蓋亞資訊助企業打造彈性IT架構
智慧製造的實踐過程,人們經常談到幾個輔助的數位科技,不外乎物聯網(IoT)、大數據、人工智慧(AI)、擴增實境(AR)等等;但多數企業資源有限,欲靠自己的力量、一磚一瓦構築這些技術平台,絕非易事,反觀只要藉助雲端資源,即可遶過繁冗的平台搭建程序,加快智慧化進程。
足見雲端對於IT架構的優化、智慧製造的實踐,都扮演舉足輕重的要角。蓋亞資訊技術協理林厚年指出,簡言之,雲端代表可透過網際網路訪問的伺服器、運行在世界各地的機房,企業可藉由雲端服務來代管所需運行的應用程式,而不需自行管理實體機器。
企業IT管理元件大致分為九種,由底層而上,依序包括網路、儲存、伺服器、虛擬化、作業系統、中介軟體、Runtime、資料及應用程式。如果處在On-premises基礎架構,以上九種元件通通得自行管理,但假使朝向IaaS、PaaS、SaaS一路推進,愈往前走,需要自行管理的負擔就愈輕;例如採用PaaS服務,用戶僅需管理資料和應用程式,其餘七種元件都不必自己管,一旦採用SaaS服務,九種元件都由他人代管。
儘管從上面論述,不難領悟到採用雲端服務的好處,但林厚年認為在使用服務的同時,更要知道Methodology的重要性,首先必須透過了解需求、問對問題,嘗試解決自己面臨的難題,接著了解雲端產業的關鍵用語,以便於清楚描敘所需架構;至於該問什麼問題,可採取「5W1H」原則,從時地人因果逐層抽絲剝繭。
回頭看智慧製造議題,大致圍繞「與客戶連接」、「突破與創新」、「智慧工廠」及「供應鏈」等幾個重點,從中探索足以帶動營收增加、成本與風險降低、客戶滿意度提升的契機。常見的使用案例,包含產品與生產設計(如半導體業的EDA測試)、智慧產品與服務、基於機器學習的預測/計劃/品管控制、可預測維運的災難備援、智慧工廠的資料湖。
在此之中,AI/ML(人工智慧/機器學習)無疑是至關重要的一項賦能技術。林厚年談到AI/ML智慧工廠的流程,先從收集本地數據出發,接著利用雲端平台執行ML模組的訓練,等到訓練完成,再將ML模組部署到終端設備,然後透過邊緣運算進行AI推論,產生許多新數據,又可將之上傳雲端,做為優化訓練ML模組的新素材,最終形成一個可以不斷提升價值的閉迴循環。
「用雲的好處,首先在於沒有折舊的維護成本,」林厚年進一步指出,其次在使用量的規劃具有高度彈性,可配合業務需求而調整。總之雲端服務猶如樂高,你可以恣意動手組合不同的架構、形成獨特的服務,又或著可參考別人搭建完成的樂高圖、組建類似的服務,以最經濟快速的方式實現智慧製造。
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