的需求也各有差異，系統在建置與實際運作的一用性與效益都有其侷限，泓格的WISE方案則為單一產品整合I/O與網路攝影機，由於只記錄關鍵影像，因此可大幅降低儲存容量，而其雙向互動設計，也讓系統整合性更佳。

他以泓格的WISE-5231為例，此產品為網頁操作介面，使用相當簡單，在彈性擴充性部分，則可連接各種I/O、感測器與攝影機，這款產品同時也內建了邏輯控制引擎和資料記錄，並可支援各種資料傳輸，目前已應用於環境監控、機房等場所。

在架構面，邊緣運算已逐漸成為主流，至於功能方面，設備預診則是目前製造業者在建構工業物聯網系統的優先導入考量，工研院機械所預診決策技術部經理王俊傑在「機械設備預兆診斷方法與案例分析」演講中就指出，在智慧製造市場需求快速放大的態勢下，設備預診的商機已然浮現，根據據德國IOT ANALYTICS預估，2022年此市場產值可望超過百億美元。

日本IVI理事長西岡靖之教授也認為設備預診將是工業物聯網最大的應用需求之一，而據美國FROST & SULLIVAN評估，此功能的主要應用市場將會是於製造業、石化業與電廠。

王俊傑表示，「設備預診的將由性能評價、趨勢預測、故障診斷等3大功能模組組成，其中性能評價模組必須同時考慮設備特性及相應國際標準規範，運用振動訊號特徵萃取技術及迴歸演算法，為客戶制定評價模型，針對當下運轉狀態評分，趨勢預測模組則依監控項目執行適當的數據平滑化，並採用多項式曲線擬合、自迴歸移動平均模型等時間序列分析技術預測發展趨勢。

至於故障診斷模組式結合設備零組件資訊及專家經驗，運用時頻分析技術及模糊類神經網路演算法，針對各種關鍵零組件的故障類型進行準確判讀，避免人為誤判及時間浪費，減少維修時間，以達到智慧化目標。」

從展會中的專業人士演講中可看出，工業物聯網與邊緣運算已然成為製造業未來趨勢，不過製造系統的設計向來以穩定度為優先考量，因此在建構工業物聯網與邊緣運算系統時，仍需以工規產品為優先考量，方能打造出穩定與效能兼具的智慧化架構。