CloudMile憑OpenAPI、混合雲與資料湖加速智造轉型 智慧應用 影音

CloudMile憑OpenAPI、混合雲與資料湖加速智造轉型

  • 陳其璐台北

CloudMile憑Open API、混合雲與資料湖,加速智慧製造轉型。CloudMile
CloudMile憑Open API、混合雲與資料湖,加速智慧製造轉型。CloudMile

數位轉型風潮日熾,影響範圍遍及各行各業,製造業也難以置身事外,因而積極擁抱智慧製造。但不少製造業者在智慧轉型旅程上,其實走得並不順遂,深究其因,多半卡在BOM管理不透明、資料高度集中地端,及資料交換缺乏標準化等痛點。

這三個瓶頸,為企業帶來哪些傷害?CloudMile創辦人暨執行長劉永信指出,首先BOM管理不透明,意謂企業對供應鏈的掌握偏向人治,一旦哪天對供應商有議價與調貨能力的好手去職,可能陷入供貨不穩窘境。其次資料死守一地,意指企業無法將資料迅速分布至全球,與現今標榜「生產分散化」趨勢格格不入,勢必受到大客戶的質疑與挑戰。再來資料交換欠缺標準,代表企業與各家供應商往來的訂單格式流於分散,勢必加重管理成本負擔。

CloudMile創辦人暨執行長劉永信表示,透過 OpenAPI,使製造業者得以迅速串起供應鏈上下游,輕易解決過去存貨、價格、規格等資訊的不透明。CloudMile

CloudMile創辦人暨執行長劉永信表示,透過 OpenAPI,使製造業者得以迅速串起供應鏈上下游,輕易解決過去存貨、價格、規格等資訊的不透明。CloudMile

從控制中心、生產規劃到產線優化,CloudMile運用產業經驗推出CloudMile智慧工廠解決方案。CloudMile

從控制中心、生產規劃到產線優化,CloudMile運用產業經驗推出CloudMile智慧工廠解決方案。CloudMile

數據中台就緒,即可輕易執行 AI/ML 分析

著眼於此,CloudMile提出三大解決方案,期望協助製造業者解決上述難題。

第一項是資料湖(Data Lake),也就是金融等其他產業所稱的數據中台。鑒於製造業的資料價值鏈偏向線性,常導致資訊分散、墊高整合成本,CloudMile透過自家開發的數據導向解決方案,以數據中台為核心,從最基礎的數據蒐集、集中收納生產、銷售、供應商及客戶等所有數據,到數據視覺化呈現整體的生產與銷售狀況,來降低跨單位溝通成本。持平而論,數據標準化並非易事,得經歷資料匯集匯流的過程。值得一提,現今不少企業積極投入AI/ML分析,但許多人也許忽略,這個分析不應是一次性專案,而是連續性動作,只要有新資料進來就必須執行運算,若將資料湖建置就緒,要做AI/ML就輕而易舉。

第二是混合雲,儘管製造業基於過往經驗,長年將資料累積於地端,不太可能一夕間翻上雲,但展望今後假使繼續固守地端,必然面臨愈來愈多挑戰;在此情況下,改採混合雲、意即雲地整合策略,能保有內部高敏感資料安全性的同時,還能借助雲端運算的高彈性優勢,逐步布局數據驅動、AI應用落地的智慧工廠。以常見的AI視覺檢測系統為例,製造業可以透過混合雲架構來導入AI視覺辨識技術,運用Google Anthos平台在雲端訓練模型,再將模型傳回地端進行瑕疵檢測,隨後便可將蒐集而來的資料送回雲端,透過雲端運算反覆訓練模型,既可善用高彈性、高擴展性的雲端運算資源,又能兼顧地端的執行效能及安全性。

第三是 Open API,讓製造業者得以輕易串聯供應鏈上下游、建構自己的生態系,順勢化解存貨、價格、規格等各方面資訊不透明的難題;對此劉永信強調,事實上 Open API 不只能做到 API 管理,還蘊含資料治理功能,可透過角色設定,清楚定義每個參與者的權限,並透過加密等保護措施,達到嚴謹的數據管理,此外提供完整的日誌機制,記錄下所有數據存取的足跡。CloudMile 擁有 Google Cloud 的 Apigee 導入實例,可協助製造業者蒐集物聯網遙測及分析資料,像是從遠端獲取客戶機器設備的數據,提前進行診斷和準備,節省客戶等待的時間;業者也能透過平台發送產品偵測數據連結的 API 給客戶、經銷商及合作夥伴,讓他們可以自行整合、自動化機器設備維護與監控運作。這些都是踏上智慧工廠的首要任務。

贏得金融、半導體客戶信賴,累積深厚實作歷練

不可諱言,論及Open API、Hybrid 和 Data Lake,每一項都是雲端服務公司必定端出的利器,並非CloudMile獨有。但劉永信強調,CloudMile擁有全亞洲領先的實作團隊,在大型金控和半導體業都有Open API、Hybrid Cloud建置實績,而Data Lake則已贏得大型商業公司與政府部門的青睞,等於三者都受過大型機構的嚴格驗證,在雲端服務領域可謂罕見歷程。

截至如今,單單以製造業而論,CloudMile 曾參與過的智慧工廠建置案例就不在少數。譬如CloudMile運用 AI 視覺辨識技術,曾協助封測廠進行組裝電路板(PCBA)瑕疵檢測,及協助光電廠進行面板瑕疵檢測,使業主得以大幅降低目檢人力成本。CloudMile也善用AI演算法,協助紡織廠在接收到設計師傳來草稿或樣本時,就能快速從幾十萬匹布料中精選幾款合適標的,從而提高與設計師之間的溝通效率,讓布料定案的時程從過去1.5~3個月驟減為1週內,迎合快時尚品牌商的殷切期盼。

另一方面,某半導體公司規劃完整彙集生產設備日誌,先經過資料治理程序後,再透過資料分析技術,預測生產設備各項零組件的老化,藉此建立自動化的機器維修機制,能精準地做到機器的退役、乃至耗材的重新補充;如此該製造商不僅實現預測性維護保養目標,甚至進一步做到交期預測,可謂效益卓著。在此專案中,CloudMile提供OpenAPI、Hybrid、Data Lake及資安等眾多方案,順序是先做好資安,使製造商得以安心上雲、與全世界溝通,接著相繼建立數據中台、OpenAPI,然後從數據中台擷取資料並進行分析。

劉永信表示,CloudMile從成立第一天起便自我定位為雲端技術公司,目標是透過 MSP 模式協助管理客戶的雲與數據;其中最大挑戰在於「信任」,為求突破,CloudMile從 2017 年起勇敢切入同業鮮少觸及的金融業,係因該產業最在意資料隱私、安全與合規性,後來終於有所突破,促成北亞區首見的金融生態圈指標大案,與此同時也不斷深化自身的內稽內控流程,因而憑藉技術底蘊、參與過大型金控案例等多重利基,輔以鍥而不捨的努力,在 2020 年獲得半導體製造商的信任,化身智慧製造的強力助攻手。

CloudMile於近期推出『2022 智慧製造白皮書』,提供正在轉型的製造業者一個依循指南,運用CloudMile技術顧問與導入服務,加速轉型智慧工廠 (了解更多)。

關鍵字
商情專輯-數位轉型專網