研華藉由端到雲整合框架 助企業一體化實現AIoT 藍圖

EIS+DeviceOn+WISE-PaaS。

伴隨AIoT應用熱潮延燒，現今不論高科技製造業、傳統製造業，都急欲建立以AI為核心的工業物聯網架構；但AIoT終極目標在於數據價值變現，其間蘊含從端到雲複雜處理流程，難免讓企業不知從何入手，甚至產生錯誤期待，以為只要借助單一產品即可快速到位，但理想與現實間往往出現巨大落差。

研華IoT嵌入式平台事業群產品企劃專案副理高信揚指出，實踐AIoT的起步是資料收集與整合，接著建立資料呈現的畫面；不少企業誤以為這些步驟容易達成，殊不知箇中充滿諸多瑣碎環節，例如針對不同場域、設備和需求，即需採用不同資料整合元件，無法僅靠單一工具一體適用，更別提後面的可視化、資產績效管理、分析建模、邊緣運算等等需求，需借助不同的基礎元件來滿足。

可以想見，企業為打通整條AIoT鏈路，須耗費極大資源、人力與時間，進行繁複的整合與開發，可謂重大挑戰。為求化繁為簡、幫助企業加速打造端到雲AI工業物聯網應用場景，研華將旗下 Edge Intelligence、WISE-PaaS、AI人工智慧等方案彙集為整合式框架。

EIS+ AI + DeviceOn，確保設備穩定智能運行

高信揚表示，設備邊緣端涵蓋幾個關鍵元件，首先硬體部份以 EIS(Edge Intelligence Server)為基礎，它不僅提供常見的 RISC、Intel Atom 等架構選項，更提供搭載 Intel Core I 3/5/7、Xeon等高階處理器的機種，也提供資料整合、設備管理相關軟體套件，堪稱市場上第一套支援高階 x86 架構的邊緣運算系統。值得一提，EIS預設支援Modbus、OPC UA與ODBC等通訊協定，已涵蓋7~8成設備數據整合需求，針對其餘通訊格式，則提供SDK(範例代碼及原始碼)，幫助用戶快速完成開發與整合。

另一項重要軟體元件則是WISE-PaaS/DeviceOn，負責針對EIS設備運行狀態資訊執行採集與可視化，並可利用OTA方式升級EIS的軟體、韌體與BIOS。此外EIS內嵌 Node-RED邏輯引擎，便於用戶有效編輯邊緣運算流程，譬如遇到A狀況、做出B反應，面對D狀況、則做E反應。

至於設備邊緣端導入人工智慧部分，研華與Intel合作，已將Intel的Movidius X VPU裝載於研華VEGA模組，並可嵌入EIS，進而搭配Edge AI Suite產生更強大的AI加速綜效。Edge AI Suite是以AI開發為訴求的工具軟體，讓用戶可快速在應用場景實現 AI 功能。

端到雲一站式服務，驅使 AI 應用加速落地

研華WP.SENSE市場開發經理卓建曄補充說，Edge Intelligence可進一步串聯WISE-PaaS Cloud，構成端到雲AI的一站式服務。以宏遠興業為例，期初僅引進EIS及WISE-PaaS/DeviceOn收集製膜機資料、滿足產線管理需求，爾後得知 WISE-PaaS工業物聯網雲平台，不僅提供儀表板滿足資料可視化需求(WISE-PaaS/Dashboard)，還有 WISE-PaaS/APM可做機台參數的點位管理、WISE-PaaS/AFS可做AI預測分析，遂與研華合作進行概念驗證(POC)，將製膜機數據上傳WISE-PaaS，據此監測關鍵參數點位、掌握良率變化，乃至開發AI預測性品質分析模型並下放至EIS做即時運算，預測每批膜品的品質是否符合良率目標。藉由此例，充分彰顯「EIS+DeviceOn+WISE-PaaS=Edge-to-Cloud Intelligence & AI」架構的應用價值。

高信揚說，截至目前「EIS+DeviceOn+WISE-PaaS」不僅用於工廠內部的良率預測，觸角也延伸到設備生產端。以SWAN天鵝牌空壓機聞名業界的東正，於售出的機台搭載EIS與WISE-PaaS，使客戶得以讀取空壓機狀態資訊，及電壓、電流、溫度、氣密閥壓力等外部資料，達到第一階段的軟體服務加值；展望第二、三階段，該公司期望從被動叫修進階到主動服務，再循序推動商業模式轉型、從設備提供者轉變為服務提供者角色。

另有愈來愈多半導體業者開始引進Intelligence & AI整合解決方案。此乃因為，半導體廠需要針對生產出來的元件進行測試，再將測試數據送進後台分析，原以商規電腦採集數據，但穩定度出現問題，於是決定改以EIS執行資料擷取任務，並搭配 WISE-PaaS/DeviceOn 監控 EIS 主機狀態、網路傳輸狀態和軟體運行狀態，堪稱當前對 DeviceOn需求度最高的族群。

總括而論，研華透過WISE-PaaS、Edge Intelligence & AI緊密整合，形成當前最完整的端到雲AIoT解決方案架構，甚至利用高階EIS機種執行吃重的邊緣運算、AI 推論任務，讓企業能迅速將AI落地到智慧製造場域。